DOBEL DISKON 95% + 10% SPESIAL PROMO PUNCAK 7.7!
Belajar Data Science Paket Premium cuma 6 Bulan Hanya 177K!
SERBU SEKARANG!
Pendaftaran ditutup dalam 2 Hari 10 Jam 12 Menit 30 Detik 

Kenali Jenis Algoritma Machine Learning Favorit Praktisi Data

Belajar Data Science di Rumah 31-Mei-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/d185a63ba219f380ff4de7e269f4bc47_x_Thumbnail800.jpg

Sahabat DQ pasti sudah tidak asing dengan istilah machine learning. Seiring dengan populernya data science, machine learning juga menjadi topik hangat di bidang IT. Apa itu machine learning? Machine learning adalah mesin yang dikembangkan untuk bisa belajar sendiri tanpa arahan dari penggunanya yang dikembangkan berdasarkan disiplin ilmu statistika, matematika, dan data mining. Deep blue adalah salah satu penerapan machine learning yang cukup terkenal yang dibuat oleh IBM pada tahun 1996. 


Machine learning memiliki kemampuan mempelajari data yang ada dan data yang diperoleh sehingga dapat melakukan tugas tertentu. Penerapan machine learning dapat ditemukan di berbagai bidang dan memberikan banyak manfaat untuk manusia. Misalnya fitur face unlock yang ada di smartphone, atau ketika kamu berselancar di media sosial kamu akan melihat iklan-iklan yang sesuai dengan pribadimu.


Lalu bagaimana machine learning bekerja? Machine learning bekerja berdasarkan teknik atau metode yang diterapkan saat pengembangan. Apa saja jenis algoritma machine learning? Yuk, simak pembahasannya di bawah ini!


1. Supervised vs Unsupervised Learning

machine learning

Terdapat dua algoritma machine learning yang cukup sering digunakan yaitu supervised learning dan unsupervised learning. Algoritma Supervised Learning merupakan bagian dari pembelajaran machine learning yang menggunakan data berlabel untuk melatih model, memprediksi output, dan membandingkan output apakah sesuai dengan yang diinginkan. 


Supervised learning biasanya digunakan untuk melakukan prediksi yang akan terjadi di masa mendatang berdasarkan pada kumpulan data di masa lalu. Sedangkan algoritma unsupervised learning merupakan bagian dari pembelajaran machine learning yang menggunakan data tidak berlabel. 


Algoritma ini mengidentifikasi dan mengelompokkan data berdasarkan fitur tertentu seperti kepadatan dan struktur datanya tanpa training data seperti supervised learning. Algoritma unsupervised learning akan menemukan pola tersembunyi dari kumpulan data tersebut. 


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


2. Semi-Supervised Learning

machine learning

Semi-Supervised Learning dapat dikatakan sebagai gabungan dari dua tipe pembelajaran machine learning yang dibahas sebelumnya. Semi-supervised learning merupakan tipe machine learning yang dapat bekerja menggunakan data berlabel untuk data dalam skala kecil dan data tidak berlabel untuk data dalam skala besar. 


Tipe machine learning ini dapat dikombinasikan dengan metode machine learning yang lainnya seperti classification, regression, dan predict. Semi-supervised learning dapat dibedakan menjadi dua yaitu metode inductive dan metode transductive. 


Metode inductive bertujuan untuk memberikan label pada data baru tanpa melakukan training data. Contoh metode inductive adalah image recognition dan sentiment analysis. Sedangkan metode transductive akan terus melakukan training pada data baru sebelum memberikan label pada data. Model berbasis grafik merupakan salah satu model yang umum digunakan dalam metode transductive. 


3. Reinforcement Learning

machine learning

Reinforcement learning adalah tipe machine learning untuk pengambilan keputusan. Reinforcement learning mampu menemukan aksi atau perlakuan untuk menghasilkan output terbaik dengan uji coba berulang kali yang didapatkan dari lingkungan yang mempengaruhinya sehingga menambah pengetahuannya agar bisa memecahkan masalah.


Proses ini akan terus berlangsung dan mengurangi interaksi atau keterlibatan manusia serta menghemat waktu dalam memecahkan masalah bisnis. Biasanya tipe ini digunakan dalam dunia robotik, navigasi, dan develop game. 


4. Klasifikasi dengan K-Means

machine learning

Algoritma K-Means merupakan metode non hirarki yang membagi data ke dalam satu atau lebih cluster. Data akan dibagi berdasarkan karakteristik yang sama dan dikelompokkan ke dalam cluster sedangkan data yang memiliki karakteristik berbeda akan dikelompokkan ke dalam cluster yang lainnya. 


Contoh penerapan algoritma ini adalah customer segmentation. Dengan menggunakan k-means, kita bisa mengelompokkan data konsumen bisa berdasarkan umur konsumen, jenis kelamin, dan sebagainya. Dari sini akan ditemukan pola tertentu yang dapat membantu meningkatkan strategi bisnis. Kita juga bisa menerapkan algoritma K-Means untuk meningkatkan mutu atau sistem pembelajaran berdasarkan nilai dan minat mahasiswa. 


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


Machine learning sudah banyak digunakan di berbagai bidang industri. Machine learning dapat membantu perusahaan untuk analisis data lebih efisien, memberikan pengalaman menarik bagi pelanggan/konsumen, dan lainnya. 


Hal ini juga meningkatkan peluang karir untuk para talent data. Oleh karena itu skill machine learning wajib dikuasai oleh calon talent data. Kursus data science DQLab menyediakan module belajar machine learning yang mudah dipahami oleh pemula dan juga project membangun machine learning untuk meningkatkan skill. Kamu bisa mendiskusikan module dengan ahli data juga, loh. Yuk, daftar di DQLab.id sekarang!


Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya




Postingan Terkait

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!