6 Tipe Machine Learning Kembangkan Teknologi Canggih

Siapa disini yang nggak kenal machine learning? Teknologi ini memang sudah merambah ke hampir semua aspek kehidupan dan udah jadi bagian penting dalam hidup kita sehari-hari, dari rekomendasi film di Netflix sampai filter wajah di Instagram.

Tapi, tahu nggak sih kalau machine learning itu nggak stagnan, selalu ada aja hal baru yang bikin teknologi ini makin keren dan menghadirkan tren-tren terbaru yang semakin canggih. Mulai dari teknologi yang menjaga privasi data kamu, metode pembelajaran yang makin efisien, hingga model-model yang bisa menjelaskan keputusan mereka dengan jelas.

Yuk, simak selengkapnya 6 tipe machine learning yang bisa membantu untuk mengembangkan berbagai teknologi canggih!

1. Federated Learning (Pembelajaran Terfederasi)

Kamu pernah mikir nggak, gimana caranya teknologi bisa makin canggih tapi tetap menjaga privasi data kamu? Jawabannya adalah Federated Learning! Bayangin aja, smartphone kamu bisa belajar dari data kamu tanpa harus mengirimnya ke server pusat. Federated Learning ini memungkinkan model machine learning dilatih secara kolaboratif dari berbagai perangkat tanpa mindahin data.

Seru, kan? Selain menjaga privasi data, teknologi ini juga mengurangi latensi dan memungkinkan pembelajaran langsung di perangkat seperti smartphone atau IoT. Contoh nyatanya? Aplikasi keyboard yang bisa memprediksi teks berdasarkan cara kamu mengetik tanpa harus mengirim data ke cloud. Jadi, lebih aman dan cepat!

2. Self-Supervised Learning (Pembelajaran Mandiri)

Kalau kamu pernah dengar tentang self-supervised learning, ini adalah salah satu inovasi yang nggak kalah keren. Metode ini menggunakan data yang nggak berlabel untuk melatih model dengan cara bikin label pseudo secara otomatis dari data itu sendiri.

Jadi, kita nggak perlu repot-repot ngumpulin data berlabel yang biasanya butuh waktu dan biaya. Misalnya, dalam bidang NLP (Natural Language Processing), model bisa belajar representasi bahasa dengan memprediksi bagian teks yang hilang.

Ini nggak cuma menghemat waktu, tapi juga memungkinkan kita untuk memanfaatkan data yang belum terlabeli dalam jumlah besar. Efisien banget, kan?

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

3. Neural Architecture Search (NAS)

Mungkin kamu berpikir, desain arsitektur neural network itu susah banget dan butuh banyak trial and error. Nah, disinilah NAS atau Neural Architecture Search masuk. NAS adalah metode otomatis yang menemukan arsitektur neural network terbaik untuk tugas tertentu.

Jadi, nggak perlu lagi desain manual yang makan waktu. Dengan NAS, kita bisa mendapatkan arsitektur optimal dengan efisiensi tinggi dan kinerja superior tanpa campur tangan manusia. Contohnya, dalam computer vision, model yang dirancang menggunakan NAS bisa lebih efisien dan akurat dibandingkan arsitektur tradisional. Bayangin, tinggal tunggu hasil terbaik tanpa pusing!

4. Transformer Models Beyond NLP

Siapa bilang Transformer models cuma buat NLP? Sekarang, teknologi ini sudah merambah ke berbagai domain lain seperti computer vision, time-series forecasting, dan banyak lagi. Transformer models punya kapasitas besar dan kemampuan menangani data sequence dengan baik, bikin teknologi ini jadi favorit di berbagai aplikasi.

Salah satu contohnya adalah Vision Transformer (ViT) yang dipakai buat klasifikasi gambar. Dengan kemampuan yang luar biasa, transformer models ini nggak cuma bikin NLP lebih canggih, tapi juga memperluas batasan-batasan machine learning di berbagai bidang.

5. Explainable AI (XAI)

Pernah nggak sih kamu merasa bingung kenapa model machine learning bisa mengambil keputusan tertentu? Nah, disinilah Explainable AI atau XAI berperan. XAI adalah pendekatan yang bikin keputusan model machine learning bisa dipahami oleh manusia.

Jadi, nggak ada lagi tuh istilah black box yang misterius. Dengan XAI, transparansi dan kepercayaan pada model machine learning meningkat, apalagi dalam aplikasi kritis seperti medis dan keuangan. Misalnya, model yang bisa jelasin alasan di balik diagnosis medis yang diberikan kepada pasien. Jadi, dokter dan pasien bisa lebih paham dan percaya dengan hasilnya.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

6. Graph Neural Networks (GNNs)

Terakhir, ada Graph Neural Networks atau GNNs. GNNs adalah tipe neural network yang bekerja dengan data yang terstruktur dalam bentuk graf. Ini sangat cocok buat data yang punya hubungan kompleks antara elemen, seperti jaringan sosial atau jaringan molekuler.

GNNs mampu menangani dan menganalisis data graf dengan efisien. Contohnya, dalam penelitian obat-obatan, GNNs bisa memprediksi interaksi molekuler yang penting buat menemukan obat baru. Dengan kemampuan analisis yang canggih, GNNs jadi alat yang powerful buat berbagai aplikasi yang butuh pemahaman mendalam tentang hubungan data.

Nah, itu dia 6 tren machine learning terupdate yang bisa membantu untuk mengembangkan berbagai teknologi canggih di masa kini dan masa mendatang, sehingga terus lahir  inovasi yang makin keren dan relevan sesuai kebutuhan zaman. Gimana? Kamu tertarik untuk menguasai bidang Machine Learning, serta mengembangkan portofolio data yang outstanding? Yuk, segera Sign Up ke DQLab! 

Disini kamu bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho. Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri. 

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari