PROMO SPESIAL NEW YEAR SALE, DISKON 98%
Belajar Data Science Bersertifikat, 6 Bulan hanya 99K!
1 Hari 15 Jam 0 Menit 36 Detik

Kupas Tuntas Algoritma Machine Learning: Jenis & Fungsinya

Belajar Data Science di Rumah 10-Oktober-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/kv-2-banner-longtail-selasa-07-2024-10-10-205648_x_Thumbnail800.jpg
Follow Instagram dan LinkedIn kami untuk info karir dan topik menarik

Sahabat DQ pasti sering mendengar kata “Machine Learning” (ML), terutama di tengah pesatnya perkembangan teknologi saat ini. Tapi, apa sebenarnya Machine Learning itu? Sederhananya, Machine Learning adalah kemampuan sebuah komputer untuk belajar dari data, tanpa perlu diprogram secara eksplisit. Nah, di balik kemampuan "belajar" tersebut, ada yang disebut dengan algoritma.


Algoritma dalam Machine Learning bisa diibaratkan sebagai “otak” yang membantu komputer mempelajari pola dari data yang dimasukkan, lalu menggunakan pengetahuan itu untuk membuat keputusan atau prediksi. Bayangkan ketika kamu mendengarkan musik di aplikasi streaming. Algoritma Machine Learning bekerja di belakang layar, mengamati preferensi, dan membuat rekomendasi lagu berdasarkan pola yang telah dipelajari.


Algoritma-algoritma ini tidak hanya digunakan untuk hal-hal seperti rekomendasi musik atau belanja online. Mereka ada di mana-mana! Mulai dari mengendalikan mobil otonom hingga mendeteksi penyakit lewat analisis data medis. Yuk, kita kupas tuntas jenis-jenis utama algoritma Machine Learning dan bagaimana cara berfungsinya!


1. Supervised Learning: Algoritma yang Menggunakan Label

Bayangkan kamu sedang belajar sesuatu dengan bantuan guru. Setiap kali kamu melakukan sesuatu, gurumu memberikan penjelasan apakah yang kamu lakukan benar atau salah. Inilah cara Supervised Learning bekerja. Algoritma ini belajar dari data yang sudah “diberi label” artinya, data tersebut sudah memiliki jawaban atau hasil yang benar.


Contoh paling mudah dari Supervised Learning adalah deteksi email spam. Sistem ini dilatih menggunakan ribuan contoh email, yang sudah diberi label “spam” atau “tidak spam”. Dengan data ini, algoritma belajar pola-pola dari email yang cenderung menjadi spam (misalnya, banyaknya link mencurigakan atau kata-kata tertentu).

Machine Learning

Sumber: GeeksforGeeks


Algoritma Supervised Learning ini digunakan dalam banyak aplikasi sehari-hari. Beberapa algoritma paling populer adalah:

  • Linear Regression
    Algoritma ini digunakan untuk memprediksi nilai numerik berdasarkan data historis. Misalnya, kita bisa menggunakan linear regression untuk memprediksi harga rumah berdasarkan faktor-faktor seperti luas bangunan dan lokasi. Algoritma ini akan "melihat" hubungan antara variabel-variabel tersebut dan menggunakannya untuk membuat prediksi.

  • Decision Tree
    Sesuai namanya, algoritma ini bekerja seperti pohon keputusan. Misalnya, jika kita ingin membuat prediksi apakah seseorang akan membeli produk atau tidak, algoritma ini akan memetakan langkah-langkah keputusan berdasarkan karakteristik pelanggan. Keputusan pertama mungkin “Apakah orang ini pernah membeli produk sebelumnya?”, lalu jika jawabannya “Ya”, lanjut ke cabang berikutnya, dan seterusnya.

  • Support Vector Machine (SVM)
    Algoritma SVM digunakan untuk mengklasifikasikan data ke dalam kategori yang berbeda. Misalnya, dalam pengenalan gambar, algoritma SVM mencoba memisahkan gambar berdasarkan karakteristik yang telah dipelajari (seperti gambar kucing atau anjing).

Supervised Learning berfungsi baik untuk tugas-tugas seperti klasifikasi (membedakan kategori) dan regresi (memprediksi nilai).


2. Unsupervised Learning: Algoritma yang Menemukan Pola

Nah, sekarang bayangkan kamu harus belajar sesuatu tanpa petunjuk atau panduan. Kamu dibiarkan mencari pola dan memahami data sendiri. Inilah yang terjadi pada Unsupervised Learning. Algoritma ini digunakan untuk bekerja dengan data yang tidak berlabel, artinya tidak ada jawaban yang benar atau salah sebelumnya.


