Machine Learning : Yuk Cari Tahu Tipe-Tipe Machine Learning dan Cara Penggunaannya!
Machine learning adalah teknologi yang saat ini sedang banyak dimanfaatkan di berbagai bidang. Di zaman serba modern seperti saat ini, dunia sedang dibanjiri oleh beragam jenis data, mulai dari data gambar, video, audio, dan lain sebagainya. Machine learning terdiri atas algoritma yang membutuhkan data sebagai "bahan bakar". Salah satu contoh penggunaan machine learning adalah untuk memprediksi harga rumah 5 tahun mendatang dengan melatih algoritma untuk membentuk model prediksi menggunakan data harga rumah di tahun-tahun sebelumnya. Machine learning juga dapat dimanfaatkan oleh perusahaan untuk mendapatkan informasi yang insightful dari kumpulan data yang sangat besar.
Saat ini machine learning sudah banyak digunakan, hanya saja tidak semua orang paham jika teknologi yang mereka gunakan adalah machine learning. Salah satu contoh penggunaan machine learning di sekitar kita adalah face-lock pada smartphone dan rekomendasi video di youtube. Machine learning memiliki beberapa tipe. Cara penggunaan dan metode yang digunakan pun berbeda. Agar perusahaan mendapatkan informasi yang tepat, maka perusahaan tersebut perlu memperhatikan tipe machine learning tersebut. Apa saja tipe-tipe machine learning dan apa bedanya? Yuk simak artikel berikut ini!
1. Supervised Learning
Supervised learning disebut juga pembelajaran yang diawasi. Disebut pembelajaran yang diawasi karena pembelajaran ini memerlukan data scientist untuk melatih algoritma untuk mendapatkan hasil yang tepat dari kumpulan data tertentu yang telah diinput. Dengan data latih yang cukup, algoritma pembelajaran machine learning diharapkan dapat menghasilkan kesimpulan yang benar saat algoritma diaplikasikan ke data baru. Algoritma supervised learning merupakan algoritma yang powerfull untuk sebuah bisnis karena dapat diterapkan untuk menyelesaikan banyak tugas seperti audit keuangan, koreksi kesalahan, hingga entri data secara otomatis. Pada algoritma pembelajaran mesin yang paling kompleks dan diawasi dapat digunakan sebagai bagian dari otomatisasi kognitif untuk memungkinkan pengenalan gambar dan ekstraksi informasi dari data tidak terstruktur.
Kelemahan dari supervised learning adalah membutuhkan banyak data. Tidak hanya itu, data tersebut harus dikurasi secara manual oleh manusia sebelum melatih algoritma. Data perlu diberi label sesuai dengan seperangkat variabel input yang ditentukan dan dikategorikan ke dalam satu set output. Agar hasilnya akurat, algoritma ini membutuhkan banyak data latih dan tenaga yang besar.
Contoh penggunaan supervised learning adalah "sebuah toko ingin memprediksi kapan pelanggannya akan membatalkan langganannya". Jadi output dari permasalahan tersebut adalah "akankah pengguna X membatalkan langganannya". Jadi, toko tersebut dapat menggunakan kumpulan data yang ada untuk "melatih" model dalam memprediksi aspek khusus tentang pelanggan toko. Pelatihan model biasanya menggunakan sebagian data untuk "dipelajari", dan sebagian data untuk memvalidasi dan mengukur seberapa akurat model tersebut. Misalnya, jika toko memiliki 10.000 data riwayat pelanggan, maka dari jumlah tersebut, mungkin 5.000 dibatalkan dan 5.000 masih menggunakan produk pada toko. Jadi yang bisa toko tersebut lakukan adalah mengambil data dari 4.500 pengguna yang membatalkan, dan 4.500 dari pengguna yang masih menggunakan produk (data dari total 9000 pengguna). Latih model dengan data ini dan model akan "melihat" mana pelanggan yang membatalkan dan mana yang tidak. Setelah model dilatih, maka data siap untuk mulai memprediksi menggunakan 1.000 data pelanggan yang tidak digunakan untuk trial-testing. Jika dari 1.000 pelanggan, model memprediksi dengan tepat 891, maka model memiliki akurasi 89,1%.
Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan
2. Unsupervised Learning
Unsupervised learning biasa dikenal juga dengan pembelajaran tanpa pengawasan. Pembelajaran ini sedikit lebih kompleks jika dibandingkan dengan supervised learning. Unsupervised learning tidak memiliki fase pelatihan. Sebagai gantinya, algoritma hanya menyerahkan kumpulan data dan menggunakan variabel di dalam data untuk mengidentifikasi dan memisahkan cluster. Keuntungan dari jenis algoritma ini ada dua. Pertama, algoritma ini tidak memerlukan akurasi data seperti yang dilakukan supervised learning. Keuntungan kedua, unsupervised learning dapat mengidentifikasi pola yang tidak dapat atau tidak akan diidentifikasi oleh manusia, baik karena keterbatasan analitis atau bias dalam analisis. Contoh penggunaan unsupervised learning yang paling populer adalah segmentasi pelanggan. Hasilnya adalah unsupervised learning dapat menghasilkan sekumpulan segmen pelanggan yang unik.
Metode supervised dan unsupervised learning dapat memberikan manfaat yang signifikan bagi bisnis yang menghasilkan banyak data. Perbedaan cara mempelajari jenis algoritma ini dapat dimanfaatkan oleh perusahaan untuk menggunakan supervised dan unsupervised learning untuk menyelesaikan banyak masalah.
3. Reinforcement Learning
Dalam praktiknya, tidak semua algoritma merupakan supervised atau unsupervised learning. Algoritma yang tidak termasuk supervised atau unsupervised learning disebut dengan reinforcement learning. Pembelajaran ini adalah algoritma yang mempelajari masalah dan teknik untuk meningkatkan modelnya. Oleh karena itu reinforcement learning harus mampu "merasakan" sinyal data dan secara otomatis akan memutuskan suatu tindakan terhadap data tersebut. Algoritma reinforcement learning secara otomatis akan membandingkan beberapa output yang dihasilkan. Reinforcement learning tidak sepenuhnya diawasi karena tidak bergantung sepenuhnya pada kumpulan data yang berlabel dan membutuhkan set pelatihan. Tapi algoritma ini juga bukan unsupervised karena algoritma ini bisa mencontoh proses pembelajaran sebelumnya.
Dalam proses supervised, unsupervised, dan reinforcement learning, terdapat ilmu data science dalam pemrosesan data sebelum masuk ke algoritma machine learning tersebut. Data science sendiri merupakan ilmu yang dapat diterapkan dalam berbagai sektor dan teknologi. Di era modern dengan produksi berjuta-juta data setiap harinya, data science dapat membantu perusahaan untuk meningkatkan kinerjanya. Oleh karena itu, saat ini banyak lapangan pekerjaan sebagai data scientist dengan gaji yang menjanjikan. Tak heran jika banyak orang mulai serius menekuni dan belajar ilmu data science.
Baca juga : Belajar Data Science: Pahami Penggunaan Machine Learning pada Python
4. Yuk, Mulai Belajar Data Science bersama DQLab secara GRATIS!
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 industi! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!
Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":
Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup
Akses module Introduction to Data Science
Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab
Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!
Penulis: Galuh Nurvinda Kurniawati
Editor: Annissa Widya Davita