4 Tipe Machine Learning yang Wajib Diketahui Pemula

Machine learning atau mesin pembelajar merupakan suatu mesin yang dirancang agar dapat belajar sendiri seperti manusia. Machine learning ini termasuk bagian dari artificial intelligence (kecerdasan buatan). Kedua istilah ini biasanya sudah tidak asing lagi di kalangan para pecinta data maupun orang-orang yang terjun atau memiliki minat terhadap dunia teknologi. Dalam penggunaannya untuk memecahkan masalah, terdapat beberapa tipe machine learning dengan karakteristiknya masing-masing yang dapat kamu pilih.

Machine learning terdiri dari beberapa tipe atau jenis yang dapat dipilih sesuai dengan kebutuhan. Masing-masing tipe memiliki karakteristik serta penggunaan yang berbeda-beda. Namun pada konsepnya tetap saja setiap tipe machine learning memiliki algoritma yang dilatih untuk menemukan pola dalam data yang berukuran besar. Pemilihan tipe machine learning pun harus tepat dan sesuai dengan data agar dapat memberi solusi dari permasalahan yang akan diselesaikan. Berikut ini kita akan mengenali beberapa tipe machine learning yang perlu kamu ketahui. Yuk simak bersama-sama!

1. Supervised Learning

Supervised learning merupakan tipe machine learning yang sering disebut juga dengan pembelajaran terarah atau terbimbing. Sesuai dengan namanya, tipe ini dilakukan dengan menggunakan dua jenis data yaitu data latih dan data uji, dimana data latih memiliki label atau kelas. 

Machine learning ini nantinya akan belajar berdasarkan kumpulan data latih yang telah diberikan. Setelah terbentuk modelnya, selanjutnya akan diterapkan pada data uji dan dari data uji tersebut akan muncul output yang sesuai dengan apa yang dipelajari oleh machine learning. Tipe supervised learning ini biasanya digunakan untuk klasifikasi dan regresi.

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

2. Unsupervised Learning

Unsupervised learning merupakan tipe machine learning yang sering disebut juga dengan pembelajaran tak terarah. Pada tipe ini pengguna tidak perlu mengawasi modelnya sehingga data pun tidak perlu dibagi menjadi dua jenis seperti pada tipe supervised learning. Algoritma akan menemukan sendiri pola dalam data. 

Secara kompleksitas, unsupervised learning ini termasuk tipe machine learning yang sangat kompleks secara komputasi. Biasanya tipe ini digunakan untuk proses pengelompokkan atau klasterisasi, deteksi anomali, jaringan saraf, association rule, dan lainnya.

3. Semi Supervised Learning

Jika dua tipe diatas adalah tipe pembelajaran terarah dan pembelajaran tak terarah, kali ini tipenya adalah pembelajaran semi terarah atau biasa disebut dengan semi supervised learning. Tipe ini menggabungkan dua tipe machine learning sebelumnya. Algoritma ini dapat melibatkan data mulai dari yang berjumlah kecil sampai dengan yang berjumlah besar. 

Tipe semi supervised learning memiliki dua metode yang biasa digunakan yaitu metode self training dan co training. Beberapa contoh dari tipe machine learning antara lain speech recognition, web content classification, dan the document classification.

4. Reinforcement Learning

Reinforcement learning merupakan tipe machine learning yang beradaptasi dengan lingkungan atau environment. Tipe ini sedikit berbeda dengan tipe-tipe sebelumnya. Pada reinforcement terdapat agent yang berinteraksi dengan lingkungan, belajar dan lalu bertindak berdasarkan pengalaman. 

Terdapat beberapa istilah yang perlu diketahui dalam tipe machine learning ini. Beberapa diantaranya yaitu Agent, Environment, Action, State, Reward, Policy, Value, dan Q-Value. Beberapa karakteristik dari tipe ini antara lain agen tidak diinstruksikan tentang lingkungan dan tindakan yang akan dilakukan, serta prosesnya dilakukan dengan cara hit and trial.

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

Penggunaan tipe machine learning yang sesuai dengan kebutuhan tentunya menjadi suatu keharusan yang perlu dilaksanakan. Sebelum itu kamu perlu memahami terlebih dahulu apa saja tipe machine learning dan bagaimana cara penggunaannya. Kamu bisa coba belajar dari dasar 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