Contoh Penerapan Algoritma Machine Learning Berdasarkan Jenisnya

Jika kamu tahu atau pernah mendengar tentang AI dan Chatbot, tentu kamu juga pernah mendengar beberapa kata yang menyinggung tentang Machine Learning. Untuk menghasilkan pola atau suatu kesimpulan yang diinginkan, algoritma pada Machine Learning menghasilkan suatu model yang didasari sebuah data. Seperti yang sudah kamu ketahui dan pahami bahwa Machine Learning merupakan mesin yang mempelajari ilmu algoritma dan statistik untuk melakukan task tertentu tanpa adanya instruksi. 

Tidak berlebihan jika dikatakan bahwa Machine Learning adalah salah satu teknologi yang paling berpengaruh dan kuat saat ini. Jika dilihat dari efeknya saat ini, potensi perkembangan Machine Learning di masa depan sangat baik. Dalam 50 tahun terakhir, terjadi ledakan data yang sangat besar. Adapun empat jenis yang perlu kamu ketahui dalam algoritma Machine Learning, diantaranya Supervised Learning, Unsupervised Learning, Semi-Supervised Learning dan Reinforcement Learning. Apa saja contoh aplikasi dari keempat jenis tersebut? Yuk, kita kupas lebih dalam sahabat data!

1. Memprediksi Bahaya Bencana Alam

Supervised Learning adalah algoritma Machine Learning yang dapat membantu mengaplikasikan informasi pada data yang sudah ada dengan memberikan label tertentu. Model ini juga bisa diartikan sebagai suatu pendekatan sebuah data yang sudah terlatih. Algoritma jenis ini dapat memberikan target output dengan melakukan perbandingan pengalaman eksekusi masalah di masa lalu. Model ini diberi instruksi di awal untuk mempelajari sesuatu dan bagaimana cara mempelajarinya. 

Contoh aplikasi dari algoritma Supervised Learning salah satunya digunakan untuk memprediksi kemungkinan terjadinya bahaya bencana alam, seperti gempa bumi dan tsunami. Contoh lainnya yaitu pada prediksi iklim, Qing Yi Feng dkk, dalam jurnalnya menjelaskan Machine Learning telah terbukti efektif dalam memprediksi energi surya untuk 30 pembangkit listrik tenaga matahari. Dengan metode yang sama, Machine Learning juga digunakan untuk menjalankan prediksi iklim seperti prediksi event El Nino, dan prediksi variasi tahunan arus Kuroshio.

Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan

2. Segmentasi Pasar

Berbeda dengan algoritma Supervised Learning, algoritma Unsupervised Learning tidak memiliki target atau variabel yang harus ditetapkan. Tidak perlu adanya label khusus untuk memprediksi suatu data. Proses dilakukan hanya dengan menginput data dengan benar, lalu untuk output, mesin akan menentukan jalannya sendiri. Algoritma pada model ini sering kali diaplikasikan pada data yang tak memiliki informasi yang bisa diterapkan secara langsung. Selain itu, algoritma ini juga mampu menemukan pola tersembunyi dalam data itu sendiri. 

Contoh penerapan model Unsupervised Machine Learning salah satunya dalam membuat segmentasi pasar untuk melakukan campaign secara efektif berdasarkan clustering. Segmentasi pasar merupakan kegiatan mengelompokkan pelanggan menjadi beberapa kelompok berbeda berdasarkan karakteristik umum seperti usia, gender, penghasilan tahunan, tempat tinggal, frekuensi pembelian, dan lainnya. Hasil dari analisis segmentasi pasar ini akan sangat berguna bagi pelaku bisnis dalam menentukan kebijakan berdasarkan karakter tiap-tiap segmen pelanggan.

3. Identifikasi Wajah

Algoritma jenis ketiga adalah Semi-Supervised Machine Learning, dengan mengkombinasikan kedua algoritma yaitu Supervised dan Unsupervised di mana sampel-sampel input yang digunakan untuk melakukan pembelajaran data terdiri dari data berlabel dan yang tidak berlabel. Metode ini dapat digunakan dengan metode lainnya seperti klasifikasi, regresi, dan prediksi. Contoh penggunaan Semi-Supervised Learning adalah untuk proses identifikasi wajah seseorang pada webcam atau kamera smartphone.

4. Pembuatan Game dan Robotik

Pada algoritma Reinforcement Learning, Machine Learning dilatih untuk mengambil suatu keputusan secara spesifik berdasarkan kebutuhan bisnis yang bertujuan untuk memaksimalkan kinerjanya. Algoritma ini mempelajari suatu kebijakan bagaimana melakukan aksi berdasarkan pengamatan terhadap lingkungan yang ada, lalu setiap aksi menghasilkan akibat bagi lingkungan tersebut, dan lingkungan tersebut memberikan umpan balik (feedback) untuk memandu algoritma tersebut. Model ini membuat suatu perangkat lunak atau mesinnya melatih dirinya secara terus menerus dengan berdasarkan lingkungan yang dipengaruhinya. Selain itu, model ini juga diterapkan untuk mampu memecahkan permasalah pada suatu bisnis. Contoh penerapan Reinforcement Machine Learning ini biasanya digunakan untuk robotik, pembuatan game, dan navigasi.

Baca juga :Yuk Ketahui 3 Jenis Algoritma Artificial Intelligence di Dunia Industri

5. Terapkan Contoh Machine Learning dengan Belajar bersama DQLab Sekarang!

Setelah kamu mengetahui apa itu Machine Learning dan penerapannya dalam kehidupan sehari-hari, maka kamu akan sadar bahwa mesin pun terus belajar sama seperti manusia. Semua ini ada berkat perkembangan teknologi yang sangat pesat. Jika kita tidak bisa memanfaatkan setiap teknologi terbaru, maka dapat dipastikan kita akan tertinggal jauh. Terlebih lagi jika kamu memiliki usaha atau bisnis. 

Ingin mempelajari metode-metode dari algoritma Machine Learning? Terapkan ilmunya sekarang dengan bergabung bersama platform belajar online DQLab! Selain bisa meningkatkan ilmu data yang dimiliki, kamu juga bisa membangun portofolio datamu di DQLab guna mempersiapkan dirimu berkarir di industri data!

Penulis : Salsabila Miftah Rezkia

Editor : Annissa Widya Davita