Arti, Model, dan Contoh Modul Machine Learning DQLab

Machine learning model adalah sebuah program yang digunakan untuk menemukan pola atau membuat keputusan dari kumpulan data yang sebelumnya tidak terlihat. 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.

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. 

Secara umum, model machine learning dibagi menjadi 3, yaitu supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning. Pada artikel kali ini, kita akan membahas ketiga model tersebut dan contoh modul DQLab yang membahas beberapa model machine learning. Penasaran? Yuk kita simak bersama!

1. Apa Itu Machine Learning?

machine learning adalah sebuah metode untuk menemukan pola dalam sekumpulan data. Algoritma machine learning adalah pengembangan dari statistik, kalkulus, dan aljabar linier. 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.

Secara umum, algoritma machine learning dibagi menjadi tiga, yaitu supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning. Ketiga algoritma ini memiliki perbedaan di bagian data training dan testing-nya.

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

2. Model Supervised Learning

Dalam algoritma supervised learning, algoritma menyediakan kumpulan data input, dan diberi penghargaan atau dioptimalkan untuk memenuhi serangkaian output tertentu. 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. 

Berikut adalah modul DQLab terkait supervised learning.

3. Model Unsupervised Learning

Pada unsupervised learning, algoritma diberikan kumpulan data input, tetapi tidak diberi penghargaan atau dioptimalkan untuk output tertentu dan sebagai gantinya dilatih untuk mengelompokkan objek berdasarkan karakteristik umum.

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. 

Berikut adalah contoh modul DQLab yang berkaitan dengan machine learning.

4. Model Reinforcement Learning

Dalam reinforcement learning, algoritma dibuat untuk melatih dirinya sendiri menggunakan banyak eksperimen trial and error. Reinforcement learning terjadi ketika algoritma berinteraksi terus-menerus dengan lingkungan, dan tidak terlalu  mengandalkan data pelatihan.

Salah satu contoh algoritma reinforcement learning yang paling populer adalah self drive pada mobil tanpa sopir.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

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! 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.

Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif, yuk sign up sekarang di DQLab.id atau ikuti  Bootcamp Data Analyst with SQL and Python berikut untuk informasi lebih lengkapnya!

Penulis: Galuh Nurvinda K