Jenis-jenis Machine Learning di Real-Case Industri

Machine learning merupakan spesialisasi teknologi yang berada di bawah naungan ilmu Artificial Intelligence. Menurut data Fortune Business Insights, pasar Machine Learning di tingkat global diprediksi tumbuh lebih dari $188 milliar pada tahun 2029. angka ini naik $21 milliar pada tahun 2022. Tidak heran jika keberadaan machine learning ini punya banyak algoritma yang diturunkan. 

Mulai dari supervised learning, unsupervised learning hingga reinforcement learning. Algoritma machine learning dipakai untuk menemukan pola yang berasal dari sekumpulan data yang jumlahnya besar. Hal ini bertujuan agar keputusan yang diambil tepat sesuai dengan algoritma yang dipakai dan kondisi dari data tersebut. Pastinya algoritma yang dipilih oleh praktisi data disesuaikan juga dengan kebutuhan dari analisis yang akan dilakukan.

Cara kerja machine learning yang dinilai mirip dengan cara berpikir manusia membuat machine learning terus dikembangkan untuk menguji tingkat akurasinya. Apabila semakin sering dilatih dengan menggunakan algoritma terbaik maka tingkat akurasinya sudah tidak perlu diragukan. Sama dengan manusia, apabila semakin banyak pengalaman maka semakin paham medan dan alur-alurnya. 

Machine learning melibatkan sejumlah data besar sehingga dapat mempelajari, membuat prediksi, menemukan pola atau mengklasifikasikan data. Ada empat jenis machine learning  yang seringkali diterapkan dalam real-case industry.

Mulai dari supervised learning, unsupervised learning, reinforcement learning hingga deep learning. Pada artikel kali ini, kita akan mengupas masing-masing jenis dari algoritma machine learning dalam kasus di industri. 

1. Supervised Learning

Kita masuk ke jenis machine learning yang pertama yaitu Supervised Learning. Supervised learning adalah metode machine learning dimana algoritma komputer dilatih dengan data masukan yang telah diberi label khusus sehingga menghasilkan output tertentu.

Gartner, sebuah perusahaan konsultan bisnis memperkirakan bahwa supervised learning merupakan salah satu jenis machine learning yang paling banyak digunakan oleh praktisi data dan pemimpin teknologi informasi pada tahun 2022. 

Jenis machine learning ini memasukkan data input dan output historis yang terekam dalam machine learning dengan pemrosesan diantara setiap pasangan input dan output yang diikuti oleh algoritma machine learning. Penggunaan algoritma supervised learning dipakai untuk membuat model sedekat mungkin untuk menggeser hasil rakitan model yang dihasilkan. 

Beberapa algoritma yang terbilang umum di kalangan praktisi data masuk dalam kategori algoritma supervised learning. Mulai dari neural networks, decision tree, regresi linear, dan support vector machine. Penggunaan supervised learning sangat efektif untuk digunakan dalam berbagai tujuan. Mulai dari perkiraan penjualan, optimalisasi inventaris dan deteksi penipuan maupun kecurangan dari berbagai sektor.

Berikut adalah beberapa contoh kasus dari algoritma supervised learning:

• Memprediksi harga real estate maupun produk properti lainnya

• Mengklasifikasikan apakah transaksi bank ditemukan tindak kecurangan atau tidak

• Menemukan faktor risiko penyakit dalam tubuh manusia

• Menentukan apakah pemohon pinjaman memiliki risiko pinjaman dengan bunga yang tinggi atau rendah

• Memprediksi kegagalan suku cadang dan bagian mekanis peralatan industri

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

2. Unsupervised Learning

Masuk ke contoh kedua yaitu unsupervised learning. Apabila supervised learning lebih condong untuk mengharuskan pengguna dalam membantu melakukan training terhadap algoritma komputer maka lain halnya dengan unsupervised learning sahabat DQLab.

Pada jenis ini, pengguna tidak perlu melatih komputer untuk mengenali pola pembuatan AI. Disebut unsupervised learning karena pada model machine learning tidak dibutuhkan dalam jenis ini. 

Jenis unsupervised learning biasanya diaplikasikan pada prosedur yang kompleks dan rumit untu membuat model machine learning. Beberapa algoritma yang masuk dalam unsupervised learning yaitu Hidden Markov models, K-Means Clustering, Hierarchical Clustering dan Gaussian Mixture Models.

Berikut adalah kasus industri yang biasanya diselesaikan dengan menggunakan unsupervised learning:

• Membuat klaster pelanggan berdasarkan perilaku pembelian

• Mengklasifikasikan inventaris berdasarkan metrik penjualan

• Menentukan asosiasi dalam melakukan pembelian suatu produk. Misalnya pelanggan yang membeli tas dengan ukuran dan motif tertentu dst

3. Reinforcement Learning

Jenis ketiga adalah reinforcement learning yang merupakan salah satu jenis machine learning dalam kasus industri. Algoritma ini merupakan jenis yang paling mendekati dengan bagaimana cara manusia belajar dan berinteraksi dengan lingkungannya yang mana mendapatkan imbalan positif atau negatif.

Reinforcement learning dapat diterapkan di semua area. Reinforcement learning adalah tipe algoritma machine learning yang bisa membuat agent software dan mesin bekerja secara otomatis untuk menentukan perilaku yang ideal sehingga dapat memaksimalkan kinerja algoritmanya. 

Dalam beberapa tahun terakhir, penggunaan reinforcement learning terus meningkat, contohnya DeepMind and the Deep Q learning pada tahun 2014, AlphaGo di tahun 2016, dan OpenAI dan PPO di tahun 2017.

Algoritma reinforcement learning didefinisikan sebagai metode machine learning yang berkaitan dengan cara software agent mengambil tindakan di environmentnya. Algoritma ini merupakan bagian dari metode deep learning yang akan memaksimalkan sebagian reward kumulatif. 

Berikut adalah kasus industri yang biasanya diselesaikan dengan menggunakan reinforcement learning:

• Self-driving cars yakni mengajarkan mobil untuk parkir sendiri dan mengemudikan secara mandiri dengan bantuan teknologi

• Mengontrol lampu lalu lintas secara dinamis untuk mengurangi kemacetan lalu lintas

• Melatih robot untuk mempelajari kebiasaan dengan menggunakan gambar dan video sebagai masukan yang dapat mereka gunakan untuk meniru tindakan yang mereka lihat

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

4. Deep Learning

Deep learning adalah salah satu bagian dari machine learning yang mampu mengenali pola dan informasi tanpa pengawasan atau tanpa supervisi yang tidak berlabel. Konsep deep learning mirip dengan struktur otak manusia dimana keluaran dari deep learning sudah diaplikasikan dalam berbagai produk teknologi berkualitas tinggi. 

Struktur ini disebut juga dengan Artificial Neural Network atau ANN. Pada dasrnya, jaringan saraf yang ada pada ANN memiliki tiga atau lebih lapisan. Salah satu penerapan deep learning adalah self-driving car.

Dalam self-driving car ini kita bisa memproses data visual marka jalan, rambu lalu lintas dan berbagai objek lain di jalan secara real-time. Tidak hanya itu, output dari deep learning juga ditemukan dalam kehidupan sehari-hari seperti Google Translate, voice-activated device, dan lain-lain.

Gimana nih sahabat DQLab, sudah pada tahu kan kedua algoritma ini? Kalau misalnya kamu ingin belajar lebih dalam tentang machine learning, DQLab bisa menjawab solusi kamu. Kamu bisa mulai belajar di DQLab dengan mengisi form signup di bawah ini ya! 

Selamat belajar bersama DQLab!

Penulis: Reyvan Maulid