PROMO PUNCAK LEBARAN DISKON 99%
Belajar Data Science 6 Bulan BERSERTIFIKAT hanya Rp 99K!

0 Hari 1 Jam 44 Menit 39 Detik

Algoritma Machine Learning: Mengenal Kecerdasan Buatan Yang Populer Saat Ini

Belajar Data Science di Rumah 05-Mei-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/d3511a16d693551bd73277fc0301fd73_x_Thumbnail800.jpg

Algoritma machine learning merupakan salah satu teknologi kecerdasan buatan yang sudah banyak diterapkan di berbagai industri. Di era digital seperti sekarang, pekerjaan atau aktivitas yang biasanya dilakukan secara manual, kini dapat dilakukan dengan bantuan mesin. Penggunaan teknologi dalam pekerjaan atau aktivitas ini menjadikannya lebih cepat, mudah, dan efisien. Dari sana akan menghasilkan banyak data yang tersimpan dalam penyimpanan data atau database. Algoritma machine learning dapat diterapkan untuk melakukan analisis dari kumpulan data tersebut. Perusahaan yang bergerak di industri bisnis akan bisa memprediksi langkah yang sebaiknya diambil untuk strategi bisnis selanjutnya. 


Algoritma machine learning adalah ilmu yang mempelajari mengenai algoritma dan metode statistik yang digunakan dalam sistem komputer tanpa menerapkan instruksi tertentu. Machine learning merupakan bagian dari Artificial Intelligence (AI) dimana mesin mempelajari data di masa lalu yang digabungkan dan diolah dengan algoritma yang sesuai. Data yang dilatih di machine learning disebut training data. Semakin banyak data yang dilatih pada machine learning, maka semakin bagus algoritmanya dan output yang diberikan. Artikel kali ini akan dibahas serba-serbi algoritma machine learning. Seperti apa sih kecerdasan buatan yang populer ini? Penasaran? Simak dibawah ini, yuk!

1. Macam-Macam Algoritma Machine Learning

Dalam mempelajari algoritma machine learning, ada beberapa tipe machine learning yang wajib dipahami yaitu sebagai berikut:

  • Supervised learning adalah algoritma machine learning yang paling populer dimana data yang digunakan dalam pembelajarannya adalah data yang berlabel. Supervised learning digunakan untuk memprediksi yang akan terjadi di masa mendatang menggunakan data lampau yang tersedia. Beberapa algoritma yang termasuk dalam supervised learning yaitu Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, k-Nearest Neighbor (KNN), dan Naive Bayes.

  • Unsupervised learning merupakan kebalikan dari supervised learning dimana data yang digunakan dalam pembelajarannya adalah data yang tidak berlabel. Algoritma ini mengidentifikasi data berdasarkan fitur tertentu seperti kepadatan dan strukturnya. Unsupervised learning dapat menemukan pola tersembunyi pada kumpulan data tersebut. Beberapa algoritma yang bisa digunakan dalam unsupervised learning yaitu K-Means Clustering dan Hierarchical Clustering. 

  • Reinforcement learning adalah algoritma yang mempelajari data dengan sendirinya berdasarkan pada lingkungan yang mempengaruhinya untuk mencapai suatu tujuan tertentu. Algoritma ini dapat digunakan dalam proses pengambilan keputusan secara spesifik. Selain itu juga dapat digunakan untuk memecahkan masalah dalam bisnis.   

Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan


2. Langkah-Langkah Menggunakan Machine Learning?

Hal utama yang dilakukan dalam menggunakan machine learning yaitu mengumpulkan data. Data dapat berupa apa saja misalnya teks, tabel, dan lainnya. Semakin banyak dan variatif datanya, semakin baik pembelajaran mesinnya. Selanjutnya persiapkan data yang akan digunakan karena data yang sudah dikumpulkan masih berupa data mentah dimana seringkali atributnya tidak lengkap, tipe data yang tidak seragam, dan sebagainya. Persiapan data dapat meliputi menghapus data, edit data, manipulasi data, dan lainnya. Jika data sudah siap, selanjutnya tentukan model yang sesuai dengan data yang dimiliki. Data dapat dibagi menjadi dua yaitu data train untuk mengembangkan model dan data test sebagai referensi. Kemudian evaluasi model yang digunakan untuk melihat ketepatan pemilihan model dengan melihat kinerja model terhadap data baru yang tidak ikut serta selama pengembangan model. Tingkatkan kinerja model dengan memilih model yang berbeda dan melatih mesin dengan lebih banyak variabel untuk meningkatkan efisiensi.

3. Menilik Dampak Penerapan Machine Learning

Dalam setiap tindakan pasti ada dampak positif dan dampak negatif. Begitu juga yang didapatkan saat menerapkan machine learning. Dampak positif dari penerapan machine learning adalah praktisi data semakin terpacu dalam berkarya mengembangkan teknologi machine learning yang dapat mendukung pekerjaan agar lebih efisien. Pekerjaan yang dilakukan oleh manusia bisa terbantu dengan adanya machine learning. Namun adapun dampak negatif atas penerapan machine learning yaitu pengurangan tenaga kerja pada perusahaan karena pekerjaan tersebut digantikan oleh machine learning. Keunggulan yang dimiliki machine learning tentu akan memberikan keuntungan bagi perusahaan seperti perusahaan menjadi selangkah lebih maju bisnisnya dibandingkan dengan pesaingnya yang masih menggunakan tenaga manusia.

Baca juga : Belajar Data Science: Pahami Penggunaan Machine Learning pada Python


4. Yuk Mulai Belajar Menjadi Data Scientist Bersama DQLab!       


Gunakan Kode Voucher "DQTRIAL", dan simak informasi di bawah ini mendapatkan 30 Hari FREE TRIAL:

  1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

  2. Buka academy.dqlab.id dan pilih menu redeem voucher 

  3. Redeem voucher "DQTRIAL" dan check menu my profile untuk melihat masa subscription yang sudah terakumulasi. 

  4. Selamat, akun kamu sudah terupgrade, dan kamu bisa mulai Belajar Data Science GRATIS 1 bulan.


    Penulis : Dita Kurniasari

    Editor : Annissa Widya Davita


      Mulai Karier
      sebagai Praktisi
      Data Bersama
      DQLab

      Daftar sekarang dan ambil langkah
      pertamamu untuk mengenal
      Data Science.

      Buat Akun


      Atau

      Sudah punya akun? Login