RAMADHAN BERKAH!
Belajar Data 6 BULAN Bersertifikat hanya Rp120K!

0 Hari 1 Jam 31 Menit 34 Detik

Kenali 4 Jenis Algoritma Machine Learning Terpopuler 2022

Belajar Data Science di Rumah 13-Juli-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1d99b09c6d1e9df9a846c722a54d59a8_x_Thumbnail800.jpg

Halo teman-teman, apakah kalian pernah mendengar istilah machine learning? Ya, machine learning merupakan salah satu cabang dari Artificial Intelligence (AI) atau kecerdasan buatan. Machine learning merupakan mesin pembelajar yang dirancang agar dapat belajar sendiri tanpa arahan dari penggunanya. Secara umum, terdapat beberapa jenis algoritma machine learning, yaitu supervised learning, unsupervised learning dan reinforcement learning.


Machine learning pertama kali diusulkan oleh seorang ilmuwan yang bernama Adrien Marie Legendre, Thomas Bayes dan Andrey Markov pada tahun 1920. Saat ini peranan machine learning sangat banyak membantu manusia dalam mengerjakan kegiatan keseharian. Sebagai contoh seperti penggunaan sistem belanja dalam marketplace, rekomendasi produk, proses perbankan, dll. Pada artikel kali ini khususnya kita akan mengenali empat jenis algoritma machine learning. Yuk, simak artikel berikut ini!


1. Regresi Linier

Regresi linier merupakan salah satu algoritma supervised learning yang dapat digunakan untuk melihat  tren masa depan dengan menggunakan rumus atau perhitungan matematika. Algoritma ini biasanya digunakan untuk mengetahui hubungan antara variabel terikat dan variabel bebas.


Saat ini sudah banyak berbagai bidang yang menggunakan penerapan dari algoritma regresi linier seperti bidang bisnis, kesehatan, pendidikan, dan lainnya. Terdapat beberapa teknik regresi linier yaitu simple regresi linier, ordinary least squares (OLS), dan gradient descent.

machine learning


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


2. Random Forest

Selain algoritma regresi linier, terdapat jenis algoritma supervised learning lainnya, yaitu random forest. Random forest ini merupakan salah satu bagian dari decision tree. Algoritma ini biasanya digunakan untuk mengklasifikasikan data dalam jumlah besar. Terdapat beberapa karakteristik dari algoritma random forest yaitu:

  • kombinasi dari masing-masing pohon (tree) dari model decision tree

  • terdapat classifier h1(x), h2(x),..,hk(x) 

  • menggunakan seleksi input yang random

  • menggunakan kombinasi input yang linear

machine learning


3.  Hierarchical Clustering

Proses clustering atau klasterisasi merupakan salah satu bagian dari unsupervised learning. Clustering adalah metode pengelompokkan data dimana data dalam satu kelompok memiliki karakteristik yang mirip sedangkan karakteristik antar kelompok lain berbeda.


Proses clustering sendiri sudah banyak digunakan untuk business intelligence, keamanan, web search, dan lainnya. Adapun hierarchical clustering itu merupakan pengelompokkan suatu bagan berupa hirarki. Beberapa contohnya adalah single linkage, complete linkage, average linkage, average group linkage.

machine learning


4. Anomaly Detection

Algoritma lainnya dari jenis unsupervised learning adalah anomaly detection. Anomaly detection merupakan proses mengidentifikasi peristiwa tidak terduga dalam sekumpulan data yang menyimpang. Algoritma ini diusulkan oleh Dorothy Denning pada tahun 1986. Anomaly detection ini bisa digunakan untuk keamanan cyber, mendeteksi penipuan, pendeteksi peristiwa di jaringan sensor, diagnosa medis, dan lain-lain.

machine learning


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


Penerapan machine learning saat ini sudah banyak dirasakan dalam berbagai aspek. Mulai dari bidang kesehatan, pendidikan, teknologi, ekonomi, perbankan, bisnis dll. Bagaimana? Apakah kalian ingin belajar machine learning dari dasar dan terbimbing? DQLab bersedia membantu kalian semua!


DQLab menyajikan materi secara teori maupun praktek. Selain itu di DQLab juga bekerja sama dengan perusahaan-perusahaan ternama terkait perekrutan profesi data analyst baik sebagai pekerja tetap atau sebagai informasi magang.


Cara bergabungnya sangat mudah. Langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan nikmati belajar data science DQLab


Penulis : Latifah Uswatun Khasanah

Editor : Annissa Widya Davita



Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login