4 Jenis Algoritma Data Science Populer Digunakan
Data science merupakan bidang keilmuan yang mempelajari tentang bidang yang berkaitan dengan data baik dalam jumlah kecil mau besar seperti big data. Data science ini juga gabungan dari beberapa macam bidang ilmu seperti statistika, komputer, matematika, data mining, dan juga manajemen bisnis. Di dalam penggunaannya, para praktisi data juga menggunakan algoritma data science dalam pekerjaannya untuk memudahkan mereka dalam mengerjakan sebuah tugas atau proyek.
Algoritma Data science itu sendiri adalah sebuah prosedur atau metode yang digunakan dalam proses pengolahan data. Algoritma ini salah satu hal yang cukup dicari oleh banyak perusahaan karena sudah banyak sekali perusahaan yang memiliki jumlah data yang tidak sedikit. Perusahaan-perusahaan menggunakan algoritma ini untuk memudahkan proses pengolahan data mereka agar dapat mencapai tujuan bisnis milik mereka. Nah, pada artikel kali ini kita akan membahas apa saja sih algoritma data science ini!
1. Supervised Learning (Classification Models)
Algoritma Supervised learning adalah algoritma pembelajaran terpadu yang dimana algoritma ini menggunakan data yang sudah memiliki label, ini berarti bahwa algoritma supervised learning mengidentifikasikan fitur secara eksplisit untuk bisa masuk ke dalam proses prediksi dan juga classification. Algoritma ini juga menjadi dua jenis yaitu data latih dan juga data uji. Sehingga, jenis algoritma ini termasuk ke dalam yang tidak bisa belajar secara mandiri, jadi algoritma ini haruslah mendapatkan sebuah contoh terlebih dahulu. Caranya adalah dengan memberikan label pada dataset.
Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!
2. Unsupervised Learning (Clustering Analysis)
Selanjutnya ada unsupervised learning. Unsupervised ini memiliki perbedaan dari supervised learning, jenis algoritma ini tidak membutuhkan sebuah contoh, yang berarti bahwa algoritma ini menggunakan data yang tidak memiliki label. Jadi, algoritma ini akan mengidentifikasikan data dengan berdasarkan struktur, segmen serupa, kepadatan, dan juga fitur yang sama. Ini berguna untuk bisa menarik sebuah kesimpulan yang ada pada dataset. Algoritma ini hanya akan mempelajari suatu data dengan berdasarkan kemiripannya saja. Tujuannya adalah untuk bisa mengelompokkan data, sehingga objek-objek yang ada pada satu cluster akan memiliki nilai yang sama semua.
3. Algoritma Reinforcement Learning
Selanjutnya ada reinforcement learning. Algoritma ini merupakan bagian dari metode deep learning. Berbeda dengan supervised dan juga unsupervised learning, algoritma ini memiliki tujuan untuk bisa membuat komputer dapat belajar dengan sendirinya dari lingkungan secara otomatis. Algoritma ini biasanya berguna untuk membantu menemukan sebuah situasi yang dimana situasi tersebut membutuhkan sebuah tindakan atau bisa sebagai penemu action plan yang mana untuk menghasilkan sebuah reward tertinggi dalam periode tertentu.
Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian
4. Algoritma Apriori
Selanjutnya ada yang namanya algoritma apriori. Algoritma ini adalah sebuah metode yang biasa digunakan untuk bisa mencari sebuah pola tertentu dalam sebuah hubungan antara satu maupun lebih dalam suatu dataset. Algoritma ini juga menggunakan aturan yang dinamai dengan aturan asosiasi yang biasanya diterapkan di dalam database yang menampilkan sejumlah besar transaksi atau bisa kita sebut dengan market basket.
Gimana sahabat DQ? Kamu bisa belajar lebih lanjut terkait data science dan rangkaian skillset untuk menjadi praktisi data. DQLab merupakan salah satu situs belajar online yang tepat kamu pilih terutama jika kamu adalah seorang pemula atau profesional yang ingin beralih profesi sebagai praktisi data. Karena pembelajaran DQLab berfokus dengan pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer seperti python dan R.
Selain itu juga merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasikan fitur ChatGPT. DQLab juga menerapkan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome Based yang dirancang ramah untuk pemula. Sehingga membuat kamu terlatih berdasarkan trial and error. Caranya gimana? Mudah banget kok cukup signup sekarang ke DQLab.id lalu pilih menu learn. Setelah itu kamu sudah bisa menikmati pembelajaran yang praktis dan aplikatif dan jago machine learning bersama DQLab! Tunggu apa lagi? Yuk, signup sekarang dan mulai belajar Module Premium di DQLab!