Jenis Algoritma Machine Learning & Kategori Pengelompokannya

Machine Learning merupakan salah satu teknologi yang dapat mempermudah pekerjaan manusia. Seperti namanya, Machine Learning merupakan mesin yang terus belajar dari data-data yang telah ada. Dari hasil pembelajaran tersebut, Machine Learning dapat melakukan prediksi dan melakukan pengambilan keputusan layaknya manusia. Semakin banyak data yang dijadikan bahan pembelajaran, maka akurasi dalam melakukan prediksi akan semakin tinggi.

Machine Learning sebenarnya merupakan salah satu bagian dari teknologi Artificial Intelligence atau kecerdasan buatan. Sehingga tujuan penciptaannya memang untuk meniru cara berpikir manusia. Dalam Machine Learning, kita bisa mengelompokkannya menjadi tiga kategori utama, yaitu Association, Prediction, dan Clustering. Apa sih beda nya dan algoritma apa saja yang termasuk ke masing-masing kategori? Yuk, simak artikel berikut ini karena disini akan dibahas secara tuntas!

1. Mengapa Machine Learning Menjadi Penting untuk Dikuasai?

Sebelum membahas tentang masing-masing kategori yang ada dalam Machine Learning, kita coba renungkan bersama, apa sih sebenarnya yang membuat Machine Learning tersebut menjadi sangat dibutuhkan?

Menariknya, Machine Learning menjadi sangat penting karena mampu membuat pekerjaan yang ada dapat diselesaikan dengan cara terukur. Selain itu, Machine Learning bisa diterapkan di industri mana pun. Sehingga begitu industri sudah mulai menggunakan big data, maka kebutuhan akan Machine Learning juga akan meningkat karena pemrosesan data menggunakan Machine Learning akan lebih singkat.

Bahkan, menurut The Wall Street Journal yang dijelaskan dalam sebuah artikel di Glints, potensi yang dimiliki oleh Machine Learning dan Artificial Intelligence dapat meningkatkan hingga 16% atau 13 triliun dolar AS untuk perekonomian Amerika Serikat per tahun 2030.

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

2. Association

Source : Medium.com

Association yang dikenal juga dengan Association rules merupakan salah satu bagian Machine Learning, dimana teknik ini digunakan untuk mencari hubungan yang menarik antar variabel data yang ada di dalam database. Atau lebih tepatnya untuk melihat barang mana yang dibeli secara bersamaan dalam satu transaksi. Penggunaan association rule ini kerap kali dikaitkan dengan Market Basket Analysis, meskipun sebenarnya ada algoritma-algoritma lainnya yang juga termasuk ke bagian Association ini. Turunan dari association rule yang paling umum digunakan adalah link analysis dan sequence analysis (analisa urutan aktivitas). 

Beberapa contoh Algoritma yang sering digunakan:

• Market Basket Analysis : Apriory, OneR, GA (Unsupervised Learning)

• Link Analysis : Graph-based matching (Unsupervised Learning)

• Sequence Analysis : Apriory algorithm (Unsupervised Learning)

  
  

3. Prediction

Source : Medium.com

Secara pengertian, prediction berarti merupakan proses untuk menebak kejadian yang akan datang berdasarkan data yang telah ada sebelumnya. Umumnya, istilah forecasting merupakan hal yang kerap kali dikaitkan dengan prediction, bahkan beberapa orang menganggapnya sebagai hal yang sama. Padahal diantara keduanya terdapat perbedaan. Prediction pada umumnya berbasis opini dan pengalaman, sementara forecasting berbasis data dan model. Namun dalam Machine Learning, keduanya akan digunakan sebagai sinonim.

Beberapa contoh algoritma yang termasuk ke dalam prediction adalah:

• Classification : Decision Tree, Naives Bayes

• Regression : Linear Regression, Non Linear Regression

• Time Series : Autoregressive, averaging method

  
  

4. Clustering

Source : Medium.com

Clustering merupakan salah satu bagian Machine Learning yang termasuk ke dalam Unsupervised Learning, dimana data yang ada tidak dilabeli terlebih dahulu, sehingga hanya dikelompokkan berdasarkan kemiripan karakteristiknya saja. Kelompok-kelompok yang ada itulah yang disebut dengan cluster. Setelah cluster di buat, ketika ada data baru, maka data tersebut akan dimasukkan ke cluster yang memiliki kemiripan paling maksimal dengan anggota cluster tersebut.

Contoh algoritma yang ada dalam clustering dan sering digunakan adalah:

• Clustering : K-Means, Expectation max

• Outlier analysis : K-Means, Expectation max

  
  

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

Perkembangan Machine Learning membuat banyak hal menjadi lebih mudah. Tidak mengherankan jika saat ini sudah banyak pekerjaan yang dulunya hanya bisa dikerjakan oleh manusia yang mulai digantikan oleh mesin. Sehingga kita sebagai manusia, mau tidak mau harus terus mengupgrade diri, salah satunya dengan cara mempelajari Machine Learning.

Jika kamu tertarik untuk mempelajari Machine Learning, kamu dapat berlangganan sebagai member premium 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. Modul-modul tersebut dibungkus dalam bahasa pemrograman yang umum digunakan oleh praktisi data seperti SQL, R, dan Python. Yuk, tunggu apa lagi? Buruan sign up dan nikmati modulnya!

Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri