Apa Itu Decision Tree di Machine Learning Model?

Machine learning telah menjadi teknologi yang inovatif yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data dan membuat keputusan yang tepat. Dengan pertumbuhan penggunaan data yang semakin pesat, teknologi ini menjadi tools yang sangat dibutuhkan di berbagai industri. Untuk memahami sepenuhnya potensi penggunaannya, penting untuk mengenal karakteristik dari berbagai jenis machine learning yang ada.

Machine learning memiliki berbagai tipe. Setiap tipe memiliki karakteristik dan keunggulannya masing-masing. Dengan memahaminya, tentu kalian akan lebih mudah dalam menerapkannya untuk menyelesaikan permasalahan di kehidupan nyata. Yuk, simak pembahasan detail kelebihan dan kegunaan masing-masing tipe tersebut!

1. Definisi Machine Learning

Machine Learning (ML) adalah cabang dari kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) yang fokus pada pengembangan algoritma dan model statistik yang memungkinkan komputer belajar dari data dan mengambil keputusan atau melakukan prediksi. Machine Learning memperoleh kemampuan untuk meningkatkan performanya seiring dengan bertambahnya data yang digunakan untuk pelatihan.

Konsep utamanya untuk "belajar" dari data. Dalam Machine Learning, algoritma dan model digunakan untuk memproses data pelatihan dan menemukan pola serta hubungan yang ada di dalamnya. Model ini kemudian dapat digunakan untuk membuat prediksi atau mengambil keputusan terhadap data baru.

Proses pembelajaran dalam Machine Learning melibatkan algoritma yang mampu mengidentifikasi pola-pola dan menghasilkan representasi dari pola tersebut dalam bentuk model. Proses ini dilakukan dengan meminimalkan kesalahan atau perbedaan antara prediksi model dan nilai yang sebenarnya dalam data pelatihan.

Model yang telah dilatih kemudian dapat melakukan inferensi pada data baru. Model dapat mengenali pola yang serupa dengan yang telah dipelajari selama pelatihan dan memberikan prediksi yang berguna atau mengambil keputusan yang relevan. 

Data pelatihan memberikan informasi yang diperlukan untuk melatih model dan memungkinkan model untuk mempelajari pola yang relevan. Data pengujian dan validasi digunakan untuk mengukur kinerja model dan memastikan bahwa model mampu menggeneralisasi dengan baik pada data baru. Selain itu, data yang lebih besar dan lebih bervariasi memberikan kesempatan untuk pembelajaran yang lebih baik dan prediksi yang lebih akurat.

Baca juga : Apa Itu Decision Tree di Machine Learning Model?

2. Supervised Learning

Supervised Learning adalah jenis Machine Learning di mana data pelatihan terdiri dari pasangan input dan output yang telah ditandai atau diberi label. Tujuan dari Supervised Learning adalah untuk mengembangkan model atau algoritma yang dapat mempelajari pola dari data pelatihan yang ada dan dapat melakukan prediksi atau mengambil keputusan terhadap data baru berdasarkan pola yang telah dipelajari.

Karakteristik utama dari Supervised Learning adalah:

• Data Labelled: Data pelatihan dalam Supervised Learning terdiri dari pasangan input dan output yang telah diberi label atau ditandai. Label ini memberikan informasi mengenai hasil yang diharapkan atau target yang ingin diprediksi oleh model.

• Tugas Prediksi atau Klasifikasi: Model atau algoritma dilatih untuk menemukan hubungan antara input dan output yang tepat sehingga dapat menghasilkan hasil yang akurat pada data baru.

Supervised Learning dapat digunakan untuk mengklasifikasikan email menjadi dua kategori, yaitu "spam" dan "non-spam". Model yang dilatih menggunakan data pelatihan berlabel akan belajar mengenali pola-pola yang mengindikasikan email spam dan dapat melakukan klasifikasi otomatis pada email yang belum pernah dilihat sebelumnya.

3. Unsupervised Learning

Unsupervised Learning adalah jenis Machine Learning dengan data pelatihan yang tidak memiliki label atau tanda. Dalam Unsupervised Learning, tujuan utama adalah menemukan pola tersembunyi atau struktur yang ada dalam data tanpa informasi tentang output yang diharapkan. Model atau algoritma dalam tipe ini harus dapat melakukan clustering, pengelompokan, atau reduksi dimensi data untuk mendapatkan insight yang berguna.

Karakteristik utamanya adalah sebagai berikut:

• Data Unlabelled: Data pelatihan dalam Unsupervised Learning tidak memiliki label atau tanda. Model atau algoritma harus mengolah data ini untuk mengungkapkan pola atau struktur yang ada dalam data.

• Tugas Pemrosesan dan Analisis: Dalam Unsupervised Learning, tugas utama adalah melakukan pemrosesan dan analisis data untuk menemukan pola, kelompok, atau hubungan yang mungkin ada dalam data. Algoritma harus mampu mengklaster data ke dalam kelompok yang serupa atau mengidentifikasi pola yang muncul.

