Berkenalan dengan Machine Learning Model Terupdate
Machine learning model adalah sebuah program yang digunakan untuk menemukan pola atau membuat keputusan dari kumpulan data yang sebelumnya tidak terlihat. Misalnya, dalam natural language processing, machine learning model dapat mengurai dan mengenali dengan benar maksud di balik kalimat atau kombinasi kata yang sebelumnya tidak pernah terdengar. Dalam pengenalan gambar, machine learning model dapat diajarkan untuk mengenali objek real seperti mobil, manusia atau hewan. Program ini dapat melakukan tugas tersebut dengan cara melatih model dengan sekumpulan data yang besar.
Selama pelatihan, algoritma machine learning akan dioptimalkan untuk menemukan pola atau output tertentu dari kumpulan data, tergantung tugas atau tujuan model tersebut. Seringnya, output dari proses ini adalah berupa program komputer dengan aturan dan struktur data tertentu, yang disebut dengan machine learning model.
Pada artikel kali ini, kita akan membahas lebih dalam mengenai machine learning model dan aspek apa saja yang terkait dengan machine learning. Bagi kamu calon data scientist, yuk kita simak bersama!
1. Algoritma Machine Learning
Algoritma machine learning adalah metode matematika untuk menemukan pola dalam sekumpulan data. Algoritma machine learning adalah pengembangan dari statistik, kalkulus, dan aljabar linier. Beberapa contoh algoritma machine learning yang populer adalah regresi linier, decision tree, random forest, dan XGBoost.
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. Supervised Learning
Dalam algoritma supervised learning, algoritma menyediakan kumpulan data input, dan diberi penghargaan atau dioptimalkan untuk memenuhi serangkaian output tertentu. Algoritma supervised learning digunakan secara luas dalam pengenalan gambar yang menggunakan teknik yang disebut klasifikasi. Supervised learning juga digunakan dalam memprediksi demografi seperti pertumbuhan populasi atau metrik kesehatan dan menggunakan teknik regresi.
3. 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. Algoritma ini banyak digunakan pada sistem mesin rekomendasi di toko online, khususnya teknik clustering.
4. 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 : 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