5 Perbedaan Machine Learning vs Bayesian Learning

Berbicara soal machine learning, tentunya ada berbagai macam tipe yang bisa ditemukan dan dapat diaplikasikan oleh praktisi data untuk menunjang produktivitas kerjanya. Tipe seperti ini tentunya disesuaikan dengan kebutuhan spesifik dari masalah yang ingin diselesaikan. Misalnya, jika tujuannya adalah untuk membuat prediksi berdasarkan data yang sudah diberi label, maka supervised learning bisa menjadi pilihan yang tepat.

Namun, jika fokusnya adalah untuk menemukan pola atau struktur tersembunyi dalam data yang tidak berlabel, unsupervised learning bisa lebih sesuai. 

Selain unsupervised learning dan supervised learning, ada lagi tipe machine learning yang jarang diketahui oleh praktisi data yaitu Bayesian Learning. Machine learning dan bayesian learning merupakan pendekatan penting dalam analisis data dan pembuatan model prediksi.

Meskipun keduanya bertujuan untuk memanfaatkan data dalam membuat prediksi atau keputusan, terdapat beberapa perbedaan mendasar antara keduanya. Berikut ini adalah lima perbedaan utama antara machine learning dan Bayesian learning. Simak ulasan lengkapnya yuk sahabat DQLab!

1. Pendekatan Dasar

Machine learning pada umumnya menggunakan pendekatan frekuentis dalam mengestimasi parameter model. Ini berarti model dibangun dan dievaluasi berdasarkan frekuensi pengamatan data dan menggunakan teknik optimisasi untuk menemukan parameter terbaik. Sementara Bayesian learning menggunakan pendekatan probabilistik yang menggabungkan informasi dari data (likelihood) dengan informasi sebelumnya (prior). Parameter model diperlakukan sebagai variabel acak dengan distribusi probabilitas tertentu.

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

2. Interpretabilitas Model

Machine learning berfokus pada performa prediktif dan sering kali menghasilkan model yang sulit untuk diinterpretasikan, terutama dengan teknik seperti neural networks atau ensemble methods yang kompleks. Di sisi lain, model Bayesian sering lebih mudah diinterpretasikan karena memberikan distribusi probabilitas atas parameter model yang memungkinkan pemahaman secara mendalam tentang ketidakpastian dan variasi dalam prediksi.

3. Penanganan Ketidakpastian

Machine learning biasanya cenderung menghasilkan prediksi tunggal tanpa mengukur ketidakpastian yang terkait dengan prediksi tersebut. Meskipun beberapa metode seperti ensemble learning dapat memberikan beberapa wawasan tentang ketidakpastian yang mana tidak dapat dilakukan secara eksplisit.

Lalu, bayesian learning secara alami menangani ketidakpastian dengan memberikan distribusi probabilitas atas prediksi sehingga memungkinkan kuantifikasi ketidakpastian dan memberikan interval kepercayaan untuk prediksi.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

4. Kompleksitas Perhitungan

Proses perhitungan dalam Bayesian learning bisa lebih kompleks dan memerlukan komputasi yang lebih intensif, terutama ketika menggunakan metode sampling seperti Markov Chain Monte Carlo (MCMC) untuk mengestimasi distribusi posterior. Sedangkan machine learning mengalami proses pelatihan model yang biasanya lebih cepat dan lebih efisien secara komputasi, terutama dengan algoritma optimasi yang kuat dan perangkat keras modern seperti GPU.

Meskipun machine learning dan Bayesian learning memiliki tujuan yang sama yaitu memanfaatkan data untuk membuat prediksi atau keputusan, mereka melakukannya dengan pendekatan yang berbeda. Machine learning cenderung lebih fokus pada performa prediktif dan efisiensi komputasi, sedangkan Bayesian learning menawarkan interpretabilitas yang lebih baik dan penanganan ketidakpastian yang eksplisit. Memilih pendekatan yang tepat tergantung pada konteks dan tujuan spesifik dari analisis yang dilakukan. 

Dengan demikian, pemahaman yang kuat tentang karakteristik utama machine learning tipe apapun memungkinkan seorang praktisi data untuk menjadi lebih efektif dalam merancang, mengimplementasikan, dan mengevaluasi model, serta menerapkan hasilnya dalam berbagai konteks di ranah industri data. Ingin belajar machine learning tapi nggak bikin kepala pusing? Ya, DQLab jawabannya! Modul ajarnya lengkap dan bervariasi.

Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan persiapkan diri untuk menguasai machine learning dengan ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner! 

Penulis: Reyvan Maulid