TEBUS HOKI! BELI 1 GRATIS 1
Belajar Data 6 BULAN GRATIS 6 BULAN hanya Rp180K!

0 Hari 1 Jam 20 Menit 56 Detik

Kenali Ensemble Learning pada Tipe Machine Learning

Belajar Data Science di Rumah 01-September-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3-longtail-rabu-07-2023-09-02-093805_x_Thumbnail800.jpg

Machine learning (ML), dalam bahasa Indonesia dikenal sebagai "pembelajaran mesin," adalah cabang dari kecerdasan buatan (artificial intelligence, AI) yang fokus pada pengembangan sistem komputer yang dapat belajar dari data dan pengalaman untuk melakukan tugas-tugas tertentu tanpa menggunakan pemrograman eksplisit.


Tujuan utama dari machine learning adalah untuk mengembangkan model atau algoritma yang memungkinkan komputer untuk mengidentifikasi pola, membuat prediksi, dan mengambil keputusan berdasarkan data. Ada banyak tipe machine learning yang biasanya digunakan dalam industri. Mulai dari supervised learning, unsupervised learning dan masih banyak lagi yang lainnya. 


Salah satu tipe machine learning yang jarang kita dengar namun penggunaannya sangat common di dunia data adalah ensemble learning. Ensemble learning adalah sebuah teknik dalam machine learning di mana beberapa model (biasanya disebut sebagai "base learners" atau "weak learners") digabungkan untuk meningkatkan kinerja prediksi dibandingkan dengan penggunaan model tunggal.


Ide dasar di balik ensemble learning adalah bahwa dengan menggabungkan berbagai model yang mungkin memiliki kelemahan yang berbeda, kita dapat menghasilkan model yang lebih kuat dan lebih stabil secara keseluruhan. Nah, penasaran kan dengan bagian-bagian dari tipe machine learning yaitu ensemble learning ini? Simak penjelasannya yuk sahabat DQLab!


1. Bagging (Bootstrap Aggregating)

Bagging melibatkan pembuatan beberapa subset dari data pelatihan dengan penggantian (bootstrap) dan melatih model yang berbeda pada setiap subset. Kemudian, hasil prediksi dari model-model ini diambil rata-rata (untuk regresi) atau diambil mayoritas (untuk klasifikasi).

Machine Learning

Sumber Gambar: Simplilearn


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


2. Random Forest

Random Forest adalah salah satu implementasi populer dari bagging. Random Forest menggunakan pohon keputusan sebagai base learner dan secara acak memilih subset dari fitur-fitur yang tersedia untuk setiap pohon serta data pelatihan, yang menghasilkan berbagai pohon keputusan yang berbeda. Kemudian, hasil dari pohon-pohon ini digabungkan untuk membuat prediksi akhir.


3. Boosting

Boosting adalah teknik di mana model-model lemah digabungkan secara berurutan, dengan setiap model berikutnya berusaha untuk memperbaiki kesalahan prediksi yang dilakukan oleh model sebelumnya. Contoh-contoh algoritma boosting termasuk AdaBoost, Gradient Boosting, dan XGBoost.


Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


4. Stacking

Stacking melibatkan penggabungan beberapa model berbeda dan menggunakan model yang lebih tinggi (meta-model) untuk menggabungkan hasil prediksi dari model-model tersebut. Stacking memungkinkan untuk memanfaatkan kekuatan berbagai jenis model.

Machine Learning

Sumber Gambar: Analytics Vidhya


5. Voting

Voting adalah metode sederhana di mana beberapa model digunakan untuk membuat prediksi, dan hasilnya diambil berdasarkan mayoritas suara (untuk klasifikasi) atau rata-rata (untuk regresi).


6. Blending

Blending mirip dengan stacking, tetapi berfokus pada pemisahan data pelatihan menjadi dua set: satu untuk melatih model-base dan satu untuk melatih meta-model. Data yang digunakan untuk melatih meta-model tidak tumpang tindih dengan data yang digunakan untuk melatih model-base.


Keuntungan utama dari ensemble learning adalah peningkatan kinerja dan generalisasi model. Dengan menggabungkan model-model yang berbeda, kita dapat mengurangi overfitting dan meningkatkan ketahanan model terhadap data yang tidak terlihat sebelumnya. Namun, ensemble learning juga bisa lebih kompleks dan membutuhkan lebih banyak sumber daya komputasi daripada model tunggal.


Ada banyak tipe machine learning yang bisa kamu pelajari dan kamu selami. Agar lebih paham, kamu bisa loh belajar machine learning secara teori dan aplikatif bersama DQLab! DQLab merupakan suatu platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman populer. Selain itu DQLab merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.


DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiental Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan ikuti DQLab LiveClass Bootcamp Data Analyst with SQL and Python sekarang! 


Penulis: Reyvan Maulid

Mulai Karier
sebagai Praktisi Data
Bersama DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah pertamamu untuk 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 :