Kenali 3 Tipe Machine Learning Populer

Beberapa dekade terakhir machine learning menjadi salah satu bukti kemajuan teknologi yang paling berpengaruh. Dalam dunia bisnis yang semakin kompetitif, machine learning dapat membantu perusahaan untuk mempercepat transformasi digital dan siap memasuki dunia yang serba otomatis.

Saat ini semua aplikasi di internet menggunakan machine learning untuk mempercepat kinerjanya. Selain itu, machine learning juga sering dimanfaatkan oleh perusahaan untuk meningkatkan kinerja perusahaan karena hampir semua aplikasi dan software di internet mengadopsi machine learning.

Machine learning dapat diaplikasikan di berbagai industri. Secara umum, ada tiga tipe algoritma machine learning yang sangat populer. Apakah kamu tahu apa saja tipe algoritma tersebut dan apa bedanya dengan artificial intelligence?

Pada artikel kali ini, DQLab akan menjelaskan apa saja tipe-tipe machine learning dan perbedaannya dengan AI. Penasaran? Let’s get started!

1. Supervised Learning

Source: Ravish Raj

Supervised learning adalah salah satu jenis machine learning yang paling dasar. Dalam pembelajaran ini, algoritma dilatih menggunakan data berlabel. Data pada algoritma ini dibagi menjadi dua, yaitu data training dan data testing.

Data training jumlahnya lebih kecil yang digunakan untuk membangun dan melatih model. Sedangkan data testing adalah data yang jumlahnya lebih besar dan berfungsi untuk menganalisis masalah dan memberikan solusi.

Algoritma supervised learning akan menemukan hubungan antar variabel dalam dataset. Algoritma ini akan terus meningkat karena bisa dilatih secara terus menerus hingga mendapatkan model yang paling efektif dan akurat.

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

2. Unsupervised Learning

Source: Ravish Raj

Unsupervised learning adalah algoritma yang tidak membutuhkan bantuan manusia dalam proses identifikasi data yang dilakukan oleh mesin karena sudah bisa dikerjakan secara mandiri oleh program.

Jika dalam supervised learning data berlabel digunakan untuk menentukan sifat dari hubungan antara dua titik, unsupervised learning tidak menggunakan data berlabel yang mengakibatkan munculnya struktur data yang tersembunyi.

Munculnya struktur data yang tersembunyi ini membuat algoritma unsupervised learning lebih fleksibel karena dapat beradaptasi dengan berbagai struktur data. Oleh karena itu, algoritma ini lebih mudah untuk dikembangkan jika dibandingkan dengan algoritma supervised learning.

3. Reinforcement Learning

Source: Ravish Raj

Reinforcement learning terinspirasi dari cara manusia belajar dalam kehidupan sehari-hari. Algoritma ini dapat memperbaiki dirinya sendiri dan belajar dari situasi menggunakan metode trial and error.

Output yang diinginkan akan diperkuat dan output yang tidak diperlukan dapat diolah kembali. Jika hasil output tidak diinginkan, maka algoritma akan dipaksa untuk mengulang hingga menemukan hasil yang lebih baik. 

4. Perbedaan Machine Learning dan AI

Artificial intelligence mengacu pada kemajuan di bidang komputer dan algoritma machine learning merupakan bagian dari artificial intelligence. Saat ini istilah artificial intelligence telah digunakan sebagai istilah umum untuk menunjukkan teknologi yang menunjukkan cara kerja mesin yang mirip dengan manusia.

Machine learning adalah subset dari artificial intelligence yang diperuntukkan bagi algoritma yang dapat meningkatkan dirinya sendiri secara dinamis. Machine learning tidak diprogram secara statis untuk satu tugas saja seperti artificial intelligence. Machine learning juga mencakup deep learning. Deep learning bekerja seperti jaringan saraf yang secara struktur fisik mirip dengan otak manusia.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

Machine learning lebih banyak digunakan di berbagai bidang karena sifat algoritmanya yang dinamis dan bisa dikembangkan. Dalam dunia teknologi saat ini, banyak ilmu baru yang dikembangkan untuk mempermudah pekerjaan manusia, salah satunya adalah data science. 

Yuk perdalam pemahaman kamu mengenai data science dan machine learning dengan belajar modul-modul dari DQLab! DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.

DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali.

Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif, yuk sign up sekarang di DQLab.id atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner berikut untuk informasi lebih lengkapnya!

Penulis: Galuh Nurvinda K