FLASH PROMO!! BELAJAR DATA SCIENCE ONLINE 6 BULAN 399K
Diskon 89%, Akses 74 Modul Data Science Premium, Metode Praktek Sandbox, Bersertifikat!
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 6 Jam 41 Menit 52 Detik 

Apa Itu Model Machine Learning & Contohnya

Belajar Data Science di Rumah 25-Januari-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/20eae39aa2269c9f2a8e795ba56a28e0_x_Thumbnail800.jpeg

Model Machine Learning adalah program yang dapat mengembangkan dan memperbaiki dirinya sendiri sehingga bisa berkinerja lebih baik saat ada inputan data baru. Machine learning dapat membantu memperbaiki cara kerja perusahaan agar lebih efektif dan efisien dengan bantuan tenaga manusia seminimum mungkin karena sudah diotomatisasikan dengan program dan mesin. Machine learning adalah solusi bagi kegiatan yang sama dan dilakukan berulang-ulang. Dengan teknologi ini, pekerjaan yang berulang-ulang bisa dikerjakan secara otomatis menggunakan data historis yang besar agar model dapat terus belajar dan memperbaiki ketepatannya.


Di era big data, machine learning semakin banyak diadopsi dan dikembangkan di berbagai industri. Algoritma machine learning dimanfaatkan untuk berbagai kebutuhan, baik menyediakan analitik prediktif untuk bisnis sampai mendukung pengambilan keputusan. Bahkan teknologi autopilot seperti mobil tanpa pengemudi juga menggunakan model machine learning. Ada 2 jenis algoritma machine learning yang sering digunakan, yaitu supervised dan unsupervised learning. Kedua jenis algoritma ini memiliki perbedaan yang sangat signifikan. Apa saja perbedaan kedua jenis algoritma machine learning ini? Yuk kita simak bersama!


1. Algoritma Supervised Learning

Model atau algoritma supervised learning bergantung pada data yang diberi label secara akurat dan diawasi oleh developer atau programmer. Algoritma ini memerlukan memasukkan data yang meliputi input dan output yang ditentukan oleh programmer. Sistem akan belajar dari hubungan antara input dan output data training untuk membangun model. Model ini akan memetakan data input ke output yang diinginkan dan dilatih hingga model mencapai tingkat akurasi yang tinggi. Jenis algoritma machine learning ini membutuhkan pengawasan langsung dari programmer. Data training harus diberi label secara akurat dan batasan algoritma juga harus ditetapkan. 


Machine Learning


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


2. Algoritma Unsupervised Learning

Model unsupervised learning tidak dikontrol secara langsung oleh programmer dan dilatih oleh kumpulan data tanpa label. Algoritma machine learning ini digunakan untuk mengidentifikasi pola, tren, atau pengelompokan dalam kumpulan data di mana elemen-elemen pada data tidak diketahui. Model unsupervised learning dapat mengidentifikasi hubungan antara titik data yang berbeda dan dapat digunakan untuk mengelompokkan data yang serupa. Dengan algoritma ini, kita bisa menemukan tren baru yang tak terduga karena algoritma akan mendeteksi pola dalam kumpulan data tanpa campur tangan manusia secara langsung. Data ini tidak memerlukan data training dan testing untuk membangun model.


Machine Learning


3. Contoh Model Supervised Learning

Salah satu contoh model supervised learning adalah regresi. Model supervised learning ini bertujuan untuk menemukan hubungan antara dua faktor atau lebih. Hubungan antara dua variabel dikatakan saling berhubungan apabila satu variabel dapat dikomunikasikan secara tepat oleh variabel lainnya. Misalnya, apakah lama belajar dan banyaknya bacaan buku mempengaruhi nilai ulangan siswa. Ada berbagai jenis model regresi, mulai dari regresi linier sederhana, regresi berganda, regresi logistik, dan masih banyak lagi.

Machine Learning


4. Contoh Model Unsupervised Learning

Contoh algoritma unsupervised learning yang paling populer adalah clustering. Clustering bekerja dengan cara mengumpulkan atau mengelompokkan data tanpa label berdasarkan kedekatan atau kesamaannya. Jadi data yang berada dalam satu cluster adalah data homogen sedangkan antar data cluster memiliki perbedaan yang sangat signifikan atau biasa dikenal dengan heterogen. Dengan algoritma ini, kita bisa menemukan karakteristik umum untuk setiap cluster yang pastinya akan sangat berbeda dengan cluster lainnya.


Machine Learning


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


Model machine learning sangat berguna untuk berbagai bidang industri. Banyak perusahaan mulai mencari sumber daya manusia yang memahami machine learning bahkan artificial intelligence. Data science memiliki peluang kerja yang sangat tinggi karena kebutuhannya akan terus bertambah sedangkan sumber daya manusia yang ada belum memenuhi kebutuhakn tersebut. 


Yuk perdalam pemahaman algoritma machine learning bersama DQLab untuk bersaing di industri data science! Klik button di bawah ini atau sign up melalui DQLab.id untuk mengakses modul gratis ‘Introduction to Data Science’ dengan R dan Python dan mulai learning journey-mu bersama DQLab.


Penulis: Galuh Nurvinda K

Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :