Eksplorasi Tipe Machine Learning untuk Ragam Proyek

Machine Learning atau Pembelajaran Mesin saat ini bukan lagi sekadar buzzword di dunia teknologi. Bagi sebagian dari kita, terutama Gen Z dan Millennials yang tumbuh bersama internet, ML adalah bagian dari kehidupan sehari-hari—mulai dari rekomendasi lagu di Spotify hingga personalisasi feed media sosial kita.

Tapi, apa sebenarnya Machine Learning itu? Dan lebih penting lagi, bagaimana kita bisa memilih metode ML yang tepat untuk proyek yang sedang kita kerjakan? Dalam artikel ini, kita akan menjelajahi tipe-tipe utama dari Machine Learning, termasuk metode yang lebih canggih, dan memberikan panduan sederhana untuk membantu kita membuat pilihan yang tepat untuk berbagai proyek dalam pekerjaan yang kita lakukan.

1. Apa Itu Machine Learning?

Bayangkan ketika kita sedang mengajarkan hewan peliharaan untuk mengenali perintah "duduk." Awalnya, hewan peliharaan kita mungkin tidak mengerti apa yang kita minta, tetapi dengan pengulangan dan reward setiap kali mereka melakukan hal yang benar, mereka akhirnya belajar untuk duduk saat kita mengucapkan perintah tersebut. Prinsip serupa berlaku dalam Machine Learning, hanya saja yang "dilatih" di sini adalah komputer.

Sumber: Simplilearn.com

Machine Learning adalah cabang dari kecerdasan buatan (AI) yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data tanpa harus diprogram secara eksplisit. Bayangkan komputer sebagai hewan peliharaan yang belajar dari pengalaman—setiap kali diberikan data baru, komputer akan mencoba mencari pola dan membuat keputusan berdasarkan pola-pola tersebut.

Contoh sederhana? Spam filter di email kita yang belajar membedakan antara email yang penting dan yang tidak penting berdasarkan data email sebelumnya.

2. Tipe-Tipe Dasar Machine Learning

Seiring dengan perkembangan machine learning yang sangat pesat untuk memenuhi kebutuhan dan tuntutan teknologi di industri yang semakin kompleks, tipe machine learning kini juga semakin beragam. Berikut beberapa tipe machine learning yang paling populer digunakan:

• Supervised Learning

  Supervised Learning adalah tipe Machine Learning yang paling mudah dipahami. Model dilatih menggunakan data yang sudah diberi label, seperti gambar yang sudah diberi label “apel” atau “jeruk.” Model ini kemudian dapat menebak label dari data baru berdasarkan pelatihan tersebut. Contoh penggunaan di dunia nyata termasuk pengenalan wajah, prediksi harga rumah, atau bahkan spam filter.

• Unsupervised Learning

  Unsupervised Learning adalah ketika model bekerja dengan data yang tidak diberi label, mencoba menemukan struktur atau pola tersembunyi di dalamnya. Contoh penerapannya termasuk clustering, seperti segmentasi pelanggan dalam pemasaran, atau pengelompokan artikel berita berdasarkan topik.

• Reinforcement Learning

  Reinforcement Learning melibatkan model yang belajar melalui coba-coba di lingkungan tertentu dan menerima feedback berupa reward atau punishment. Penerapannya sangat luas, mulai dari robotik hingga pengembangan game, seperti bagaimana AI belajar bermain catur atau mengendarai mobil di simulator.

• Semi-Supervised Learning

  Kombinasi antara Supervised dan Unsupervised Learning, di mana model dilatih menggunakan data yang sebagian diberi label dan sebagian tidak. Biasanya digunakan dalam pengenalan wajah atau teks, di mana hanya sebagian kecil dari data yang diberi label tetapi ada banyak data mentah yang dapat digunakan untuk meningkatkan akurasi model.

• Transfer Learning

  Metode di mana model yang telah dilatih pada satu tugas digunakan kembali untuk tugas yang berbeda, tetapi serupa. Biasanya digunakan dalam pengenalan gambar, model yang telah dilatih untuk mengenali ribuan objek dapat disesuaikan untuk mengenali objek baru dengan jumlah data yang jauh lebih sedikit.

Sumber: MathWorks

• Deep Learning

  Subkategori dari Machine Learning yang berfokus pada jaringan saraf tiruan (Artificial Neural Networks) yang dalam, atau memiliki banyak lapisan (layers). Deep Learning digunakan dalam berbagai aplikasi canggih seperti mobil otonom, pengenalan suara, dan analisis gambar medis.

  Algoritma seperti Convolutional Neural Networks (CNNs) untuk pengenalan gambar atau Recurrent Neural Networks (RNNs) untuk pemrosesan bahasa alami adalah beberapa contoh dari Deep Learning.

• Ensemble Learning

  Teknik di mana beberapa model ML digabungkan untuk menghasilkan hasil yang lebih baik daripada jika menggunakan satu model saja. Ensemble Learning sering digunakan dalam kompetisi machine learning seperti Kaggle, di mana gabungan beberapa model, seperti Random Forests atau Gradient Boosting Machines (GBMs), dapat memberikan hasil yang lebih unggul dalam klasifikasi atau regresi.

Sumber: Intuitive Tutorials

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

3. Bagaimana Memilih Metode Machine Learning yang Tepat untuk Berbagai Proyek?

Memilih metode Machine Learning yang tepat bisa jadi menantang, terutama jika baru mengenal konsep ini. Beberapa faktor yang perlu dipertimbangkan termasuk jenis data yang dimiliki (apakah data tersebut diberi label atau tidak?), tujuan dari proyek (apakah ingin mengklasifikasikan, mengelompokkan, atau membuat prediksi?), dan sumber daya yang tersedia (apakah memiliki cukup data dan waktu untuk melatih model?).

Jika kita memiliki data yang diberi label, dan ingin membuat prediksi atau klasifikasi, Supervised Learning adalah pilihan yang baik. Jika ingin menemukan pola atau struktur dalam data tanpa label, cobalah Unsupervised Learning. Dan jikamemiliki lingkungan yang dinamis di mana model dapat belajar melalui feedback, seperti dalam pengembangan game atau robotika, Reinforcement Learning mungkin merupakan jalan yang tepat. Untuk kebutuhan yang lebih spesifik, kita bisa mempertimbangkan metode canggih seperti Semi-Supervised Learning, Transfer Learning, atau Deep Learning.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

4. Studi Kasus: Penerapan Machine Learning dalam Dunia Nyata

Pada dasarnya tanpa disadari, kita sebenarnya sudah meyaksikan studi kasus penerapan machine learning dalam kehidupan sehari-hari di sekitar kita. Misalnya, Netflix menggunakan Supervised Learning untuk memberikan rekomendasi film berdasarkan apa yang telah kita tonton sebelumnya.

Di sisi lain, Google News menggunakan Unsupervised Learning untuk mengelompokkan berita-berita dengan topik yang serupa meskipun tanpa ada label sebelumnya. Dalam dunia game, AI seperti AlphaGo menggunakan Reinforcement Learning untuk belajar bermain dan memenangkan pertandingan Go melawan pemain manusia terbaik di dunia. Transfer Learning memungkinkan pengenalan gambar dengan jumlah data yang terbatas, dan Deep Learning membuka jalan bagi pengembangan teknologi seperti mobil otonom dan asisten suara pintar.

Sumber: NAVER

Kamu tertarik untuk menguasai AI dan mengembangkan portofolio data yang berkualitas untuk berkarir di bidang ini? Yuk, segera Sign Up ke DQLab!  Disini kamu bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho. Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri. 

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari