Algoritma Supervised Learning : Kenali Jenis Permasalahan yang Bisa Diselesaikan
Algoritma Supervised Learning merupakan salah satu contoh algoritma yang ada dalam Machine Learning. Machine Learning merupakan bentuk pemrograman yang dapat membuat mesin tersebut belajar dari data yang telah ada. Output yang akan dihasilkan adalah mesin tersebut dapat membuat keputusannya sendiri. Tentunya keputusan yang dihasilkan akan sangat bergantung dari hal-hal yang telah dipelajari dalam data training. Keputusan yang berasal dari Machine Learning melalui proses analisis lanjutan dapat menghasilkan klasifikasi ataupun prediksi.
Algoritma ini lebih populer jika dibandingkan dengan algoritma Unsupervised Learning dan Reinforcement Learning. Secara umum, algoritma ini dapat menyelesaikan permasalahan-permasalahan yang berkaitan dengan klasifikasi, regresi, ataupun keduanya. Dalam artikel ini kita akan membahas mengenai metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan permasalahan tersebut. Penasaran kan? Yuk, simak artikelnya!
1. Algoritma Unsupervised Learning
Pada dasarnya, hasil akurasi yang dihasilkan oleh algoritma ini sangat tergantung dari jumlah sampel data yang dijadikan data training. Semakin banyak data sampel nya, maka akurasi yang dihasilkan akan semakin tinggi, begitupun sebaliknya. Penggunaan algoritma ini bersifat input-output, dimana data yang digunakan untuk melatih mesin (data training) telah memiliki label, sehingga output yang dihasilkan akan dikontrol oleh label yang telah ada sebelumnya. Setelah melalui proses training, algoritma ini kemudian dapat digunakan untuk memprediksi hasil yang baru.
Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan
2. Classification
Salah satu permasalahan yang dapat diatasi oleh algoritma Supervised Learning adalah classification (klasifikasi). Menurut ilmu Statistika, klasifikasi ini merupakan proses pengidentifikasian sejumlah data yang telah memiliki label untuk menemukan label yang cocok bagi data baru yang tidak ada di data training. Metode yang sering digunakan untuk klasifikasi ada cukup banyak, diantaranya adalah Support Vector Machine (SVM), Naive Bayes, Discriminant Analysis, dll. Untuk menggunakannya, kita cukup memilih metode yang memiliki akurasi tertinggi di data yang kita miliki, karena pada dasarnya metode-metode ini tidak akan memiliki akurasi yang sama di semua jenis data.
3. Regression
Regression (regresi) juga merupakan salah satu contoh permasalahan yang dapat diselesaikan dengan menggunakan algoritma Supervised Learning. Pada metode ini akan dilihat hubungan sebab akibat antara beberapa variabel. Variabel yang dijadikan sebagai sebab dikenal juga sebagai variabel independent (X), sedangkan yang menjadi akibat disebut sebagai variabel dependent (Y). Analisis regresi ini cukup populer digunakan karena dapat melakukan prediksi ataupun ramalan. Contoh metode yang sering digunakan dalam Supervised Learning adalah Linear Regression GLM, Decision Tree, Neural Network, dll.
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:
Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup
Buka academy.dqlab.id dan pilih menu redeem voucher
Redeem voucher "DQTRIAL" dan check menu my profile untuk melihat masa subscription yang sudah terakumulasi.
Selamat, akun kamu sudah terupgrade, dan kamu bisa mulai Belajar Data Science GRATIS 1 bulan.
Penulis : Rian Tineges
Editor : Annissawd