Mengenal Algoritma Machine Learning & Variasi Jenisnya

Pernahkah Sahabat DQ memayangkan saat sedang bersantai di rumah, membuka aplikasi streaming favorit, dan langsung disuguhkan rekomendasi film yang terasa pas banget dengan mood kamu saat itu. Atau mungkin, pernah bertanya-tanya, bagaimana sih cara mobil tanpa pengemudi bisa tahu harus berhenti di lampu merah? Semua itu adalah contoh kecil dari kekuatan machine learning, teknologi yang diam-diam bekerja di balik layar, membuat hidup kita lebih mudah, canggih, dan terkadang sedikit magis.

Di zaman sekarang, memahami machine learning tidak hanya penting bagi mereka yang berkecimpung dalam bidang teknologi atau programmer saja. Bahkan jika kamu hanya sekadar ingin tahu bagaimana teknologi ini bekerja, atau mungkin tertarik untuk mengeksplorasi karir di bidang yang sedang naik daun ini, mempelajari tentang algoritma machine learning adalah langkah awal yang wajib dilakukan. Yuk, kenali algoritma machine learning dan variasi jenisnya melalui pembahasan berikut ini! 

1. Apa Itu Machine Learning?

Secara sederhana, machine learning adalah cabang dari kecerdasan buatan (AI) yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data tanpa harus diprogram secara eksplisit. Dengan kata lain, alih-alih memberi tahu komputer apa yang harus dilakukan, kita memberi komputer banyak data, dan komputer akan "belajar" dari data tersebut untuk membuat keputusan atau prediksi. Misalnya, saat kita mengunggah foto di media sosial dan sistem otomatis mengenali wajah teman kita, itu adalah contoh sederhana dari penerapan machine learning.

Penerapan machine learning sangat luas dan relevan dengan perkembangan teknologi saat ini. Mulai dari personalisasi konten di media sosial, analisis data besar (big data), hingga pengembangan teknologi otonom seperti mobil tanpa pengemudi, semuanya melibatkan machine learning. Dengan semakin meningkatnya volume data dan kekuatan komputasi, pemahaman tentang machine learning menjadi semakin penting, terutama bagi mereka yang tertarik untuk terjun ke dunia teknologi.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. Algoritma Supervised Learning

Supervised learning adalah salah satu jenis algoritma machine learning yang paling umum digunakan. Dalam pendekatan ini, model "dilatih" menggunakan dataset yang sudah diberi label, artinya setiap input memiliki output yang diketahui. Tujuan dari supervised learning adalah mempelajari hubungan antara input dan output tersebut sehingga model dapat memprediksi output untuk data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya.

Sumber: GeeksforGeeks

Contoh penggunaan supervised learning bisa kita temukan dalam prediksi harga rumah. Misalnya, kita memiliki dataset yang berisi informasi tentang ukuran rumah, jumlah kamar, lokasi, dan harga jualnya. Dengan menggunakan supervised learning, kita bisa melatih model untuk memprediksi harga rumah baru berdasarkan karakteristik yang sama.

Algoritma populer dalam supervised learning termasuk Linear Regression, yang sering digunakan untuk prediksi kontinyu, serta Decision Trees dan Support Vector Machines (SVM), yang lebih cocok untuk klasifikasi.

3. Algoritma Unsupervised Learning

Berbeda dengan supervised learning, unsupervised learning bekerja dengan data yang tidak diberi label. Artinya, algoritma ini harus menemukan pola atau struktur dalam data tanpa panduan yang jelas. Salah satu aplikasi umum dari unsupervised learning adalah clustering, yaitu pengelompokan data ke dalam kategori yang mirip satu sama lain.

Sumber: GeeksforGeeks

Contoh nyatanya bisa dilihat pada pengelompokan pelanggan dalam bisnis. Dengan menggunakan algoritma clustering seperti K-Means, perusahaan dapat mengelompokkan pelanggan mereka berdasarkan pola pembelian atau preferensi, sehingga bisa memberikan penawaran yang lebih personal dan relevan.

Selain K-Means, algoritma lain yang populer dalam unsupervised learning adalah Principal Component Analysis (PCA) yang sering digunakan untuk mengurangi dimensi data, dan DBSCAN yang efektif dalam mengidentifikasi kelompok dengan bentuk yang arbitrer.

4. Algoritma Reinforcement Learning

Reinforcement learning adalah jenis machine learning yang bekerja berdasarkan sistem reward (hadiah) dan punishment (hukuman). Dalam pendekatan ini, agen (misalnya, robot atau program komputer) belajar melakukan suatu tugas dengan berinteraksi dengan lingkungan dan menerima feedback berupa reward atau punishment berdasarkan tindakan yang diambil. Tujuan dari reinforcement learning adalah memaksimalkan total reward yang diterima agen sepanjang waktu.

Sumber: GeeksforGeeks

Salah satu contoh terkenal dari reinforcement learning adalah dalam pengembangan AI untuk game. Misalnya, algoritma reinforcement learning digunakan untuk melatih AI yang dapat bermain game seperti catur atau Go dengan tingkat kemampuan yang setara atau bahkan lebih baik dari pemain manusia.

Algoritma yang sering digunakan dalam reinforcement learning termasuk Q-Learning dan Deep Q-Networks (DQN), di mana yang terakhir ini merupakan versi yang lebih kompleks dan kuat dengan menggunakan jaringan saraf tiruan.

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

5. Variasi dan Tren Lain dalam Machine Learning

Selain ketiga jenis utama algoritma machine learning yang sudah dibahas, ada juga variasi lain yang tidak kalah menarik. Salah satunya adalah semi-supervised learning, yang merupakan kombinasi antara supervised dan unsupervised learning. Dalam pendekatan ini, model dilatih menggunakan sebagian data yang diberi label dan sebagian lainnya tidak, sehingga dapat memanfaatkan kelebihan dari kedua metode.

Self-supervised learning adalah tren baru di mana model belajar dari data yang tidak diberi label dengan menciptakan labelnya sendiri berdasarkan data tersebut. Pendekatan ini sangat berguna untuk pelatihan model yang harus bekerja dengan data dalam jumlah besar tanpa memerlukan label manual. Selain itu, deep learning juga merupakan sub-bidang dari machine learning yang semakin populer, terutama dalam pemrosesan gambar dan suara, dengan menggunakan jaringan saraf tiruan yang lebih kompleks.

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