PROMO 12.12 YES! BELAJAR DATA SCIENCE 6 BULAN CUMA 122K!
Diskon Spesial 97% Belajar Data Science Bersertifikat!
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 1 Hari 16 Jam 50 Menit 44 Detik 

Jenis 7 Macam Algoritma dalam Machine Learning dan Cara Kerjanya

Belajar Data Science di Rumah 21-Juni-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/fed7eb27a0a3856c5e1bd514de1059e4_x_Thumbnail800.jpg

Jika kamu sedang bergelut di dunia data, pastinya sudah tidak asing lagi mendengar tentang Machine Learning. Salah satu cabang ilmu dari kecerdasan buatan atau biasa dikenal dengan Artificial Intelligence. Machine Learning hadir sebagai teknologi yang cukup menarik karena dapat mempelajari sesuatu seperti halnya manusia.


Algoritma Machine Learning adalah adalah algoritma yang digunakan dalam proses Machine Learning, di mana sistem melakukan pembelajaran berdasarkan data. Fungsi Machine Learning digunakan untuk membuat keputusan atau prediksi yang dibuat berdasarkan data yang telah dipelajarinya. Jika kondisi algoritma dari Machine Learning bagus, makan akan semakin baik pula keputusan atau prediksi yang dihasilkannya.


Agar dapat menjalankan perintah secara konsisten, Machine Learning bekerja melalui algoritma. Jenis-jenis algoritma Machine Learning dapat dikelompokkan menjadi Supervised Learning, Semi-Supervised Learning, Unsupervised Learning dan Reinforcement Learning. Pemilihan algoritma Machine Learning didasarkan pada tujuan atau jenis masalah, sumber daya komputasi, dan sifat data. Pada artikel ini, kita akan belajar masing-masing dari jenis algoritma tersebut dan seperti apa perbedaannya. 


Berikut ulasannya!


1. Supervised Learning

machine learning


Algoritma Supervised Learning merupakan jenis algoritma yang menggunakan data terlabel dan mempunyai variabel input dan output sebagai supervisor (pengawas). Tujuannya adalah untuk memperkirakan fungsi dari pemetaan, sehingga ketika saat memasuki input data yang baru, kita dapat memprediksi output dari input tersebut. Setelah itu, algoritma ini belajar dengan membandingkan output sebenarnya dengan output yang benar untuk menemukan error atau kesalahan.


Supervised Learning memerlukan dataset untuk digunakan sebagai data training. Oleh karena itu, dibutuhkan usaha untuk mengumpulkan dan melakukan class tag pada sampel dataset tersebut, selain itu proses training juga membutuhkan waktu. 


Metode dari Supervised Learning dapat dikelompokkan menjadi dua yaitu regresi dan klasifikasi. Implementasi dari Supervised Learning biasanya ditemukan pada aplikasi yang memprediksi kejadian di masa mendatang berdasarkan data historis.


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


2. Semi-Supervised Learning

machine learning

Jenis algoritma Machine Learning yang kedua adalah Semi-Supervised Learning. Algoritma ini juga dikenal dengan pembelajaran mesin semi-diawasi, dimana merupakan kombinasi dari Supervised Learning dan Unsupervised Learning.


Biasanya, digunakan data berlabel dalam jumlah kecil dan data tidak dilabeli dalam jumlah besar. Hal ini terjadi karena ketika harus melabeli data beberapa hal seperti memerlukan akses ke ahlinya, dimana akan memerlukan biaya yang besar atau memakan waktu yang lama. Sedangkan data yang tidak berlabel tidak memerlukan biaya dan mudah untuk dikumpulkan dan disimpan. Oleh karena itu, permasalahan ini berada di antara Supervised dan Unsupervised Learning. Sistem yang memakai jenis algoritma ini bisa meningkatkan efisiensi pada output yang dihasilkan.


Algoritma Semi-Supervised dapat digunakan dengan metode lainnya seperti klasifikasi, regresi, dan prediksi. Contoh penggunaannya yaitu untuk proses identifikasi wajah seseorang pada webcam atau kamera smartphone.

 

3. Unsupervised Learning

Konsep Unsupervised Learning, Jenis, dan Contohnya dalam Machine Learning |  TechForID

Kita sudah membahas Algoritma Supervised dan Semi-Supervised Learning. Lalu, apa itu algoritma Unsupervised Learning? Unsupervised Learning merupakan jenis algoritma Machine Learning yang hanya mempunyai variabel input tapi tidak mempunyai variabel output yang berhubungan. Atau sederhananya, algoritma ini tidak dilengkapi label yang ditetapkan sebelumnya untuk data training. Oleh karena itu, algoritma ini dibatasi untuk menemukan struktur tersembunyi dalam data yang tidak berlabel dengan sendirinya.


Tujuan dari Machine Learning ini adalah untuk memodelkan struktur data dan mengelompokkan informasi yang tidak disortir menurut persamaan, pola, dan perbedaan tanpa pelatihan data sebelumnya. Unsupervised Learning adalah salah satu tipe algoritma Machine Learning yang digunakan untuk menarik kesimpulan dari dataset.


Metode ini hanya akan mempelajari suatu data berdasarkan kedekatannya saja atau yang biasa disebut dengan clustering dan association. Metode Unsupervised Learning yang paling umum adalah analisis cluster, yang digunakan pada analisa data untuk mencari pola-pola tersembunyi atau pengelompokan dalam data.


4. Reinforcement Learning

machine learning

Jenis algoritma Machine Learning yang keempat adalah Reinforcement Learning. Algoritma ini memungkinkan mesin untuk berinteraksi dengan lingkungan dinamis untuk mencapai target atau tujuan. Reinforcement Learning terjadi ketika kita menyajikan algoritma dengan contoh yang kekurangan label, tetapi kita dapat menyertakan contoh dengan feedback positif atau negatif bergantung pada solusi yang ditawarkan oleh algoritma tersebut.


Ada tiga komponen utama untuk Reinforcement Learning, yaitu agen (pembuat keputusan), environment (apa saja yang berinteraksi dengan agen), dan aksi (apa yang agen bisa lakukan). Agent itu berarti "dipaksa" dengan sendirinya mempelajari bagaimana akan bertindak menghadapi environment agar mencapai tujuan yang dicapainya.


Reinforcement Learning biasanya digunakan untuk robotik, pembuatan game, dan navigasi.


Baca juga : Kenali Algoritma Klasifikasi Machine Learning Terpopuler di Tahun 2021


Jika kamu tertarik untuk mempelajari Machine Learning, kamu dapat berlangganan sebagai member premium di DQLab, karena disana menyediakan pembelajaran yang berhubungan dengan Machine Learning. Selain mendapatkan ilmu tentang Machine Learning, kamu juga bisa mempelajari hal-hal lainnya, karena sekali berlangganan modul premium, maka kamu akan bisa mengakses semua modul premium yang disediakan oleh DQLab.


Kalian juga bisa membuat portofolio sebagai high value kamu melamar kerja dan mengimplementasikan hasil belajar di DQLab. Dan yang lebih menariknya, kamu diberikan kesempatan mendapatkan job connector dari perusahaan ternama di ranah industri data. Yuk, Sign Up di DQLab.id sekarang atau isi form dibawah ini ya!


Penulis: Salsabila MR

Editor: Annisa Widya Davita





Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :