PROMO PAYDAY! SERBU PAKET DATA SCIENCE 3 BULAN CUMA 100K!
Diskon Spesial 95% Belajar Data Science Bersertifikat
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 21 Jam 29 Menit 44 Detik 

Kenali 2 Jenis Machine Learning Terpopuler 2022

https://dqlab.id/files/dqlab/cache/b89360e4812d63a642c1dfd726a6f695_x_Thumbnail800.jpg

Sebelum kita mengenali jenis-jenis algoritma Machine Learning, kita perlu mengenali apa itu Machine Learning. Jadi algoritma Machine Learning adalah sistem yang melakukan pembelajaran berdasarkan data yang ada yang dimana algoritma ini digunakan dalam memproses Machine Learning. 


Algoritma Machine Learning ini bisa diterapkan dalam pembuatan model dengan berdasarkan kumpulan data, semakin banyak data yang diproses maka algoritma ini akan menyesuaikan diri agar model dapat bekerja dengan performa yang lebih baik.


Ternyata, terdapat banyak sekali jenis algoritma Machine Learning untuk memudahkan suatu pekerjaan hingga melakukan improvisasi produk dari suatu bisnis. Mulai dari Supervised Learning, Unsupervised Learning, Deep Learning hingga Reinforcement Learning. Penerapan Machine Learning tidak sembarangan alias harus sesuai dengan tujuan dibangunnya Machine Learning serta data-data yang digunakan.


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.


Bicara tentang algoritma di Machine Learning, memang banyak jenisnya kalau dibahas. Tapi dalam artikel kali ini, kita akan fokus ke dua jenis algoritma yang belum banyak disinggung. Ada Deep Learning dan Reinforcement Learning. Keduanya adalah sub bidang dari Machine Learning yang sangat populer di kalangan praktisi data.


Kira-kira apa saja ya perbedaannya? Yuk kita bahas!


1. Apa Itu Deep Learning

Kita masuk ke dalam bahasan yang pertama yaitu Deep Learning. Deep Learning adalah salah satu bagian dari Machine Learning yang dibuat untuk terus belajar di berbagai level, yang disesuaikan dengan tingkat abstraksi nya masing-masing. Hal ini biasanya menggunakan jaringan syaraf tiruan.

machine learning


Metode Deep Learning ini bisa menjadi bagian utama dari Artificial Intelligence (AI) bukan tanpa alasan yang jelas, melainkan karena metode ini dapat meningkatkan bagian dari AI, baik itu memproses bahasa alami yang dikatakan manusia maupun memproses gambar.


Inti dari teknologi Deep Learning ini adalah pada data yang dimiliki, semakin banyak dan beragam nya data maka keputusan yang dihasilkan juga akan semakin baik.


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


2. Apa Itu Reinforcement Learning

Selanjutnya kita akan bahas tentang Reinforcement Learning. Reinforcement Learning itu apa sih? Reinforcement Learning merupakan salah satu metode Machine Learning yang ditujukan untuk menentukan aksi yang tepat.

machine learning

Anggapannya gini deh misalnya kamu memiliki sebuah kucing yang diberikan makanan dengan beberapa piring. Sebelumnya oleh sang pemiliknya diberikan komando untuk makan di salah satu piring yang berisi ikan makarel.


Jika kucing menghampiri piring tersebut maka kamu sebagai pemilik kucing berhak memberikan rewards. Kenapa? Karena hal ini sesuai dengan komando dari pemiliknya.


Jadi dari analogi tadi sudah jelas bahwa cara kerja dari Reinforcement Learning sesuai dengan arahan dari komando. Mesin didesain untuk melakukan apa yang telah diperintahkan berdasarkan situasinya.


3. Perbedaan Deep Learning dengan Reinforcement Learning

Setelah kita tahu masing-masing definisi dari kedua jenis algoritma ini, kali ini kita akan bandingkan perbedaan dari Deep Learning dengan Reinforcement Learning. Salah satu perbedaan yang dapat dilihat yaitu dari cara kerjanya.


Deep Learning mampu mengeksekusi target dengan menganalisis data yang ada dan menerapkan apa yang dipelajari ke kumpulan informasi baru. Sedangkan, algoritma Reinforcement Learning mampu mengubah respons dengan mengadaptasi feedback secara terus menerus.


Diantara kedua algoritma yang sudah kita bandingkan bersama maka pertanyaannya sekarang adalah manakah yang lebih baik? Apakah Deep Learning yang lebih baik daripada Reinforcement Learning?.


Untuk Deep Learning sebenarnya merupakan pendekatan fungsi yang sangat kompleks. Baik untuk aplikasi image recognition, speech yang diawasi oleh mesin maupun dimension reduction dan deep network pretraining yang tidak diawasi oleh mesin alias unsupervised.


Reinforcement Learning justru lebih unggul dibandingkan dengan Deep Learning. Hal ini dilihat dari cara kerja. Sebab, Reinforcement Learning lebih dekat dengan kemampuan otak manusia. Kecerdasan yang dimiliki oleh Reinforcement Learning tentunya dapat ditingkatkan dengan feedback. Sedangkan Deep Learning kurang dalam hal interaksi.


4. Kebutuhan Algoritma Deep Learning dan Reinforcement Learning di Masa Depan

Deep Learning

Jika kita mulai membicarakan tentang masa depan dari Deep Learning, sudah pasti hal ini akan terus berkembang. Perkembangan ini sejalan dengan perkembangan teknologi yang memang ditujukan untuk membuat pekerjaan manusia menjadi lebih efektif dan efisien. Kemungkinan terbesar, hampir semua bidang akan mulai menerapkan penggunaan dari Deep Learning ini.


Terlebih lagi saat ini kita telah berada di era Cloud Computing, bisa jadi dengan perkembangan Deep Learning akan melahirkan yang namanya Edge Computing.


Nah, lalu hal apa yang harus kita lakukan agar tidak tergerus zaman dan teknologi? Tentu saja terus mengembangkan diri dan menambah skill kita terlebih di bidang teknologi agar kita bisa tetap bertahan dan tidak kalah dengan teknologi.


Reinforcement Learning

Sementara Reinforcement Learning telah menjadi topik yang sangat menarik di bidang AI, adopsi dan penerapannya yang tersebar luas.

machine learning


Salah satu contoh penggunaan Reinforcement Learning adalah di sektor manufaktur. Beberapa perusahaan manufaktur menggunakan robot dengan Reinforcement Learning untuk mengambil barang dari satu tempat ke tempat lain.


Robot ini akan dilatih untuk menghafal objek dan melakukan pekerjaan dengan kecepatan dan presisi yang tinggi. Selain itu robot-robot ini juga bisa digunakan untuk menyortir berjuta-juta produk di gudang.


Tujuan pemanfaatan robot ini adalah untuk menghindari human error sehingga produk tersebut dapat dikirim ke konsumen yang tepat. Pabrik tesla pun menggunakan lebih dari 160 robot yang bekerja untuk merakit mobil sehingga dapat mengurangi resiko cacat saat proses produksi.


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


Algoritma Machine Learning memang begitu banyak jenisnya dan penggunaannya pun bisa disesuaikan dengan tujuan penelitian. Nah, untuk memudahkan pemula dalam mempelajari algoritma Machine Learning, kalian semua bisa mulai belajar di DQLab


Belajar Machine Learning di DQLab akan memudahkan kita dengan cara belajar dari dasar mendapatkan sesi praktek secara live code, sehingga memudahkan kalian yang ingin belajar tapi belum memiliki aplikasinya.


Cara bergabungnya sangat mudah. Langsung saja Sign Up di DQLab.id dan nikmati belajar Data Science DQLab!


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 :