4 Macam Machine Learning dan Juga Pengaplikasiannya
Dalam era di mana data menjadi komoditas yang berharga, kemampuan untuk mengekstrak pengetahuan dari informasi tersebut semakin penting. Di sinilah Machine Learning, salah satu cabang populer dari artificial intelligence mengambil peran penting. Machine learning bekerja dengan membantu komputer untuk menggali pola dan informasi dari data, bahkan tanpa instruksi yang eksplisit dari programmer.
Dengan konsep dasar ini, kita memasuki dunia yang dinamis, di mana berbagai jenis pendekatan digunakan untuk mengeksplorasi dan memanfaatkan potensi data. Dari memprediksi perilaku pasar ke mengidentifikasi gambar, Machine Learning memberikan kemampuan untuk membuat keputusan yang lebih cerdas dan tepat dalam berbagai konteks. Dengan memahami dasar-dasar ini, kita dapat memahami bagaimana teknologi ini telah mengubah bisnis, sains, dan kehidupan sehari-hari kita.
Dalam artikel ini, kita akan membahas empat macam machine learning beserta contoh pengaplikasiannya. Penasaran? Yuk kita simak bersama!
1. Supervised Learning
Supervised learning adalah jenis machine learning di mana algoritma belajar dari data yang telah dilabeli. Artinya, setiap contoh data sudah memiliki label atau jawaban yang benar yang ingin diprediksi oleh model. Tujuan dari supervised learning adalah untuk menghasilkan fungsi yang dapat memetakan input ke output berdasarkan contoh-contoh latihan yang sudah diberikan.
Contoh yang paling populer adalah klasifikasi email spam. Misalnya, dalam klasifikasi email spam, algoritma akan belajar dari email yang sudah dilabeli sebagai "spam" atau "non-spam". Dengan menggunakan fitur-fitur seperti kata-kata kunci, panjang email, dan lainnya, model dapat memprediksi apakah sebuah email baru adalah spam atau tidak.
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
2. Unsupervised Learning
Unsupervised learning adalah jenis machine learning di mana algoritma mencoba untuk menemukan pola atau struktur yang tersembunyi dalam data tanpa memerlukan label yang sudah ditentukan sebelumnya. Tujuan dari unsupervised learning adalah untuk mengeksplorasi data dan menemukan wawasan baru.
Source: zendesk.com
Contoh yang sering digunakan di dunia bisnis adalah segmentasi pelanggan. Dalam segmentasi pelanggan, algoritma unsupervised learning dapat mengelompokkan pelanggan berdasarkan pola pembelian atau perilaku yang serupa tanpa memerlukan label kategori tertentu sebelumnya. Dengan cara ini, perusahaan dapat menyesuaikan strategi pemasaran mereka sesuai dengan kebutuhan dan preferensi setiap kelompok pelanggan.
3. Semi-Supervised Learning
Semi-supervised learning adalah gabungan antara supervised dan unsupervised learning di mana algoritma menggunakan kombinasi data yang dilabeli dan tidak dilabeli untuk melakukan pembelajaran. Hal ini sangat berguna ketika memperoleh data yang dilabeli memerlukan biaya atau waktu yang besar.
Contoh penggunaan algoritma ini adalah teknologi pengenalan wajah. Dalam pengenalan wajah, meskipun sebagian besar data mungkin tidak dilabeli, beberapa data dapat dilabeli, misalnya, nama orang yang sesuai dengan gambar wajah. Algoritma semi-supervised learning dapat memanfaatkan data yang dilabeli dan tidak dilabeli untuk meningkatkan kinerja sistem dalam mengenali wajah.
4. Reinforcement Learning
Reinforcement learning adalah jenis machine learning di mana agen belajar melakukan tindakan tertentu dalam suatu lingkungan untuk mencapai tujuan tertentu. Agar agen bisa belajar, lingkungan memberikan umpan balik dalam bentuk reward atau hukuman berdasarkan tindakan yang diambil oleh agen.
Source: mytechdecisions.com
Contoh penerapan algoritma yang sudah populer adalah permainan video. Dalam permainan video, agen bisa menjadi karakter permainan yang belajar untuk bermain permainan dengan cara yang optimal untuk mencapai skor tertinggi. Agar bisa sukses, agen harus belajar dari setiap tindakan yang diambilnya dan umpan balik yang diberikan oleh permainan.
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
Dengan pemahaman yang mendalam tentang berbagai pendekatan dalam machine learning, kita memiliki kemampuan untuk memilih metode yang paling sesuai dengan tantangan yang dihadapi dan data yang tersedia. Dengan pendekatan yang tepat, kita dapat mengoptimalkan kinerja model dan mencapai hasil yang diinginkan dalam berbagai konteks aplikasi, mulai dari analisis data bisnis hingga pengenalan pola dalam ilmu pengetahuan.
Dengan demikian, pemahaman yang baik tentang machine learning tidak hanya memungkinkan kita untuk memanfaatkan potensi data secara efektif, tetapi juga membuka pintu bagi inovasi dan kemajuan yang lebih lanjut dalam pengembangan teknologi.
Yuk persiapkan diri kamu untuk bersaing dengan praktisi data lainnya bersama DQLab! DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam. DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali, atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner.
Penulis: Galuh Nurvinda K