Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS

Machine Learning Model: Perannya di Revolusi Teknologi

Belajar Data Science di Rumah 27-Maret-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/longtail-selasa-07-2024-03-26-182210_x_Thumbnail800.jpg

Machine learning model menjadi salah satu hal yang sangat penting untuk segala hal mulai dari ilmu data, pemasaran, keuangan, ritel, dan masih banyak lagi. Pada saat ini hanya sedikit saja industri yang belum menggunakan machine learning. Padahal dengan menggunakan machine learning ini perusahaan bisa mengubah cara bisnis mereka dalam beroperasi.


Sebenarnya apa sih yang dimaksud dengan machine learning model? Dan bagaimana cara membuat machine learning model ini untuk keperluan sebuah industri? Pada artikel kali ini, kita akan membahas dan mempelajari cara dari machine learning model ini dibuat. Penasaran bukan? Yuk kita simak bersama artikel di bawah ini!


1. Apa Itu Machine Learning Model?

Machine learning model adalah program yang bisa menemukan sebuah pola atau bisa mengambil keputusan dari kumpulan data yang sebelumnya tidak terlihat. Misalnya, di dalam pemrosesan bahasa alami, machine learning model bisa mengurai dan mengenai dengan tepat maksud dari kalimat atau kombinasi kata yang belum terdengar sebelumnya.


Machine learning model ini bisa melakukan tugas-tugas tersebut dengan melatihnya dengan menggunakan kumpulan data yang cukup besar. Selama pelatihan tersebut, algoritma machine learning akan dioptimalkan untuk menemukan pola atau keluaran tertentu dari kumpulan data, tergantung dari tugasnya seperti apa.


Machine Learning

Credit by Microsoft Learn


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


2. Cara Membuat Machine Learning Model

Machine learning model ini dibuat dengan menggunakan algoritma pelatihan dengan data berlabel, data tidak berlabel, ataupun campuran keduanya. Ada beberapa jenis algoritma yang dipakai untuk membuat machine learning model ini seperti berikut ini.

  • Supervised Learning: Supervised Learning digunakan ketika suatu algoritma dilatih dengan menggunakan data berlabel, sehingga suatu algoritma akan berhasil mempelajarinya.

  • Unsupervised Learning: Unsupervised Learning digunakan dengan menggunakan data yang tidak berlabel untuk melatih suatu algoritma. Dalam proses ini, algoritma akan menemukan pola dalam data itu sendiri dan membuat cluster datanya sendiri. Unsupervised learning dan pengenalan pola berguna bagi para praktisi data yang ingin menemukan pola dalam data yang saat ini tidak mereka ketahui.

  • Reinforcement Learning: Reinforcement Learning adalah teknik machine learning yang dimana nilai positif dan negatifnya diberikan pada tindakan yang diinginkan dan tidak diinginkan. Hal ini bertujuan untuk mendorong program untuk menghindari contoh-contoh pelatihan yang negatif dan mencari hal-hal positif, serta mempelajari cara memaksimalkan imbalan melalui trial dan error. Reinforcement ini bisa digunakan untuk mengarahkan machine learning tanpa pengawasan.


3. Jenis Machine Learning Model

Ada dua jenis masalah yang biasa ada di dalam machine learning yaitu klasifikasi dan prediksi. Masalah-masalah ini didekati dengan menggunakan model yang berasal dari algoritma yang dirancang untuk klasifikasi atau regresi. Tetapi terkadang, algoritma yang sama bisa digunakan untuk membuat model klasifikasi atau regresi, tergantung dari cara pelatihannya. 


Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


4. Apa Model Terbaik untuk Machine Learning?

Machine learning model yang paling cocok untuk situasi tertentu adalah bergantung pada hasil yang diinginkan. Misalnya, untuk memprediksi jumlah pembelian kendaraan pada sebuah kota dari data historisnya, teknik pembelajaran terawasi seperti regresi linier mungkin paling berguna untuk kasus ini.


Disisi lain, untuk mengidentifikasi apakah calon pelanggan di kota tersebut akan membeli kendaraan, bisa dengan berdasarkan pendapatan dan riwayat perjalanan mereka, pohon keputusan atau decision tree mungkin menjadi solusi terbaik. 

Machine Learning


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 atau ikuti  Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang!

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login