Machine Learning Model: Cara Kerja dan Contoh
Machine learning adalah salah satu teknologi AI yang semakin berkembang setiap harinya. Ada banyak sekali hal juga yang berubah pada aktivitas yang dilakukan oleh kita, karena kemudahan yang dihadirkan oleh teknologi machine learning ini. Machine learning ini memungkinkan sebuah mesin untuk membuat sebuah keputusan dengan sendirinya dengan menggunakan cara berpikir layaknya manusia.
Untuk melakukan hal ini, mesin harus melalui proses belajar terlebih dahulu dengan menggunakan data-data yang sudah ada sebelumnya agar bisa menemukan pola yang sesuai. Dengan adanya pola ini, sebuah mesin bisa membuat keputusannya sendiri. Salah satu bentuk perkembangan dari machine learning ini adalah machine learning model. Nah, pada artikel kali ini kita akan membahas apa itu machine learning model. Mari kita simak pembahasannya!
1. Apa itu Machine Learning Model?
Machine learning model adalah sebuah program komputer yang biasa digunakan untuk mengenali sebuah pola di dalam data maupun membuat sebuah prediksi. Machine learning model ini dibuat dengan berdasarkan algoritma machine learning yang sudah dilatih dengan menggunakan data berlabel, tidak berlabel, dan juga menggunakan data campuran.
Algoritma yang dipakai di dalam machine learning ini juga memiliki perbedaan sesuai dengan tujuan dan kebutuhan klasifikasinya, jadi seorang data scientist akan menggunakan algoritma yang berbeda-beda sebagai dasar untuk model-model yang berbeda juga.
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
2. Mengapa Menggunakan Machine Learning Model?
Machine learning memiliki beragam jenis kasus penggunaan di domain berbeda. Sistem rekomendasi dalam beberapa platform digital akan menambah nilai bisnis langsung bagi perusahaan, karena pengalaman pengguna yang lebih baik akan memungkinkan pelanggan untuk terus berlangganan pada platform tersebut. Semua machine learning model bisa diklasifikasikan sebagai diawasi atau tidak diawasi.
Perbedaan terbesar antara keduanya adalah bahwa algoritma yang diawasi memerlukan data pelatihan masukkan dan keluaran yang diberi label, sedangkan model tanpa pengawasan akan memproses kumpulan data mentah dan tidak berlabel.
3. Machine Learning Model untuk Segala Tujuan
Tanpa adanya batasan pada objek yang bisa menjadi sebuah fitur dalam model machine learning, tidak ada batasan dalam penggunaan AI dan kombinasinya tidak terbatas. Data scientist sudah menciptakan seluruh rangkaian machine learning model untuk berbagai macam kegunaan.
Dalam big bang AI pada tahun 2012, para penliti sudah menemukan pembelajaran mendalam sebagai salah satu teknik paling sukses untuk menemukan pola dan membuat prediksi. Ia menggunakan sejenis machine learning model yang disebut dengan jaringan saraf karena terinspirasi oleh pola dan fungsi sel otak.
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
4. Machine Learning Model untuk Massa
Deep learning akan mengambil struktur machine learning model. Mereka akan menumpuk fitur-fitur dan hubungannya selapis demi selapis untuk membuat sebuah mathematical hero sandwich. Berkat keakuratannya yang luar biasa dalam menemukan sebuah pola, deep learning bisa ditemukan di mana saja.
Convolutional Neural Networks (CNNs), cukup sering digunakan dalam visi komputer yang bertindak seperti mata pada kendaraan otomatis dan bisa membantu mengenali penyakit dalam dunia medis.
Gimana sahabat DQ? Ngga 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!