FLASH PROMO!! BELAJAR DATA SCIENCE ONLINE 6 BULAN 399K
Diskon 89%, Akses 76 Modul Data Science Premium, Metode Praktek Sandbox, Bersertifikat!
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 4 Jam 34 Menit 33 Detik 

4 Model Machine Learning Terpopuler 2022

Belajar Data Science di Rumah 04-November-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/0f27c2038c45f3c13c408389d4858306_x_Thumbnail800.jpg

Halo teman-teman, pernahkah kalian menonton film yang menampilkan berbagai kecanggihan teknologi di dalamnya? Seperti adanya robot yang dapat mengikuti arahan manusia, teknologi canggih untuk berbagai kebutuhan, dan lainnya.


Berbagai kecanggihan tersebut memanfaatkan artificial intelligence (AI) atau kecerdasan buatan. Salah satu cabang dari AI adalah Machine learning (ML). Dalam penerapannya pun memerlukan model-model yang sesuai. Selanjutnya kita akan mencari tahu apa itu machine learning model. 


Machine learning merupakan suatu metode analisis data yang dapat dilakukan dengan otomatisasi pembuatan model analitis. Sistem ini dapat belajar dari data, mengidentifikasi pola dan membuat keputusan dengan sedikit intervensi manusia dalam proses tersebut. Terdapat beberapa model machine learning yang dapat digunakan sesuai dengan jenis data yang digunakan dan tujuan penelitian.


1. Naive Bayes Classifier

Naive Bayes Classifier merupakan salah satu model machine learning yang termasuk ke dalam tipe supervised learning yang mana artinya data terbagi menjadi dua yaitu data training yang memiliki label dan data testing.


Naive Bayes Classifier ini biasa digunakan untuk proses klasifikasi dengan menggunakan probabilitas bersyarat. Probabilitas bersyarat merupakan peluang suatu kejadian berdasarkan kejadian lain yang telah terjadi. Terdapat beberapa tipe Naive Bayes Classifier yaitu Multinomial Naive Bayes, Bernoulli Naive Bayes, dan Gaussian Naive Bayes.

machine learning


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


2. Regresi Linear

Analisis regresi merupakan salah satu model yang digunakan untuk meneliti hubungan antar dua atau lebih variabel yang mana terdiri dari variabel terikat (Y) dan variabel bebas (X). Analisis regresi bertujuan untuk mendapatkan estimasi parameter model regresi yang nantinya dapat digunakan untuk eksplanatori dan prediksi.


Hubungan ini dapat dimodelkan dalam bentuk persamaan misalnya seperti y = a + bx. Terdapat beberapa jenis regresi linear yaitu regresi linear univariate yang artinya variabel bebasnya hanya satu saja, dan regresi linear multivariate yang artinya variabel bebas yang terlibat tidak hanya satu.

machine learning


3. Decision Tree

Decision tree merupakan salah satu model machine learning yang menggunakan seperangkat aturan untuk membuat keputusan dengan hasil akhir memiliki struktur seperti pohon. Algoritma ini memiliki cabang, akar, dan daun. Setiap cabang mewakili hasil untuk atribut dan jalur dari daun ke akar mewakili aturan untuk klasifikasi.


Decision tree dirasa mampu untuk meniru kemampuan berpikir manusia dan mudah dimengerti, logika yang mudah dipahami karena memiliki struktur seperti pohon, proses data cleaning nya lebih sedikit, mudah disiapkan tanpa harus menghitung perhitungan yang rumit.


Selain beberapa kelebihan di atas, decision tree juga memiliki beberapa kekurangan sifat tidak stabil dan kurang efektif dalam memprediksi hasil dari variabel kontinu.

machine learning


4. K-Means

Model K-Means termasuk ke dalam tipe unsupervised learning. K-Means merupakan model yang dapat digunakan untuk mengelompokkan data ke dalam cluster. Dalam model ini dapat menerima data tanpa ada label kategori.


K-Means bekerja dengan meminimalisasi fungsi objektif yang telah diatur pada proses klasterisasi dengan cara meminimalkan variasi data yang ada di dalam cluster dan memaksimalkan variasi data yang ada di cluster lainnya.


Beberapa contoh penerapan K-Means antara lain segmentasi customer bank atau segmentasi berita online dan menentukan parameter jumlah data. 

machine learning


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


Saat ini terdapat banyak model machine learning yang dapat digunakan untuk berbagai jenis permasalahan. Adapun pemilihan model perlu disesuaikan dengan jenis data dan tujuan penelitian. Kalian bisa mulai mempelajari berbagai model machine learning di DQLab.


DQLab menyajikan materi secara teori maupun praktek. Selain itu di DQLab pun menyediakan berbagai modul dan ebook dengan materi yang beragam sesuai kebutuhan.


Cara bergabungnya sangat mudah. Langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan nikmati belajar data science DQLab


Penulis : Latifah Uswatun Khasanah

Editor : Annissa Widya Davita



Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :