Apa Itu Algoritma Machine Learning? Ini 4 Jenisnya
Seiring dengan kemajuan teknologi dan melimpahnya data yang dapat diakses, algoritma Machine Learning telah mengalami perkembangan pesat. Evolusi ini membantu para data scientist dan developer untuk menciptakan aplikasi yang lebih kompleks dan cerdas, yang mampu mengatasi tantangan yang semakin rumit.
Misalnya, di masa lalu, algoritma sederhana seperti regresi linier digunakan untuk memprediksi tren berdasarkan sejumlah kecil data. Namun, dengan meningkatnya volume data dan kebutuhan analisis yang lebih mendalam, algoritma yang lebih canggih seperti deep learning dan reinforcement learning telah muncul.
Perkembangan ini telah mendorong Machine Learning untuk menangani masalah-masalah yang sebelumnya sulit dipecahkan, seperti pemrosesan bahasa alami (NLP), di mana komputer dapat memahami dan menghasilkan bahasa manusia dengan lebih akurat, atau deteksi gambar, di mana algoritma dapat mengenali dan mengkategorikan objek dalam gambar dengan tingkat akurasi yang mendekati kemampuan manusia.
Algoritma Machine Learning adalah seperangkat instruksi matematika yang memungkinkan komputer untuk menganalisis data, belajar dari data tersebut, dan kemudian membuat prediksi atau keputusan berdasarkan pola yang telah ditemukan. Algoritma-algoritma ini adalah inti dari machine learning, karena mereka yang memungkinkan sistem untuk memproses data dan menghasilkan output yang diinginkan tanpa perlu diprogram secara eksplisit untuk setiap tugas.
Dalam artikel ini, kita akan membahas mengenai empat jenis machine learning. Penasaran? Yuk kita simak bersama!
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
1. Algoritma Regresi (Regression Algorithms)
Algoritma regresi digunakan untuk memprediksi nilai output yang kontinu berdasarkan input yang diberikan. Algoritma ini mencoba untuk menemukan hubungan antara variabel independen (input) dan variabel dependen (output). Salah satu algoritma regresi yang paling umum adalah Regresi Linear. Algoritma ini memprediksi nilai output dengan mengasumsikan bahwa ada hubungan linear antara input dan output. Contohnya, memprediksi harga rumah berdasarkan ukuran rumah dan lokasi.
Source: kitabelajar.com
2. Algoritma Klasifikasi (Classification Algorithms)
Algoritma klasifikasi digunakan untuk mengklasifikasikan data ke dalam kategori atau kelas yang telah ditentukan. Tujuan dari algoritma ini adalah untuk memprediksi label kelas dari input baru berdasarkan data pelatihan yang telah dilabeli. Decision Tree adalah contoh algoritma klasifikasi yang populer.
Algoritma ini bekerja dengan membuat serangkaian keputusan berdasarkan fitur input, yang membagi data menjadi subset hingga mencapai kelas akhir. Misalnya, memprediksi apakah email adalah spam atau tidak berdasarkan fitur-fitur seperti kata-kata tertentu dalam email.
3. Algoritma Clustering (Clustering Algorithms)
Algoritma clustering digunakan untuk mengelompokkan data yang tidak memiliki label ke dalam kelompok (cluster) berdasarkan kesamaan di antara data tersebut. Clustering sering digunakan dalam analisis data eksploratif. Salah satu algoritma clustering yang terkenal adalah K-Means.
Algoritma ini membagi data ke dalam k kelompok (cluster) yang berbeda, di mana setiap data dalam satu cluster lebih mirip dengan data lain di cluster yang sama dibandingkan dengan data di cluster lain. Contohnya, mengelompokkan pelanggan ke dalam segmen berdasarkan pola belanja mereka.
Source: datanovia.com
4. Algoritma Reinforcement Learning
Reinforcement learning adalah jenis algoritma di mana agen belajar melalui trial and error untuk mencapai tujuan tertentu. Agen mendapatkan reward atau punishment berdasarkan tindakan yang dilakukan dan berusaha untuk memaksimalkan reward jangka panjang. Q-Learning adalah salah satu algoritma reinforcement learning yang umum.
Algoritma ini digunakan untuk mengajarkan agen bagaimana memilih tindakan terbaik di setiap keadaan dengan tujuan memaksimalkan reward. Algoritma ini sering digunakan dalam pengembangan AI untuk game, di mana agen harus belajar strategi terbaik untuk memenangkan permainan.
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
Algoritma machine learning adalah dasar dari kemampuan machine learning untuk memproses dan menganalisis data guna membuat prediksi atau keputusan. Dengan memahami jenis-jenis algoritma seperti regresi, klasifikasi, clustering, dan reinforcement learning, kita dapat memilih pendekatan yang tepat untuk masalah tertentu.
Setiap algoritma memiliki kekuatan dan kelemahannya masing-masing, dan pemahaman yang mendalam tentang bagaimana algoritma ini bekerja adalah kunci untuk mengimplementasikan machine learning secara efektif.
Yuk coba berbagai algoritma machine learning dengan data yang mencerminkan data real di dunia industri bersama DQLab! DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.
DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali, atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python.
Penulis: Galuh Nurvinda K