4 Tipe Machine Learning, Beginner Wajib Paham!
Machine Learning telah menjadi salah satu pilar utama dalam pengembangan teknologi modern, memungkinkan komputer untuk mengenali pola, mengadaptasi perilaku, dan meningkatkan kinerjanya dari waktu ke waktu. Dalam dunia yang semakin didominasi oleh data, kemampuan untuk memproses dan menganalisis informasi dengan cara yang cerdas membuat Machine Learning menjadi alat yang sangat berharga di berbagai bidang, mulai dari bisnis hingga penelitian ilmiah.
Berdasarkan cara belajar dan jenis data yang digunakan, Machine Learning dapat dikategorikan ke dalam beberapa tipe utama. Setiap tipe Machine Learning memiliki keunggulan dan penerapan yang berbeda tergantung pada kebutuhan dan karakteristik data yang tersedia. Dengan pemahaman yang mendalam tentang berbagai tipe Machine Learning, kita dapat mengembangkan aplikasi yang lebih canggih dan tepat sasaran, yang memanfaatkan kekuatan AI secara maksimal.
Dalam artikel ini, DQLab akan membahas mengenai empat tipe utama machine learning yang perlu dipahami, khususnya bagi para pemula yang baru terjun di dunia data science. Apa saja tipe-tipe machine learning tersebut? Yuk kita simak bersama!
1. Supervised Learning (Pembelajaran Terawasi)
Supervised learning adalah pendekatan di mana model machine learning dilatih menggunakan data yang sudah diberi label. Data yang digunakan untuk pelatihan memiliki input (fitur) dan output (label) yang sudah diketahui. Tujuan dari supervised learning adalah untuk belajar dari data ini sehingga model dapat memprediksi output yang benar untuk data baru yang tidak diketahui.
Contoh penggunaan algoritma ini adalah dalam pengenalan wajah, gambar wajah dapat digunakan sebagai input, dan identitas orang dalam gambar sebagai output. Model dilatih untuk mengenali pola dalam gambar yang mengarah pada identifikasi orang tersebut.
Prosesnya, pertama mengumpulkan data pelatihan yang sudah diberi label, melatih model dengan data tersebut, melakukan evaluasi model menggunakan data uji, dan menggunakan model untuk membuat prediksi pada data baru.
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
2. Unsupervised Learning (Pembelajaran Tanpa Pengawasan)
Unsupervised learning adalah pendekatan di mana model dilatih menggunakan data yang tidak diberi label. Model mencoba untuk menemukan pola atau struktur dalam data tanpa panduan. Tujuan dari unsupervised learning adalah untuk mengelompokkan data atau menemukan hubungan tersembunyi dalam data.
Contoh penggunaannya adalah klasterisasi pelanggan berdasarkan perilaku belanja mereka, di mana model mengelompokkan pelanggan yang memiliki kesamaan tertentu meskipun label seperti "pelanggan setia" atau "pelanggan baru" tidak disediakan.
Proses menggunakan algoritma ini adalah mengumpulkan data tanpa label, menggunakan algoritma unsupervised learning seperti klasterisasi atau asosiasi, kemudian model akan mengelompokkan atau menemukan pola dalam data dan menganalisis hasil untuk mengidentifikasi kelompok atau pola yang bermakna.
3. Reinforcement Learning (Pembelajaran Penguatan)
Reinforcement learning adalah pendekatan di mana model belajar melalui trial and error dengan mendapatkan umpan balik berupa reward (hadiah) atau punishment (hukuman) dari lingkungan tempat ia beroperasi. Model membuat keputusan, mengamati hasil dari keputusan tersebut, dan menyesuaikan tindakannya untuk memaksimalkan reward jangka panjang.
Contoh penggunaan biasanya digunakan dalam pengembangan AI untuk game, seperti permainan catur, AI belajar strategi terbaik dengan bermain melawan dirinya sendiri dan mendapatkan poin untuk setiap kemenangan.
Rangkuman prosesnya adalah model melakukan tindakan berdasarkan kondisi saat ini, kemudian model menerima umpan balik (reward atau punishment), lalu model akan menyesuaikan tindakannya untuk memaksimalkan reward di masa depan dan proses ini berulang hingga model mencapai performa optimal.
4. Semi-Supervised Learning (Pembelajaran Semi-Terawasi)
Semi-supervised learning adalah kombinasi dari supervised dan unsupervised learning. Dalam pendekatan ini, sebagian data diberi label dan sebagian lainnya tidak. Model menggunakan data berlabel untuk memandu pembelajaran dari data yang tidak berlabel, sehingga dapat meningkatkan akurasi dan performa dengan jumlah data berlabel yang relatif kecil.
Contoh penggunaannya adalah dalam pengenalan objek dalam gambar, hanya sebagian kecil gambar yang diberi label, dan model belajar dari gambar-gambar ini untuk mengenali objek dalam gambar lain yang tidak diberi label.
Secara singkat, prosesnya adalah mengumpulkan data yang sebagian diberi label dan sebagian tidak, melatih model menggunakan data berlabel dan biarkan model belajar dari data tidak berlabel, kemudian model menggunakan informasi dari data berlabel untuk membantu mengklasifikasikan data tidak berlabel, dan terakhir evaluasi model dan iterasi untuk perbaikan lebih lanjut.
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
Memahami berbagai tipe machine learning adalah langkah penting dalam memilih pendekatan yang tepat untuk masalah yang ingin diselesaikan. Supervised learning cocok untuk tugas-tugas prediksi dan klasifikasi, unsupervised learning berguna dalam menemukan pola tersembunyi dalam data, reinforcement learning ideal untuk pengambilan keputusan otonom, dan semi-supervised learning menjadi solusi di tengah keterbatasan data berlabel.
Dengan mengenali perbedaan dan aplikasi dari setiap tipe machine learning, kita dapat menerapkan teknik yang paling efektif dalam berbagai situasi dunia nyata.
Yuk asah kemampuan data science kamu 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 Data Analyst with SQL and Python.
Penulis: Galuh Nurvinda K