3 Tipe Machine Learning yang Menarik di Bidang Data

Machine Learning merupakan salah satu teknologi khusus yang termasuk ke dalam bagian Artificial Intelligence atau kecerdasan buatan. Teknologi inilah yang berada di balik banyak teknologi yang semakin canggih, seperti mobil yang bisa bergerak tanpa sopir, face id untuk keamanan smartphone, serta pembangunan chatbot seperti Alexa yang dimiliki oleh Amazon. Perkembangan Machine Learning dan juga Artificial Intelligence bisa menunjukkan sejauh mana teknologi digital telah berperan dalam kehidupan masyarakat.

Menurut Fortune Business Insights, secara global pasar Machine Learning diperkirakan akan tumbuh lebih dari $188 miliar pada tahun 2029, dimana nilai ini naik dari $21 miliar jika dibandingkan dengan tahun 2022. Pertumbuhan yang cepat ini berarti ada banyak peluang untuk terjun ke karir dalam pembelajaran mesin. Mengingat betapa pentingnya kedudukan Machine Learning, ada baiknya kita menguasai perbedaan dari masing-masing tipe Machine Learning agar bisa menggunakannya di saat yang tepat. Yuk, simak pembahasannya!

1. Supervised Learning

Gartner merupakan sebuah perusahaan konsultan bisnis memperkirakan Machine Learning dengan tipe Supervised Learning akan menjadi metode yang paling banyak digunakan di tahun 2022 oleh perusahaan yang berhubungan dengan teknologi informasi. Pada tipe ini, mesin akan memasukkan data input dan output yang sudah ada dalam data histori, dimana mesin akan memproses pasangan input dan output sehingga membuat algoritma bisa mengubah mode untuk membuat hasil yang sedekat mungkin dengan yang diinginkan. Dinamakan supervised karena kita akan memasukkan informasi tambahan berupa label data untuk membantu mesin belajar. Beberapa contoh algoritma dari Supervised Learning adalah Neural Network, Decision Tree, Regresi Linear, dan Support Vector Machine.

Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!

2. Unsupervised Learning

Unsupervised Learning merupakan kebalikan dari Supervised Learning. Tipe ini tidak menggunakan data training yang berlabel, sehingga mesin akan mencari pola yang kurang jelas dari data. Machine Learning tipe ini banyak digunakan untuk membuat model prediksi. Aplikasi umum juga mencakup clustering, yang membuat model mengelompokkan objek berdasarkan keadaan tertentu, dan asosiasi, yang mengidentifikasi aturan yang ada di antara kluster.

Contoh penggunaan Unsupervised Learning misalnya kita tidak tahu pelanggan mana yang gagal bayar dan membayar pinjaman tepat waktu, maka kita bisa memberikan informasi peminjam kepada mesin dan mesin akan mencari pola di antara peminjam sebelum mengelompokkannya ke dalam beberapa kelompok. Beberapa contoh algoritma yang menggunakan tipe in adalah K-Means Clustering, Hidden Markov Model, Hierarchical Clustering, serta Gaussian Mixture Model.

3. Reinforcement Learning

Dibandingkan dengan dua tipe sebelumnya, Reinforcement Learning merupakan tipe Machine Learning yang paling mirip dengan cara belajar manusia. Algoritma atau yang nantinya akan sering disebut sebagai agen akan melakukan pembelajaran dengan cara berinteraksi dengan lingkungannya kemudian melihat apakah respon yang didapatkan positif atau negatif. 

Gartner juga menyebutkan bahwa sebagian besar platform ML tidak memiliki kemampuan untuk menggunakan Reinforcement Learning karena memerlukan daya komputasi yang lebih tinggi daripada yang dimiliki kebanyakan organisasi. Beberapa contoh algoritma yang umum digunakan adalah Temporal Difference, Deep Adversarial Networks, and Q-Learning.

4.Pengaplikasian Machine Learning dalam Kehidupan

Pengaplikasian Machine Learning akan sering kita temukan dalam kehidupan sehari-hari baik secara sadar maupun tidak. Berikut ini beberapa hal yang cukup familiar dengan kehidupan kita meliputi:

• Fitur dari sosial media, menggunakan Machine Learning untuk melakukan personalisasi terhadap pengalaman. Misalnya saja Facebook, aplikasi ini akan melakukan perekaman terhadap hal-hal yang kita lakukan, termasuk komen dan status yang ditulis, sehingga bisa menyajikan hal yang sesuai dengan keinginan kita.

• Virtual assistant, kita bisa memiliki asisten pribadi secara virtual yang bisa mempermudah pekerjaan kita baik di smartphone maupun komputer tanpa harus di bayar. Beberapa asisten pribadi tersebut seperti Siri, Alexa, Google Assistant, dll.

• Image Recognition, kita bisa menemukan fitur ini dalam sosial media yang bisa secara otomatis memberikan tag pada foto kita yang diupload orang lain, atau pada penggunaan fitur face ID untuk keamanan smartphone.

• Rekomendasi Produk, e-commerce akan memberikan rekomendasi berdasarkan apa yang terakhir dilihat.

  
  

Baca juga : Kenali Algoritma Klasifikasi Machine Learning Terpopuler di Tahun 2021

Pemanfaatan Machine Learning dalam kehidupan sehari-hari bukanlah hal yang bisa kita pungkiri. Adanya Machine Learning tidak hanya memberikan manfaat bagi para pemilik bisnis, namun juga bisa meringankan pekerjaan kita sebagai masyarakat biasa.

Agar tidak tertinggal dan bisa mengikuti perkembangan zaman, kita juga harus terus mengupgrade diri. Salah satunya adalah dengan mempelajari Machine Learning. Tenang, kamu tidak perlu pusing-pusing lagi mencari tempat belajar karena DQLab juga menyediakan modul yang membahas tentang Machine Learning, yaitu modul “Machine Learning with Python for Beginning”. 

Yuk, tunggu apa lagi? Sign up, dan belajar Machine Learning sekarang juga!

Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri

.