Keunggulan Machine Learning dan Beberapa Metodenya

Data science adalah salah satu bidang ilmu yang sedang naik daun. Data science ini bukanlah ilmu yang berdiri sendiri, melainkan kombinasi dari berbagai bidang ilmu seperti matematika, statistika, bahasa pemrograman, sistem informasi, dan lainnya.

Penggunaan data science pun diiringi dengan penerapan machine learning. Pada artikel kali ini khususnya kita akan mengenali manfaat machine learning dan metode machine learning yang digunakan data science.

Machine learning adalah salah satu cabang ilmu dari Artificial Intelligence (AI). Machine learning ini cukup menarik perhatian banyak orang. Mengapa demikian? Hal ini dikarenakan dalam keseharian kita sudah menggunakan berbagai penerapan machine learning seperti belanja secara online, mengiklankan produk, mengakses sosial media, dan lainnya. Machine learning telah dirancang agar dapat melakukan berbagai tugas sesuai dengan yang telah ia pelajari sebelumnya.

1. Manfaat Machine Learning

Machine learning merupakan sebuah mesin pembelajar yang dikembangkan agar dapat belajar secara mandiri tanpa bantuan dari manusia. Mesin tersebut mempelajari apa yang dipelajari atau dilakukan oleh manusia lalu menerapkannya ke dalam mesin itu. Machine learning ini memiliki berbagai manfaat terutama yang sering dirasakan dalam era big data ini.

Beberapa manfaat  machine learning antara lain menyelesaikan permasalahan dengan cara yang terukur, mengembangkan penelitian, menganalisis data dengan waktu yang singkat, meningkatkan perekonomian dunia di masa depan, dll.

Baca juga: Simak Empat Algoritma Data Science untuk Big Data

2. Supervised Learning

Salah satu metode machine learning yang sering digunakan adalah supervised learning. Metode supervised learning merupakan metode yang memiliki cara kerja yang memasukkan informasi sebagai input dan data yang digunakan adalah data yang memiliki label. Dataset yang digunakan dalam supervised learning terbagi menjadi data training dan data testing.

Metode supervised learning ini biasanya digunakan untuk proses klasifikasi. Beberapa algoritma supervised learning yang sering digunakan antara lain regresi linier, random forest, Naive Bayes Classifier, Decision Tree, dan lain-lain.

3. Unsupervised Learning

Unsupervised learning merupakan metode machine learning yang digunakan pada data yang tidak memiliki label. Penggunaan dari metode ini tidak membutuhkan data training dan data testing. Biasanya metode unsupervised learning ini digunakan untuk proses klasterisasi.

Dimana dataset belajar secara mandiri dan mesin akan mengidentifikasi pola dalam data. Beberapa algoritma unsupervised learning yang cukup sering digunakan adalah K-Means, Fuzzy C-Means, Hierarchical Clustering, dll.

4. Reinforcement Learning

Reinforcement learning merupakan metode machine learning yang berbeda dari supervised maupun unsupervised learning. Cara kerja dari metode ini adalah mesin bekerja secara otomatis untuk menentukan perilaku ideal untuk dapat memaksimalkan kinerja algoritmanya.

Beberapa contoh penggunaan metode ini antara lain DeepMind, Deep Q Learning, AlphaGo, OpenAI, dan PPO.  Metode ini pun memiliki beberapa pendekatan antara lain value-based, policy-based, dan model-based.

Baca juga: Memahami Keunggulan dan Manfaat Data Science dalam Dunia Bisnis

Mempelajari machine learning merupakan salah satu skill wajib bagi data science. Seperti yang telah diketahui bahwa terdapat bermacam-macam metode machine learning yang harus disesuaikan dengan jenis data dan tujuan penyelesaian masalah. Kalian semua bisa mempelajari serta mempraktekkan machine learning daar di DQLab.

DQLab menyajikan materi secara teori maupun praktek. Selain itu di DQLab pun menyediakan berbagai modul dan ebook dengan materi yang beragam sesuai kebutuhan.

Cara bergabungnya sangat mudah. Langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan nikmati belajar data science DQLab. 

Penulis : Latifah Uswatun Khasanah

Editor : Annissa Widya Davita

Tags