Apa Itu Algoritma Machine Learning? Serta Ragam Jenisnya

Dari sistem rekomendasi di platform streaming hingga diagnosa medis berbasis data, machine learning membuka berbagai kemungkinan baru yang sebelumnya tidak terbayangkan. Tapi, apa sebenarnya machine learning? Nah, artikel ini akan menjelaskan secara mendalam apa itu algoritma machine learning dan menguraikan tiga jenis utama dari algoritma ini, yaitu supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning.

Yuk, kenali lebih lanjut dengan membaca pembahasan di bawah ini!

1. Apa itu Algoritma Machine Learning?

Algoritma machine learning adalah metode atau prosedur yang digunakan komputer untuk membuat model dari data dan menghasilkan prediksi atau keputusan tanpa pemrograman eksplisit. Inti dari machine learning adalah kemampuan sistem untuk belajar dari data sebelumnya dan meningkatkan kinerjanya dari waktu ke waktu.

Dengan menggunakan algoritma ini, komputer dapat mengenali pola, mengklasifikasikan data, dan membuat keputusan berdasarkan data yang telah dianalisis. Teknologi ini digunakan dalam berbagai bidang, termasuk pengenalan wajah, diagnosis medis, dan rekomendasi produk.

2. Algoritma Supervised Learning & Penerapannya

Supervised learning adalah jenis algoritma machine learning di mana model dilatih menggunakan dataset yang diberi label. Artinya, setiap input data memiliki output yang sesuai, dan model akan belajar untuk memetakan input ke output tersebut. Algoritma ini sangat efektif untuk tugas-tugas seperti klasifikasi dan regresi.

Contoh penerapan supervised learning termasuk deteksi email spam, di mana model dilatih dengan email yang sudah diberi label sebagai 'spam' atau 'bukan spam', dan prediksi harga rumah berdasarkan fitur-fitur seperti ukuran, lokasi, dan jumlah kamar. Dengan supervised learning, sistem dapat membuat prediksi yang akurat berdasarkan data historis yang tersedia.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

3. Algoritma Unsupervised Learning & Penerapannya

Unsupervised learning adalah jenis algoritma machine learning yang digunakan untuk menemukan pola atau struktur dalam data yang tidak diberi label. Tidak seperti supervised learning, data dalam unsupervised learning tidak memiliki output yang diketahui, sehingga model harus menemukan hubungan atau pengelompokan secara mandiri.

Contoh umum dari unsupervised learning adalah clustering dan asosiasi. Salah satu penerapan yang populer adalah dalam segmentasi pasar, di mana pelanggan dikelompokkan berdasarkan perilaku belanja mereka tanpa pengetahuan sebelumnya tentang kelompok tersebut. Ini membantu bisnis untuk memahami karakteristik pelanggan dan menargetkan mereka dengan strategi pemasaran yang lebih efektif.

4. Algoritma Reinforcement Learning & Penerapannya

Reinforcement learning adalah jenis algoritma machine learning di mana agen belajar untuk membuat keputusan dengan cara menerima umpan balik dari tindakan yang diambil dalam bentuk reward atau punishment. Agen ini berinteraksi dengan lingkungan dan mencoba memaksimalkan total reward yang diperoleh sepanjang waktu.

Algoritma ini sangat cocok untuk keputusan yang harus diambil dalam urutan tertentu dan hasil keputusan mempengaruhi langkah berikutnya. Penerapan umum dari reinforcement learning termasuk pengembangan sistem bermain game yang bisa mengalahkan pemain manusia, seperti yang terlihat pada AlphaGo, serta dalam robotika, di mana robot dilatih untuk melakukan tugas-tugas tertentu seperti navigasi atau manipulasi objek dengan belajar dari coba-coba.

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

Dengan memahami perbedaan dan penerapan masing-masing jenis, kita dapat lebih memaksimalkan potensi dan memahami keterbatasan dari machine learning dalam menyelesaikan masalah-masalah kompleks di dunia nyata. Nah, DQLab adalah tempat belajar yang tepat.

Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

  
  

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan persiapkan diri untuk menguasai machine learning dengan ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner!