Ketahui Tipe-Tipe Machine Learning Dan Pemanfaatannya Di Kehidupan Sehari-Hari

Machine learning sekarang ini menjadi istilah yang populer diperbincangkan. Dalam dunia bisnis, machine learning sudah banyak digunakan di perusahaan-perusahaan dengan tujuan meningkatkan kinerja bisnis atau layanan yang diberikan perusahaan. Machine learning merupakan bagian dari Artificial Intelligence atau disingkat AI dimana ia bisa mempelajari data dengan sendirinya. Teknologi ini tentu bermanfaat bagi perusahaan dalam persaingan bisnis yang ketat saat ini. Dilihat secara umum, AI bekerja seperti otak manusia dalam mengenali objek yang diberikan seperti gambar dan sebagainya. 

Machine learning akan terus menerus mempelajari data tanpa perlu diprogram secara berkala. Maka data adalah bagian penting dalam kerja machine learning. Semakin banyak data yang diproses dalam machine learning, maka akan semakin akurat output yang diberikan. Data yang digunakan dalam machine learning merupakan Big Data yaitu data dalam jumlah sangat banyak, beragam, dan bertumbuh sangat cepat. Alur kerja machine learning mencakup memilih data dengan memisahkannya menjadi training data, validation data, test data. Kemudian membangun, memvalidasi, dan menguji model berdasarkan tiga bagian data tersebut. Sesuaikan model dengan memperbaiki kinerja algoritmanya agar mesin semakin cerdas. Di era industri 4.0, penggunaan machine learning bisa diterapkan di berbagai industri. Terdapat beberapa tipe machine learning yang bisa digunakan sesuai kebutuhan. Apa saja? Yuk simak dibawah ini. 

1. Supervised Learning vs Unsupervised Learning

Supervised learning adalah tipe machine learning yang bekerja menggunakan data berlabel. Supervised learning membandingkan output yang sesungguhnya dengan output yang benar untuk menemukan kesalahan atau error. Selain itu ia juga dapat memodifikasi model machine learning sesuai yang diinginkan dan memprediksi kejadian di masa mendatang sehingga dalam bisnis bisa digunakan untuk menentukan strategi marketing ke depannya. Beberapa algoritma yang masuk dalam supervised learning yaitu k-Nearest Neighbor, Random Forest, dan Artificial Neural Network. Sedangkan unsupervised learning adalah tipe machine learning yang bekerja menggunakan data tidak berlabel. Tipe ini akan melakukan analisis dan mencari tahu korelasi antar data untuk menemukan pola-pola tersembunyi pada data. Salah satu algoritma yang dapat digunakan untuk unsupervised learning yaitu k-Means yang merupakan metode clustering non hirarki yang mengelompokkan data berdasarkan jarak terdekat dimana data dengan karakteristik sama dimasukkan ke dalam suatu cluster dan data dengan karakteristik berbeda dimasukkan ke dalam cluster lainnya. Menentukan jumlah cluster terbaik bisa menggunakan rumus euclidean distance.

Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan

2. Semi-Supervised 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

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. 

Baca juga : Belajar Data Science: Pahami Penggunaan Machine Learning pada Python

4. Yuk Mulai Belajar Cara Menerapkan Machine Learning Sekarang!

Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri 4.0. Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industri data yang sebenarnya! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!

Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya

Tags