Kepoin 4 Tipe Machine Learning dan Penerapannya, Yuk!

Mungkin diantara kalian masih belum sadar jika, kalian menggunakan machine learning untuk membantu keseharian kalian dan untuk membantu pekerjaan kalian. Dengan machine learning ini kalian bisa melakukan berbagai pekerjaan dengan mudah dan lebih efisien. Nah, sebenarnya apa sih machine learning itu? Machine learning adalah mesin pembelajar yang dirancang dan dikembangkan untuk belajar dengan sendirinya tanpa bantuan dari manusia. 

Ada beberapa tipe machine learning yang sudah diterapkan dalam berbagai macam bidang untuk mempermudah dan mempercepat pekerjaan manusia. Tipe machine learning itu adalah Supervised Learning, Unsupervised learning, dan juga Reinforcement Learning.

Tipe machine learning ini memiliki karakteristiknya masing-masing dan memiliki perbedaan satu sama lain. Sebagai calon praktisi data, kalian harus memahami dan juga mengetahui tipe-tipe machine learning tersebut. Pada artikel berikut ini kita akan membahas ketiga tipe machine learning tersebut. Jadi, pastikan kalian menyimak pembahasannya ya!

1. Supervised Learning

Tipe yang pertama adalah Supervised Learning.Supervised Learning atau Supervised Machine Learning ini adalah algoritma machine learning yang menggunakan data berlabel untuk memproses algoritma ini yang dimana input dan outputnya dapat diketahui.

Contohnya seperti, sebuah alat yang memiliki nilai data yang berlabel F (failed). Algoritma ini dapat menerima banyak inputan dengan output yang tepat. Setelah itu, algoritma Supervised Learning ini dapat mempelajarinya dengan membandingkan output sebenarnya dengan output yang benar untuk bisa menemukan sebau error atau sebuah kesalahan yang terdapat dalam data tersebut.

Algoritma Supervised Learning ini dapat digunakan pada aplikasi yang bisa memprediksi kejadian yang ada di masa depan dengan berdasarkan data lama atau data sebelumnya yang sudah ada.

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

2. Unsupervised Learning

Tipe kedua ada Unsupervised Learning. Tipe Unsupervised Learning ini adalah kebalikan dari Supervised Learning. Jadi untuk metode yang diterapkan dalam machine learning ini adalah data yang diolah tidak memiliki label dan juga sistem tidak mengetahui dari jawaban atau output yang benar.

Tujuan dari machine learning dengan menggunakan tipe algoritma ini adalah untuk bisa mengeksplorasi data dan menemukan struktur yang ada di dalamnya. Metode ini biasa digunakan dalam data transaksional. Contohnya adalah ketika algoritma ini digunakan sebagai alat pengidentifikasian segmen konsumen dengan menggunakan atribut yang sama dan mengelompokkannya agar bisa ditangani atau dapat diperlakukan sama dalam suatu kampanye digital marketing. 

3. Reinforcement Learning

Tipe ketiga adalah Reinforcement Learning. Tipe Reinforcement Learning ini biasa diperuntukkan untuk pembuatan game, navigasi, dan juga robotik. Dengan menggunakan metode ini, algoritma dapat menemukan aksi atau suatu perlakukan yang bisa menghasilkan output yang terbaik dari hasil uji coba berulang kali atau biasa disebut dengan trial and error.

Dalam tipe Reinforcement Learning ini memiliki tiga jenis komponen utama yaitu sang pembuatan keputusan (agen), apa saja yang berinteraksi dengan agen (lingkungan), dan juga aksi (apa saja yang agen bisa lakukan). Tujuan dari algoritma Reinforcement Learning ini adalah untuk menentukan aksi apa yang akan memaksimalkan hasil dalam waktu yang sudah ditentukan.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

4. Penerapan Machine Learning dalam Kehidupan Manusia

Penerapan dari machine learning ini sering kita gunakan untuk berbagai macam keperluan untuk membantu kita memudahkan keperluan tersebut. Contoh-contoh penerapan machine learning antara lain:

• Google Search, contoh pertama adalah google search, kita bisa melihat ketika kita ingin mencari sesuatu pada google seperti “Tempat Rumah Makan”. Nantinya Google search akan memberikan rekomendasi seperti “Rumah makan terdekat”, nah rekomendasi tersebut menggunakan Machine Learning ini.

• Rekomendasi marketplace dalam sistem belanja online. Tidak jarang ketika kita selesai membeli barang, aplikasi tersebut akan memberikan kita rekomendasi yang sama dari barang yang sudah kita beli sebelumnya. Aplikasi tersebut mendapatkannya dengan menggunakan data lama atau data historis yang membuat aplikasi tersebut dapat memberikan kita sebuah rekomendasi.

Gimana sahabat DQ? Nggak perlu khawatir jika kamu belum memiliki pengalaman tentang machine learning sebelumnya, kamu tetap bisa mengasah pemahaman mendasar kamu tentang machine learning, kamu bisa bergabung dalam modul DQLab yang berjudul “Basic Feature Discovering for Machine Learning” Caranya gimana? Mudah banget kok cukup signup sekarang ke DQLab.id lalu pilih menu learn.

Setelah itu kamu sudah bisa menikmati pembelajaran yang praktis dan aplikatif dan jago machine learning bersama DQLab! Tunggu apa lagi? Yuk, signup sekarang dan mulai belajar Module Premium di DQLab dan ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner!