Algoritma Machine Learning, Solusi Permasalahan Data

Perkembangan teknologi yang semakin canggih ini secara langsung atau tidak langsung membuka mata kita bahwa mayoritas yang kita kerjakan dalam keseharian ini menggunakan peran machine learning.

Dalam machine learning sendiri terdapat beberapa jenis algoritma machine learning yang digunakan untuk membentuk model yang nantinya akan digunakan untuk membantu penyelesaian masalah. Pemilihan algoritmanya pun dapat disesuaikan dengan rumusan masalah dan tujuan penelitian.

Saat ini kesediaan data di dunia sangatlah melimpah sampai muncullah istilah big data. Big data ini memiliki ciri khas, karakteristik serta permasalahan yang berbeda-beda. Hal-hal tersebut dapat diselesaikan dengan menggunakan algoritma machine learning.

Algoritma merupakan kumpulan instruksi yang dituliskan secara sistematis yang bertujuan untuk menyelesaikan masalah. Secara umum terdapat tiga jenis algoritma machine learning, yaitu supervised learning, unsupervised learning dan reinforcement learning.

1. Cara Kerja Machine Learning

Sebelum lebih lanjut mengenali terkait jenis-jenis machine learning, alangkah baiknya kita mengetahui bagaimanakah cara kerja machine learning. Machine learning ini merupakan salah satu cabang dari kecerdasan buatan dimana cara kerjanya mengikuti cara belajar manusia, yaitu belajar dari pengalaman atau kejadian sebelumnya. 

Machine learning ini akan mempelajari pola yang ada dengan menggunakan algoritma yang bisa dipecahkan dan disesuaikan dengan permasalahan data. Machine learning memiliki prinsip yang secara umum meliputi pengumpulan data, eksplorasi data, pemilihan model, memberikan pelatihan model, sampai mengevaluasi.

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

2. Supervised Learning

Supervised learning atau biasa juga disebut dengan pembelajaran terbimbing merupakan salah satu jenis algoritma yang dalam prosesnya menggunakan dua jenis data yaitu data latih dan data uji. Pada data latih terdapat label yang nantinya akan digunakan untuk membuat model.

Model yang telah dibuat akan digunakan pada data uji yang belum berlabel dengan output label  yang nantinya digunakan sebagai evaluasi. Setelah proses evaluasi, programmer dapat mengetahui nilai akurasi dari model yang dibuat.

3. Unsupervised Learning

Jika sebelumnya pada supervised learning data terbagi menjadi data latih dan data uji, berbeda dengan jenis unsupervised learning. Pada unsupervised learning data yang ada akan mencoba mengidentifikasi pola dan relasi antar data secara mandiri.

Oleh karena itu terkadang unsupervised learning ini disebut pula dengan istilah pembelajaran tidak terbimbing. Biasanya jenis teknik ini digunakan untuk proses klasterisasi. 

4. Reinforcement Learning

Sedikit berbeda dengan kedua jenis data di atas, pada reinforcement learning terdapat sistem rewards atau punishment. Pada jenis algoritma ini, mesin bekerja secara otomatis untuk menentukan perilaku yang ideal sehingga dapat memaksimalkan kinerja algoritmanya. 

Terdapat tiga macam pendekatan dalam algoritma ini, yaitu value-based (memaksimalkan value function), policy-based (menghasilkan policy yang bertujuan untuk mendapatkan reward maksimum), model-based (membuat model virtual untuk setiap environment dan agent belajar untuk bekerja di environment tersebut). 

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

Algoritma machine learning merupakan poin penting dalam proses analisis data. Dengan menggunakan algoritma machine learning yang sesuai, hasil analisis pun akan tepat sasaran dan masalah dengan mudah dapat terselesaikan. Kalian semua dapat mulai mengenali dan mempelajari algoritma machine learning 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