4 Alasan Machine Learning Terbagi Menjadi Beberapa Tipe
Machine Learning adalah teknologi yang memungkinkan sistem untuk berpikir layaknya manusia dalam membuat keputusan, dengan berdasarkan hasil pembelajaran pada data-data historis. Teknologi ini adalah bagian dari Artificial Intelligence atau kecerdasan buatan. Lahirnya teknologi seperti Artificial Intelligence dan Machine Learning membuat perubahan baru dalam kehidupan manusia, sehingga menuntut kita untuk terus beradaptasi dengan kecanggihan teknologi.
Machine Learning merupakan bidang yang luas dan dinamis, dengan berbagai tipe yang dirancang untuk menangani masalah dan jenis data yang berbeda. Pembagian ini tidak hanya memudahkan pemilihan algoritma yang tepat, tetapi juga memungkinkan penerapan machine learning secara lebih efektif dalam berbagai konteks.
Kita akan melihat apa saja alasan yang membuat Machine Learning perlu dibagi dalam beberapa tipe secara detail di artikel ini. Yuk, simak pembahasannya!
1. Variasi dalam Sifat Data
Tidak semua data yang tersedia memiliki label atau kategori yang jelas. Misalnya, dalam pengenalan wajah, kita mungkin memiliki banyak gambar (data tidak berlabel) tetapi tidak semua gambar diberi label dengan identitas. Oleh karena itu, Supervised Learning bisa menjadi pilihan ketika data berlabel tersedia, sedangkan Unsupervised Learning digunakan untuk data yang tidak berlabel.
Jumlah data yang besar tanpa label juga membutuhkan pendekatan berbeda. Misalnya, ketika mengumpulkan data dari sensor IoT, sebagian besar data tidak berlabel, sehingga metode seperti Unsupervised Learning atau Semi-Supervised Learning yang lebih sesuai digunakan.
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
2. Tujuan Pembelajaran yang Berbeda
Dalam beberapa kasus, tujuan utama dari penggunaan Machine Learning adalah membuat prediksi, seperti memprediksi harga saham di masa depan berdasarkan data historis, dimana hal ini memerlukan pendekatan Supervised Learning. Di sisi lain, jika tujuannya adalah untuk menemukan pola atau kelompok dalam data tanpa prediksi tertentu, Unsupervised Learning lebih cocok, seperti mengelompokkan pelanggan berdasarkan perilaku belanja.
Sementara Reinforcement Learning akan sering digunakan ketika agen harus belajar membuat keputusan berdasarkan feedback dari environment, seperti robot yang belajar berjalan. Ini berbeda dari Supervised dan Unsupervised Learning, yang lebih fokus pada analisis data statis.
3. Ketersediaan Sumber Daya dan Efisiensi
Melabeli data bisa sangat mahal dan memakan waktu, terutama dalam kasus big data. Oleh karena itu, Semi-Supervised Learning dikembangkan untuk memanfaatkan sebagian kecil data berlabel yang nantinya akan digabungkan dengan dengan data tidak berlabel untuk meningkatkan efisiensi training tanpa harus melabeli seluruh dataset.
Dalam aplikasi seperti pengendalian kendaraan otonom atau rekomendasi dinamis, keputusan harus dibuat secara real time. Reinforcement Learning bisa dipilih dalam kasus ini karena Machine Learning tipe ini dirancang untuk menangani situasi di mana agen terus belajar dari pengalaman secara langsung dan harus membuat keputusan dalam hitungan detik.
4. Kompleksitas Masalah yang Berbeda
Beberapa masalah memerlukan solusi yang lebih kompleks daripada yang lain. Misalnya, memprediksi harga rumah mungkin cukup menggunakan regresi linier (Supervised Learning). Namun, untuk masalah yang lebih kompleks seperti bermain permainan strategi dengan banyak variabel yang terus berubah, Reinforcement Learning lebih sesuai.
Dengan berbagai tipe Machine Learning, para Data Scientist dapat memilih pendekatan yang paling sesuai berdasarkan kompleksitas masalah dan jenis data yang mereka hadapi. Hal ini berguna untuk meningkatkan fleksibilitas dalam penerapan Machine Learning di berbagai industri dan aplikasi.
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
Machine Learning terbagi menjadi beberapa tipe untuk menangani berbagai variasi dalam sifat data, tujuan pembelajaran yang berbeda, ketersediaan sumber daya, dan kompleksitas masalah. Pembagian ini memungkinkan para praktisi memilih metode yang paling efektif dan efisien untuk masalah tertentu, agar bisa memastikan bahwa Machine Learning dapat diterapkan secara luas dan dengan hasil yang optimal dalam berbagai konteks.
Tertarik dengan Machine Learning? Kita bisa memulai dengan mempelajari Machine Learning di DQLab. Selain modul pembelajaran, kita juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner yang diadakan oleh DQLab.
DQLab merupakan platform belajar online dengan fokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI). Platform ini telah menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Selain itu, materi yang ada di DQLab telah dibuat menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT.
Untuk mendapatkan pengalaman belajar menarik, buruan sign up di DQLab. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Analyst!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri