4 Tipe Machine Learning dan Penerapannya di Era Digital

Machine Learning (ML) dikenal sebagai tulang punggung dari berbagai inovasi teknologi di era digital. Dari pengenalan wajah di media sosial hingga rekomendasi produk di platform e-commerce, ML telah memungkinkan komputer untuk belajar dari data dan membuat keputusan atau prediksi tanpa diprogram secara eksplisit. Namun, di balik kemampuannya yang menakjubkan ini, banyak orang mungkin tidak menyadari bahwa ML terdiri dari berbagai tipe yang masing-masing memiliki cara kerja dan aplikasi yang unik.

Setiap tipe Machine Learning didesain untuk menangani jenis masalah dan data yang berbeda. Misalnya, untuk pengenalan pola dalam data terstruktur, regresi linier dan pohon keputusan mungkin lebih cocok. Sementara itu, untuk data tak terstruktur seperti teks atau gambar, jaringan saraf tiruan (neural networks) seringkali digunakan karena kemampuannya untuk mengenali pola yang kompleks. Ada juga teknik-teknik ML lain seperti clustering untuk pengelompokan data, reinforcement learning untuk pembelajaran melalui interaksi, dan masih banyak lagi.

Pada artikel ini, kita akan membahas empat tipe utama Machine Learning yang wajib diketahui oleh beginner sebelum membuat project apapun. Penasaran? Yuk kita simak bersama!

1. Supervised Learning

Supervised Learning adalah tipe Machine Learning di mana model dilatih menggunakan data yang telah diberi label. Data pelatihan ini berisi input-output pasangan, yang memungkinkan model untuk belajar dari data tersebut dan membuat prediksi pada data baru.

Cara Kerja:

• Pengumpulan Data: Data yang dikumpulkan harus diberi label yang jelas.

• Pelatihan Model: Model dilatih menggunakan data pelatihan yang telah diberi label.

• Evaluasi Model: Model dievaluasi menggunakan data pengujian yang juga telah diberi label untuk mengukur akurasinya.

Contoh Penerapan:

• Klasifikasi: Seperti deteksi email spam, di mana model dilatih untuk mengklasifikasikan email sebagai spam atau bukan spam.

• Regresi: Seperti prediksi harga rumah berdasarkan fitur-fitur seperti luas rumah, jumlah kamar, dan lokasi.

Source: hands.on.com

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

2. Unsupervised Learning

Unsupervised Learning adalah tipe Machine Learning di mana model dilatih menggunakan data yang tidak diberi label. Model harus menemukan struktur atau pola tersembunyi dalam data.

Cara Kerja:

• Pengumpulan Data: Data yang dikumpulkan tidak perlu diberi label.

• Pelatihan Model: Model dilatih untuk mengenali pola atau struktur dalam data.

• Evaluasi Model: Evaluasi dilakukan berdasarkan kemampuan model untuk mengidentifikasi pola atau kelompok dalam data.

Contoh Penerapan:

• Clustering: Seperti segmentasi pelanggan, di mana pelanggan dikelompokkan berdasarkan kesamaan dalam perilaku pembelian mereka.

• Asosiasi: Seperti analisis keranjang belanja, di mana model menemukan item-item yang sering dibeli bersama.

Source: mavink.com

3. Semi-Supervised Learning

Semi-Supervised Learning adalah kombinasi dari Supervised dan Unsupervised Learning. Model dilatih menggunakan sejumlah kecil data yang diberi label dan sejumlah besar data yang tidak diberi label.

Cara Kerja:

• Pengumpulan Data: Kombinasi data yang diberi label dan tidak diberi label.

• Pelatihan Model: Model dilatih menggunakan kedua jenis data tersebut.

• Evaluasi Model: Model dievaluasi menggunakan data pengujian yang diberi label.

Contoh Penerapan:

• Klasifikasi Gambar: Di mana hanya sebagian kecil gambar yang diberi label, sementara sisanya tidak, untuk melatih model pengenalan gambar.

• Pemrosesan Bahasa Alami: Di mana sebagian kecil teks diberi label untuk analisis sentimen, sementara teks lainnya tidak diberi label.

  
  

4. Reinforcement Learning

Reinforcement Learning adalah tipe Machine Learning di mana model belajar melalui interaksi dengan lingkungan. Model menerima umpan balik dalam bentuk reward atau penalti berdasarkan tindakan yang diambil, dengan tujuan memaksimalkan total reward.

Cara Kerja:

• Interaksi dengan Lingkungan: Model mengambil tindakan dan menerima umpan balik dari lingkungan.

• Pelatihan Model: Model dilatih untuk memaksimalkan reward total dengan menyesuaikan strategi tindakan.

• Evaluasi Model: Evaluasi dilakukan berdasarkan seberapa baik model memaksimalkan reward dalam jangka panjang.

Contoh Penerapan:

• Permainan: Seperti pelatihan agen AI untuk bermain game seperti catur atau Go.

• Robotika: Di mana robot dilatih untuk menyelesaikan tugas-tugas tertentu, seperti navigasi atau manipulasi objek.

  
  

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

Keempat tipe Machine Learning - Supervised Learning, Unsupervised Learning, Semi-Supervised Learning, dan Reinforcement Learning - memiliki cara kerja dan aplikasi yang unik. Memahami perbedaan antara tipe-tipe ini sangat penting untuk menerapkan Machine Learning dengan tepat dalam berbagai domain, dari pengenalan pola hingga otomatisasi dan pengambilan keputusan.

Yuk kuasai cara menggunakan berbagai algoritma 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