Generative Learning : Tipe Machine Learning Terupdate

Penggunaan Machine Learning dalam kehidupan manusia memang tidak bisa dipungkiri lagi. Adanya teknologi ini dapat membantu mempermudah pekerjaan manusia. Machine Learning merupakan teknologi yang memungkinkan komputer untuk berpikir dan mengambil keputusan layaknya manusia. Teknologi ini sangatlah luas, sehingga untuk mempermudah penggunaannya, Machine Learning terbagi menjadi beberapa tipe.

Generative Learning merupakan salah satu tipe Machine Learning yang cukup unik dan populer. Dengan adanya Generative Learning, kita bisa membuat model belajar untuk menghasilkan data baru yang memiliki karakteristik yang serupa dengan data yang digunakan untuk proses training. Machine Learning tipe ini dapat digunakan dalam berbagai aplikasi, termasuk seni digital, pembuatan musik, serta pembuatan teks. Dalam artikel ini kita akan membahas mengenai Generative Learning. Yuk, simak pembahasannya!

1. Konsep Dasar Generative Learning

Generative Learning adalah tipe Machine Learning di mana model belajar untuk menghasilkan data baru yang serupa dengan data yang ada. Machine Learning tipe ini cukup berbeda jauh dari tipe Machine Learning lainnya, seperti Supervised Learning dan Unsupervised Learning yang membuat model belajar dari data yang sudah ada untuk membuat prediksi atau mengklasifikasikan data baru.

Dalam Generative Learning, model belajar untuk menghasilkan data baru yang memiliki karakteristik yang serupa dengan data yang digunakan untuk traning. Misalnya, model Generative Learning dilatih dengan menggunakan data gambar yang ada, nantinya model tersebut akan diminta untuk menghasilkan gambar-gambar baru yang memiliki gaya dan karakteristik yang serupa dengan data yang digunakan untuk pada proses training.

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

2. Cara Kerja Model Generative Learning

Model Generative Learning bekerja dengan menggunakan data yang ada untuk melatih algoritma dan mempelajari pola atau hubungan yang ada dalam data tersebut. Proses ini melibatkan beberapa langkah, yaitu:

• Pengumpulan Data: Data yang relevan akan dikumpulkan agar bisa digunakan untuk melatih model

• Pra-Pemprosesan Data: Setelah mendapatkan data yang sesuai, data tersebut akan disiapkan untuk analisis dengan membersihkan, menggabungkan, dan mengubahnya menjadi format yang sesuai.

• Pembagian Data: Setelah melewati tahapan persiapan, data tersebut akan dibagi menjadi dua set, yaitu data training untuk melatih model dan data testing untuk menguji kinerja model.

• Pelatihan Model: Model Generative Learning akan dilatih menggunakan data training untuk mempelajari pola atau hubungan dalam data.

• Evaluasi Model: Model dievaluasi menggunakan data testing untuk memastikan kinerjanya yang baik dan mengidentifikasi area yang memerlukan perbaikan.

• Pengoptimalan Model: Model disesuaikan dan dioptimalkan untuk meningkatkan kinerjanya dengan memperhitungkan hasil evaluasi.

  
  

3. Generative Learning vs Generative AI

Generative Learning dan Generative AI adalah dua konsep yang berbeda namun saling terkait. Generative Learning adalah tipe Machine Learning dimana model belajar untuk menghasilkan data baru yang serupa dengan data yang ada. Teknologi ini berfokus pada pembuatan model yang dapat menghasilkan data baru yang memiliki karakteristik yang serupa dengan data yang digunakan untuk pelatihan.

Sementara itu, Generative AI adalah konsep yang lebih luas dimana mencakup berbagai teknik dan algoritma yang digunakan untuk membuat data baru yang serupa dengan data yang ada. Teknologi ini mencakup berbagai model generatif, misalnya Generative Learning, Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoders (VAEs), dan model generatif lainnya.

4. Contoh Aplikasi Generative Learning

Beberapa contoh pemanfaatan Generative Learning dalam kehidupan sehari-hari adalah sebagai berikut:

• Seni Digital. Model Generative Learning dapat digunakan untuk menghasilkan gambar-gambar baru yang memiliki karakteristik yang serupa dengan data yang digunakan untuk pada proses training.

• Pembuatan Musik. Selain pembuatan gambar, model Generative Learning juga dapat digunakan untuk menghasilkan musik baru dengan mengikuti karakteristik dari data training..

• Pembuatan Teks. Model Generative Learning juga dapat digunakan untuk menghasilkan teks baru yang memiliki gaya dan karakteristik yang serupa dengan data yang digunakan untuk pelatihan.

  
  

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

Meskipun Generative Learning telah memberikan kemajuan besar dalam berbagai bidang, masih ada beberapa tantangan yang perlu diatasi, seperti interpretasi model, bias, dan privasi data. Namun, dengan terus berkembangnya teknologi dan penelitian dalam bidang Machine Learning, kita dapat mengharapkan bahwa model-model Generative Learning yang lebih canggih dan efektif akan terus dikembangkan, membuka pintu untuk inovasi yang lebih besar dalam berbagai aspek kehidupan kita.

Kita bisa memulai dengan  mempelajari Machine Learning di DQLab. Selain modul pembelajaran, kita juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner yang diadakan oleh DQLab.

DQLab merupakan platform belajar online dengan fokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI). Platform ini telah menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Selain itu, materi yang ada di DQLab telah dibuat menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT.  

Untuk mendapatkan pengalaman belajar menarik, buruan sign up di DQLab. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Analyst!

Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri