Kenali 4 Tipe Machine Learning dan Studi Kasusnya
Di era di mana data menjadi aset berharga, machine learning menjadi kekuatan pendorong dalam menganalisis dan menghasilkan wawasan dari informasi yang begitu besar. Machine learning merupakan cabang dari kecerdasan buatan yang memungkinkan sistem untuk belajar dari data dan meningkatkan kinerjanya seiring waktu tanpa perlu pemrograman manusia yang ekstensif. Ada empat tipe utama dalam machine learning, masing-masing memberikan pendekatan unik terhadap pemrosesan dan interpretasi data.
Memahami perbedaan antara keempat tipe machine learning ini penting untuk memilih metode yang paling sesuai dengan masalah yang dihadapi. Dengan semakin berkembangnya teknologi, penerapan machine learning menjadi semakin luas dan memainkan peran kunci dalam berbagai bidang, mulai dari kesehatan hingga keuangan dan otomasi industri. Dalam artikel ini, kita akan membahas keempat tipe tersebut beserta contoh-contohnya.
1. Supervised Learning (Pembelajaran Terawasi)
Supervised learning bekerja dengan cara melatih model menggunakan dataset yang berisi pasangan input dan output yang telah di-label. Contoh studi kasus penggunaan algoritma supervised learning adalah klasifikasi email sebagai spam atau bukan spam. Model akan belajar dari dataset yang berisi email yang telah di-label, dan kemudian dapat memprediksi apakah email baru adalah spam atau bukan.
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
2. Unsupervised Learning (Pembelajaran Tak Terawasi)
Tidak seperti supervised learning, dalam unsupervised learning model diberikan dataset tanpa label. Tujuannya adalah menemukan pola atau struktur di dalam data. Contoh kasus yang menggunakan algoritma unsupervised learning adalah clustering data pelanggan berdasarkan perilaku pembelian. Model akan mengelompokkan pelanggan ke dalam kelompok-kelompok yang mirip berdasarkan pola pembelian mereka, meskipun tanpa mengetahui label kategori pelanggan.
3. Reinforcement Learning (Pembelajaran Penguatan)
Reinforcement learning bekerja dengan melibatkan agen yang belajar melalui interaksi dengan lingkungannya. Agen menerima umpan balik dalam bentuk reward atau hukuman dan tujuannya adalah untuk mengoptimalkan strategi guna mencapai tujuan tertentu. Contoh kasus yang menggunakan algoritma reinforcement learning adalah pengendalian permainan video atau robot untuk mencapai target tertentu. Agen belajar dari konsekuensi tindakannya dan berusaha untuk memaksimalkan reward atau mengurangi hukuman.
4. Semi-Supervised Learning (Pembelajaran Semi-Terawasi)
Model dalam semi-supervised learning menggunakan dataset yang sebagian besar tidak berlabel, tetapi sebagian kecil dari datasetnya tetap dilabeli. Contoh penggunaan algoritma semi-supervised learning adalah analisis teks di media sosial untuk menentukan sentimen. Sebagian besar data teks mungkin tidak berlabel, tetapi sejumlah kecil ulasan mungkin telah di-label sebagai positif atau negatif, membantu model memahami dan memprediksi sentimen pada data yang tidak berlabel.
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
Selain empat contoh algoritma di atas, ada berbagai algoritma yang digunakan oleh praktisi data di dunia industri, misalnya regresi, SVM, dan lain sebagainya. Yuk pelajari semua algoritma populer di kalangan praktisi data profesional bersama 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