4 Tipe Machine Learning & Contoh Pengaplikasiannya

Machine Learning (ML) adalah salah satu cabang utama dari kecerdasan buatan (Artificial Intelligence, AI) yang memberikan kemampuan kepada sistem untuk belajar dari data dan meningkatkan kinerjanya seiring berjalannya waktu tanpa perlu diprogram secara eksplisit. Teknologi ini memungkinkan komputer untuk mengenali pola, membuat prediksi, dan mengambil keputusan berdasarkan data yang diperoleh. 

Machine Learning telah menjadi elemen kunci dalam pengembangan teknologi canggih yang kita gunakan sehari-hari, mulai dari rekomendasi produk di e-commerce, pengenalan wajah di media sosial, hingga prediksi cuaca dan diagnosa medis. Terdapat berbagai teknik dalam machine learning yang digunakan untuk berbagai aplikasi, masing-masing dengan pendekatan dan keunggulan tersendiri.

Secara umum, machine learning dapat dikategorikan menjadi tiga jenis utama: supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning. Berikut penjelasan masing-masing tipe Machine Learning beserta contoh aplikasinya.

1. Supervised Learning

Supervised learning adalah metode machine learning di mana model dilatih menggunakan dataset yang sudah diberi label. Ini berarti bahwa data input dan output yang diinginkan sudah diketahui selama pelatihan, sehingga model dapat belajar memetakan input ke output yang benar.

Contoh:

• Klasifikasi Gambar: Sistem pengenalan wajah yang dapat mengidentifikasi wajah dalam gambar.

• Prediksi Harga Rumah: Model yang dilatih menggunakan data harga rumah dan karakteristik rumah (seperti ukuran, lokasi, dan jumlah kamar) untuk memprediksi harga rumah lainnya.

• Spam Filter: Model yang dapat mengklasifikasikan email sebagai spam atau bukan spam berdasarkan contoh email yang sudah diberi label.

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

2. Unsupervised Learning

Unsupervised learning adalah metode machine learning di mana model dilatih menggunakan dataset yang tidak diberi label. Tujuan dari unsupervised learning adalah menemukan pola atau struktur yang tersembunyi dalam data.

Contoh:

• Clustering: Teknik ini mengelompokkan data ke dalam kelompok-kelompok berdasarkan kemiripan. Contohnya adalah segmentasi pelanggan, di mana pelanggan dikelompokkan berdasarkan kebiasaan belanja mereka.

• Dimensionality Reduction: Teknik ini digunakan untuk mengurangi jumlah variabel dalam data, seperti dalam Principal Component Analysis (PCA) yang digunakan untuk memvisualisasikan data berdimensi tinggi ke dalam 2D atau 3D.

• Anomaly Detection: Digunakan untuk mendeteksi data yang tidak biasa atau anomali, seperti dalam sistem deteksi penipuan kartu kredit.

  
  

3. Semi-Supervised Learning

Semi-supervised learning adalah metode yang menggabungkan supervised learning dan unsupervised learning. Model dilatih menggunakan dataset yang sebagian diberi label dan sebagian tidak diberi label. Pendekatan ini berguna ketika pelabelan data penuh sangat mahal atau memakan waktu.

Contoh:

• Pengelompokan dan Klasifikasi Teks: Sistem yang menggunakan sejumlah kecil dokumen yang sudah diberi label untuk membantu mengklasifikasikan sejumlah besar dokumen yang tidak diberi label.

• Pengidentifikasian Objek dalam Gambar: Menggunakan sebagian kecil gambar yang sudah diberi label untuk melatih model, dan kemudian mengaplikasikan model tersebut untuk mengidentifikasi objek dalam gambar yang tidak diberi label.

• Pengenalan Wajah: Menggunakan sebagian data wajah yang sudah diberi label untuk melatih model, yang kemudian diterapkan pada dataset yang lebih besar tanpa label.

  
  

4. Reinforcement Learning

Reinforcement learning adalah metode machine learning di mana agen belajar untuk membuat serangkaian keputusan dengan cara berinteraksi dengan lingkungan. Agen mendapatkan umpan balik dalam bentuk reward atau punishment berdasarkan tindakan yang diambil, dan tujuan agen adalah memaksimalkan total reward.

Contoh:

• Game AI: Algoritma yang digunakan untuk mengajarkan agen bermain permainan seperti catur atau Go. Contohnya adalah AlphaGo dari DeepMind.

• Robotic Control: Penggunaan reinforcement learning untuk mengajarkan robot cara berjalan atau berinteraksi dengan objek di sekitarnya.

• Sistem Rekomendasi: Sistem yang belajar merekomendasikan produk atau konten kepada pengguna berdasarkan interaksi sebelumnya. Misalnya, rekomendasi film di platform streaming.

  
  

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

Machine learning memiliki berbagai jenis dan masing-masing memiliki aplikasi uniknya. Supervised learning sangat efektif untuk masalah prediktif dan klasifikasi, unsupervised learning berguna untuk menemukan struktur tersembunyi dalam data, semi-supervised learning merupakan kompromi antara penggunaan data berlabel dan tidak berlabel, dan reinforcement learning sangat cocok untuk masalah yang melibatkan keputusan berkelanjutan.

Dengan pemahaman yang baik tentang jenis-jenis machine learning dan aplikasinya, kita dapat memilih teknik yang tepat untuk menyelesaikan berbagai masalah kompleks dalam berbagai bidang.

Yuk kuasai berbagai tipe machine learning 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