SUPER 6.6 SALE! DISKON 99%
Belajar Data Science 6 Bulan hanya 99K!

0 Hari 13 Jam 16 Menit 47 Detik

4 Metode Machine Learning Familiar di Dunia Industri

Belajar Data Science di Rumah 27-Mei-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3-longtail-kamis-07-2024-05-24-220810_x_Thumbnail800.jpg

Machine Learning (ML) adalah cabang dari kecerdasan buatan (Artificial Intelligence, AI) yang memungkinkan sistem untuk belajar dari data dan membuat keputusan atau prediksi tanpa perlu diprogram secara eksplisit untuk tugas tersebut. Teknologi ini memanfaatkan algoritma yang dapat mengenali pola dan tren dalam data, kemudian menggunakan informasi tersebut untuk meningkatkan kinerjanya seiring waktu. Dengan kemampuannya yang luar biasa ini, ML telah menjadi alat yang sangat penting dalam analisis data modern.


Dalam dunia yang semakin terhubung dan berpusat pada data, perusahaan dan organisasi di berbagai sektor, mulai dari teknologi dan keuangan hingga kesehatan dan ritel, semakin mengandalkan Machine Learning untuk mengubah data mentah menjadi wawasan yang berharga.


Teknologi ini tidak hanya membantu dalam automasi tugas-tugas rutin, tetapi juga memberikan kemampuan untuk membuat prediksi yang akurat dan mendukung pengambilan keputusan strategis. Berikut adalah empat metode machine learning yang sering digunakan di dunia industri. 


1. Regresi Linear (Linear Regression)

Regresi linear adalah salah satu metode paling sederhana dan paling umum dalam machine learning. Metode ini digunakan untuk memprediksi nilai kontinu berdasarkan hubungan linear antara variabel independen (prediktor) dan variabel dependen (respons). Inti dari regresi linear adalah mencari garis lurus (atau hyperplane dalam kasus multivariat) yang paling sesuai dengan data, yang meminimalkan selisih antara nilai yang diprediksi oleh model dan nilai aktual.

Machine Learning


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


2. K-Nearest Neighbors (K-NN)

K-Nearest Neighbors (K-NN) adalah metode non-parametrik yang digunakan untuk klasifikasi dan regresi dalam machine learning. Algoritma ini bekerja dengan cara mencari sejumlah ? tetangga terdekat (nearest neighbors) dari suatu titik data baru dan menentukan output berdasarkan mayoritas atau rata-rata dari tetangga tersebut. K-NN sederhana dan intuitif, tetapi juga sangat efektif dalam berbagai aplikasi praktis.

Machine Learning

Source: datasciencelovers.com


3. Decision Tree

Decision Tree adalah algoritma yang menggunakan struktur pohon untuk membuat keputusan berdasarkan aturan yang diturunkan dari data. Algoritma ini dapat digunakan untuk tugas klasifikasi maupun regresi, dan bekerja dengan cara membagi dataset menjadi subset yang lebih kecil berdasarkan fitur-fitur yang paling signifikan.


Struktur pohon memungkinkan interpretasi yang mudah, di mana setiap node internal mewakili tes pada atribut, setiap cabang mewakili hasil tes, dan setiap daun (leaf) mewakili keputusan atau klasifikasi akhir.

Machine Learning

Source: venngage.com


4. Support Vector Machine (SVM)

Support Vector Machine (SVM) adalah algoritma klasifikasi yang bekerja dengan mencari hyperplane yang memaksimalkan margin antara kelas-kelas data dalam ruang fitur. SVM sangat efektif untuk ruang fitur berdimensi tinggi dan dapat menangani kasus non-linear dengan menggunakan teknik yang dikenal sebagai kernel trick. Algoritma ini juga dapat digunakan untuk tugas regresi, yang dikenal sebagai Support Vector Regression (SVR).

Machine Learning

Source: dataaspirant.com

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

Keempat metode machine learning ini, Regresi Linear, K-Nearest Neighbors, Decision Tree, dan Support Vector Machine mewakili berbagai pendekatan yang dapat digunakan untuk menyelesaikan berbagai masalah analisis data.


Pemilihan metode yang tepat tergantung pada sifat data, tujuan analisis, dan keterbatasan teknis. Dengan memahami kekuatan dan kelemahan masing-masing metode, data analyst dapat membuat keputusan yang lebih baik dalam proses analisis dan pemodelan data.


Yuk pelajari berbagai algoritma machine learning di dunia industri 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





Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login