Unsupervised Learning dapat digunakan untuk mengklaster data pelanggan berdasarkan perilaku pembelian atau preferensi. Model akan mengidentifikasi kelompok-kelompok pelanggan yang memiliki karakteristik serupa tanpa adanya informasi tentang segmentasi yang diharapkan.

Baca juga : Apa Sih Perbedaan Antara AI vs Machine Learning?

4. Reinforcement Learning

Reinforcement Learning (RL) adalah Machine Learning dengan konsep agen belajar berinteraksi dengan lingkungannya untuk mencapai tujuan tertentu melalui interaksi berulang. Dalam tipe ini, agen diberi umpan balik berupa hadiah atau hukuman (reward) berdasarkan tindakan yang diambilnya. Tujuan RL adalah mengembangkan kebijakan (policy) yang optimal untuk agen agar dapat memaksimalkan total reward yang diterima.

Karakteristik utama dari Reinforcement Learning adalah sebagai berikut:

• Tindakan dan Lingkungan: Dalam Reinforcement Learning, agen berinteraksi dengan lingkungannya melalui serangkaian tindakan. Lingkungan memberikan umpan balik berupa reward kepada agen berdasarkan tindakan yang diambilnya.

• Reward: Reward adalah sinyal umpan balik yang memberikan informasi tentang kebaikan atau buruknya tindakan yang diambil oleh agen. Reward dapat berupa nilai numerik yang menggambarkan keuntungan atau biaya dari tindakan tersebut.

• Kebijakan (Policy): Kebijakan adalah aturan atau strategi yang digunakan oleh agen untuk memilih tindakan berdasarkan kondisi atau keadaan yang diberikan oleh lingkungan. Tujuan RL adalah untuk mengembangkan kebijakan optimal yang dapat memaksimalkan total reward yang diterima oleh agen.

Reinforcement Learning telah digunakan dalam permainan komputer untuk melatih agen agar dapat bermain dengan baik melawan lawan manusia atau agen lainnya. Agen belajar melalui interaksi berulang dengan lingkungan permainan dan mencoba mencapai skor tertinggi atau memenangkan permainan.

5. Deep Learning

Deep Learning adalah salah satu subbidang dalam Machine Learning yang menggunakan jaringan saraf tiruan (artificial neural networks) yang dalam (deep) dengan banyak lapisan (layer) untuk mempelajari representasi yang kompleks dan abstrak dari data. Dalam tipe ini, model yang disebut sebagai deep neural networks (jaringan saraf dalam yang dalam) terdiri dari multiple lapisan yang saling terhubung, yang mampu mempelajari fitur-fitur hierarkis dari data.

Karakteristik utama dari Deep Learning adalah sebagai berikut:

• Arsitektur Deep Neural Networks: Deep Learning menggunakan arsitektur deep neural networks yang terdiri dari banyak lapisan, termasuk lapisan input, lapisan tersembunyi (hidden layers), dan lapisan output. Setiap lapisan memiliki kumpulan node atau neuron yang saling terhubung dengan lapisan sebelum dan sesudahnya.

• Pemrosesan Hierarkis: Deep Learning memanfaatkan pemrosesan hierarkis dalam jaringan saraf yang dalam. Lapisan tersembunyi dalam jaringan mengidentifikasi fitur-fitur rendah tingkat (misalnya, garis atau tepi) dan menggabungkannya untuk membentuk fitur-fitur yang lebih kompleks dan abstrak di lapisan-lapisan yang lebih dalam.

• Representasi yang Abstrak: Deep Learning mampu mempelajari representasi yang abstrak dan kompleks dari data. Dengan menggunakan banyak lapisan dalam jaringan saraf, deep neural networks dapat menangkap fitur-fitur yang lebih tingkat tinggi yang sulit untuk didefinisikan secara manual.

Deep Learning telah digunakan dalam pengenalan gambar, seperti pengenalan wajah atau pengenalan objek pada gambar. Dalam kasus ini, deep neural networks dilatih menggunakan data gambar berlabel untuk mempelajari representasi yang efektif dari fitur-fitur visual yang kompleks.

Ternyata setiap tipe machine learning memiliki karakteristik masing-masing. Tentu saja juga digunakan untuk kebutuhan yang berbeda-beda. Penting untuk mulai memahami perbedaan tersebut agar tidak salah pilih kan? 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. 

Ingin mempelajari Machine Learning lebih dalam & intensif? Yuk ikuti DQLab LiveClass! Nikmati pembelajaran secara langsung dengan metode simulasi yang akan membantu kamu dalam persiapan karir.

Kunjungi halaman https://dqlab.id/live-class untuk informasi lebih lanjut ya!

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya