TEBUS HOKI! BELI 1 GRATIS 1
Belajar Data 6 BULAN GRATIS 6 BULAN hanya Rp180K!

0 Hari 3 Jam 55 Menit 46 Detik

4 Peran Machine Learning dalam Pengembangan Teknologi

Belajar Data Science di Rumah 13-Januari-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1-longtail-rabu-07-2024-01-12-172654_x_Thumbnail800.jpg

Machine learning telah menjadi pendorong utama dalam revolusi teknologi modern. Dengan kemampuannya untuk belajar dari data dan membuat keputusan tanpa intervensi manusia, machine learning memiliki aplikasi yang luas di berbagai industri. Ada empat tipe utama dalam machine learning, masing-masing dengan karakteristik dan aplikasi khusus. Dengan penerapan yang tepat, machine learning dapat meningkatkan efisiensi, kecerdasan, dan adaptabilitas sistem. Seiring perkembangan teknologi, pemahaman mendalam tentang berbagai tipe machine learning menjadi semakin penting untuk memaksimalkan potensi dan manfaat yang dapat diberikan oleh kecerdasan buatan.


Terdapat empat tipe utama dalam machine learning, masing-masing memiliki pendekatan dan aplikasi yang berbeda. Tipe machine learning merujuk pada kategori atau klasifikasi berbeda dari pendekatan yang digunakan dalam proses pembelajaran mesin. Setiap tipe machine learning memiliki keunggulan dan kelemahan tertentu, dan pemilihan tipe yang tepat tergantung pada karakteristik data dan tujuan aplikasi.


Dalam artikel ini, kita akan membahas secara singkat tentang keempat tipe machine learning tersebut.


1. Supervised Learning

Machine Learning

Supervised learning adalah tipe machine learning di mana model dilatih menggunakan data yang sudah dilabeli. Artinya, setiap input data memiliki label atau hasil yang sudah diketahui. Model ini belajar untuk membuat prediksi atau keputusan dengan membandingkan output yang dihasilkannya dengan label yang sebenarnya. Algoritma supervised learning cocok untuk tugas-tugas seperti klasifikasi dan regresi. Contoh aplikasi meliputi pengenalan wajah, deteksi spam email, dan prediksi harga saham.


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


2. Unsupervised Learning

Berbeda dengan supervised learning, unsupervised learning tidak menggunakan data yang dilabeli. Model unsupervised learning mencoba untuk menemukan pola dan struktur di dalam data tanpa bantuan label. Jenis utama dari unsupervised learning adalah clustering dan association.


Clustering digunakan untuk mengelompokkan data ke dalam kelompok-kelompok yang mirip, sedangkan association digunakan untuk menemukan hubungan atau asosiasi antara variabel dalam dataset. Unsupervised learning berguna dalam analisis data eksploratif dan pengidentifikasian pola yang kompleks.

Machine Learning


3. Reinforcement Learning

Reinforcement learning adalah tipe machine learning di mana agen belajar untuk membuat keputusan dengan berinteraksi dengan lingkungannya. Agar dapat membuat keputusan yang optimal, agen ini menerima umpan balik atau reward dalam bentuk positif atau negatif sebagai respons terhadap tindakan yang diambilnya.


Algoritma reinforcement learning banyak digunakan dalam aplikasi seperti permainan video, robotika, dan otomasi industri. Model yang dikembangkan melalui reinforcement learning mampu belajar strategi yang optimal untuk mencapai tujuan tertentu.

Machine Learning


4. Semi-Supervised Learning

Semi-supervised learning menggabungkan elemen dari supervised learning dan unsupervised learning. Pada tipe ini, model dilatih menggunakan dataset yang sebagian besar tidak dilabeli, namun sebagian kecil dari dataset dilabeli. Pendekatan ini cocok untuk situasi di mana mendapatkan data yang dilabeli sulit atau mahal. Semi-supervised learning dapat menghasilkan model yang mampu memanfaatkan informasi dari dataset yang tidak dilabeli untuk meningkatkan kinerja dalam tugas-tugas yang memerlukan pengawasan.


Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


Yuk perdalam pemahaman kamu mengenai machine learning dan berbagai algoritma yang familiar di kalangan praktisi data 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. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif, yuk sign up sekarang di DQLab.id atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner berikut untuk informasi lebih lengkapnya!


Penulis: Galuh Nurvinda K

Mulai Karier
sebagai Praktisi Data
Bersama DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah pertamamu untuk 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 :