Algoritma ini berusaha menemukan pola-pola tersembunyi atau struktur yang tersembunyi dalam data. Misalnya, bayangkan kamu memiliki data tentang pelanggan dari suatu toko online, tapi kamu tidak tahu preferensi atau perilaku mereka. Algoritma Unsupervised Learning dapat membantu mengelompokkan pelanggan ke dalam segmen-segmen yang mirip berdasarkan data yang ada, seperti usia, lokasi, atau riwayat pembelian.

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-5/postgroup/0f0327126cebe99dff31890ba2cd7777/unnamed-1-2024-10-10-205551.png

Sumber: GeeksforGeeks


Beberapa algoritma Unsupervised Learning yang populer adalah:

  • K-Means Clustering
    Algoritma ini bertujuan untuk mengelompokkan data ke dalam sejumlah kluster atau grup. Misalnya, jika kamu memiliki ribuan gambar tanpa label, K-Means bisa digunakan untuk mengelompokkan gambar yang mirip satu sama lain (misalnya gambar hewan, gambar pemandangan, dll.) tanpa tahu apa itu pada awalnya.

  • Principal Component Analysis (PCA)
    PCA adalah teknik yang digunakan untuk mereduksi dimensi data, yaitu menyederhanakan data yang memiliki banyak variabel sambil tetap mempertahankan informasi penting. Teknik ini sangat berguna ketika kita berhadapan dengan dataset yang sangat besar dan kompleks.

Unsupervised Learning sering digunakan dalam segmentasi pelanggan, pengelompokan data, atau kompresi data.


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


3. Reinforcement Learning: Algoritma yang Belajar dari Pengalaman

Sekarang, bayangkan kamu sedang bermain video game, dan setiap kali kamu mengambil keputusan, kamu mendapat poin atau kehilangan poin. Seiring waktu, kamu belajar bagaimana cara bermain yang benar untuk mendapatkan skor yang lebih tinggi. Ini adalah prinsip di balik Reinforcement Learning.


Dalam Reinforcement Learning, sebuah agen (misalnya, robot atau program AI) berinteraksi dengan lingkungannya dan mempelajari tindakan yang menghasilkan hasil terbaik melalui sistem reward dan punishment. Sistem ini bekerja seperti permainan: setiap kali agen melakukan sesuatu yang benar, ia mendapat reward; setiap kali ia salah, ia mendapat penalti. Lama kelamaan, agen akan belajar mengambil keputusan yang optimal.

Machine Learning

Sumber: Towards Data Science


Reinforcement Learning banyak digunakan dalam:

  • Robotika: Robot yang belajar bergerak di lingkungan baru dan menavigasi rintangan.

  • Game AI: Sistem seperti AlphaGo, yang belajar bermain dan mengalahkan pemain manusia dalam permainan kompleks seperti Go.

  • Kendaraan otonom: Mobil self-driving yang belajar untuk menavigasi jalan dan menghindari kecelakaan melalui pengalaman.

Ini adalah algoritma yang belajar langsung dari pengalaman dan terus meningkatkan performa dari waktu ke waktu.


Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


4. Bagaimana Memilih Algoritma yang Tepat untuk Setiap Masalah?

Nah, dengan banyaknya jenis algoritma, bagaimana kamu tahu algoritma mana yang harus dipilih untuk sebuah masalah? Ini tergantung pada beberapa faktor:

  • Jenis Data: Apakah data berlabel atau tidak? Jika berlabel, kamu mungkin ingin menggunakan algoritma Supervised Learning. Jika tidak, algoritma Unsupervised Learning bisa jadi solusi.

  • Tujuan: Apakah kamu ingin memprediksi sesuatu? Atau mungkin kamu ingin mengelompokkan data? Algoritma yang berbeda cocok untuk tugas yang berbeda.

  • Skala Data: Jika kamu bekerja dengan data dalam skala besar, mungkin kamu perlu menggunakan algoritma yang efisien dan dapat menangani banyak data, seperti K-Means atau Linear Regression.

Pemahaman yang mendalam tentang masalah yang ingin dipecahkan dan data yang dimiliki akan membantumu memilih algoritma yang tepat.


Kamu tertarik untuk menguasai bidang Machine Learning dan mengembangkan portofolio data yang berkualitas? Yuk, segera Sign Up ke DQLab!  Disini kamu bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho. Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri. 


Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!


Penulis: Lisya Zuliasyari



Mulai Belajar
Machine Learning Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajar & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Machine Learning

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login