5 Model Klasifikasi Machine Learning Terpopuler 2023
Di dalam ilmu Data Science, terdapat salah satu cabang ilmu yang dikenal dengan istilah Machine Learning. Machine Learning merupakan suatu cabang dari Artificial Intelligence atau kecerdasan buatan yang dikembangkan untuk bisa bekerja sendiri tanpa menunggu perintah dari si penggunanya.
Penggunaan Machine Learning dalam Data Science sangat bermanfaat untuk melakukan proses training data sesuai dengan apa yang ia pelajari dan menemukan pola pada data untuk melakukan prediksi.
Untuk menemukan pola tertentu dalam suatu data, para Data Scientist memanfaatkan berbagai model Machine Learning. Salah satunya adalah data classification atau klasifikasi data. Apa sebenarnya yang dimaksud dengan classification ini? Dan apa saja contoh-contoh model klasifikasi Machine Learning? Yuk kita kupas tuntas!
1. Model Klasifikasi Pada Machine Learning
Klasifikasi merupakan salah satu topik utama dalam Machine Learning.
Klasifikasi adalah suatu pengelompokan data dimana data yang digunakan tersebut mempunyai kelas label atau target.
Sehingga algoritma-algoritma untuk menyelesaikan masalah klasifikasi dikategorisasikan ke dalam Supervised Learning atau pembelajaran yang diawasi.
Maksud dari pembelajaran yang diawasi adalah data label atau target ikut berperan sebagai ‘supervisor’ atau ‘guru’ yang mengawasi proses pembelajaran dalam mencapai tingkat akurasi atau presisi tertentu.
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
2. Binary Classification
Tujuan dari Binary Classification adalah mengklasifikasikan data yang dimasukkan menjadi dua kategori berbeda.
Training dataset dalam kasus ini dilabeli menjadi dua hal misalnya TRUE atau FALSE, 0 atau 1, positif atau negatif, spam atau bukan spam, dan lainnya.
Berikut contohnya kita ingin mendeteksi apakah gambar yang diberikan merupakan truk atau perahu.
Algoritma Logistic Regression dan algoritma Support Vector Machine dirancang untuk permasalahan Binary Classification.
Ada juga beberapa algoritma yang bisa diterapkan lainnya yaitu K-Nearest Neighbor dan Decision Tree.
3. Multi-label Classification
Pada permasalahan Multi-Label Classification, kita akan memprediksi 0 atau lebih kelas klasifikasi untuk setiap input yang diberikan.
Pada kasus ini, input yang diberikan bisa jadi memiliki lebih dari satu label. Contohnya, setiap teks yang diberikan bisa jadi membahas topik yang beragam, atau setiap gambar yang diberikan memiliki beragam objek.
Sebagai contoh, diberikan satu gambar yang memiliki beragam objek seperti truk, anjing, pesawat, dan kapal seperti berikut.
Contoh algoritma yang sering digunakan pada Multi-Label Classification adalah Multi-Label Decision Tree, Multi-Label Gradient Boosting, dan Multi-Label Random Forest.
4. K-Means Clustering
Seperti namanya, algoritma ini biasa digunakan untuk kasus clustering. K-Means Clustering adalah salah satu contoh algoritma Unsupervised Machine Learning yang paling sederhana dan populer.
Metode K-Means Clustering berusaha mengelompokkan data yang ada ke dalam beberapa kelompok, dimana data dalam satu kelompok mempunyai karakteristik yang sama satu sama lainnya dan mempunyai karakteristik yang berbeda dengan data yang ada di dalam kelompok yang lain.
Cara kerja algoritma ini mula-mula adalah dengan membentuk sejumlah k titik, yang disebut dengan centroid (dimana nilai k merepresentasikan jumlah cluster).
Kemudian titik-titik data (data points) yang ada akan membentuk cluster dengan centroid terdekat darinya. Otomatis, titik pusat (centroid) akan berubah seiring dengan pertambahan anggota tiap cluster-nya (yang mana adalah data points tadi).
Oleh karena itu, tiap-tiap cluster yang telah terbentuk akan mencari titik centroid barunya. Proses ini terus menerus dilakukan hingga diperoleh kondisi konvergensi, contohnya jika posisi centroid sudah tidak berubah.
Terdapat dua jenis data clustering yang sering dipergunakan dalam proses pengelompokan data yaitu Hierarchical dan Non-Hierarchical, dan K-Means merupakan salah satu metode data clustering non-hierarchical atau Partitional Clustering.
5. User-Based Classification
Seperti namanya, Classification ini menitikberatkan pada pengguna, tepatnya pemahaman pengguna terhadap pembuatan, penyuntingan, peninjauan, atau penyebaran data. Dari situ, kemudian bisa diketahui kategori yang tepat untuk data. Intinya, pengguna menentukan kategori terhadap data yang ada.
6. Hierarchical Clustering
Hierarchical Clustering adalah teknik clustering dengan algoritma Machine Learning yang membentuk hirarki atau berdasarkan tingkatan tertentu sehingga menyerupai struktur pohon. Dengan demikian proses pengelompokannya dilakukan secara bertingkat atau bertahap.
Biasanya, metode ini digunakan pada data yang jumlahnya tidak terlalu banyak dan jumlah cluster yang akan dibentuk belum diketahui.
Secara prinsip, Hierarchical Clustering ini akan melakukan clustering secara berjenjang berdasarkan kemiripan tiap data. Sehingga pada akhirnya, pada ujung hierarki akan terbentuk cluster-cluster yang karakteristiknya berbeda satu sama lain, dan objek di satu cluster yang sama memiliki kemiripan satu sama lain.
Di dalam metode hirarki, terdapat dua jenis strategi pengelompokan yaitu Agglomerative dan Divisive.
Agglomerative Clustering (metode penggabungan) adalah strategi pengelompokan hirarki yang dimulai dengan setiap objek dalam satu cluster yang terpisah kemudian membentuk cluster yang semakin membesar. Jadi, banyaknya cluster awal adalah sama dengan banyaknya objek.
Sedangkan Divisive Clustering (metode pembagian) adalah strategi pengelompokan hirarki yang dimulai dari semua objek dikelompokkan menjadi cluster tunggal kemudian dipisah sampai setiap objek berada dalam cluster yang terpisah.
Baca juga : Kenali Algoritma Klasifikasi Machine Learning Terpopuler di Tahun 2021
Di era Big Data, Machine Learning merupakan salah satu teknologi yang banyak dicari. Hal ini menyebabkan meningkatnya minat belajar algoritma Machine Learning.
Karena sebagian besar menggunakan data berukuran besar, maka tools yang digunakan pun tidak sembarangan dan perlu keahlian untuk mengaplikasikan tools tersebut.
Ingin belajar Machine Learning beserta tools-nya? Yuk bergabung bersama DQLab!
Kursus belajar data DQLab memiliki berbagai modul yang berisi bermacam-macam metode Machine Learning dengan tools yang banyak digunakan oleh data scientist profesional.
Tunggu apa lagi? Klik button di bawah ini dan nikmati modul gratis DQLab.id sebagai pijakan awal dalam belajar algoritma Machine Learning. Selamat belajar!
Penulis: Salsabila MR
Editor: Annisa Widya Davita