Mengenal Inductive Learning di Tipe Machine Learning
Machine learning memiliki berbagai jenis yang dapat diaplikasikan oleh praktisi data untuk melakukan pengolahan dan analisis data. Mulai dari supervised learning, unsupervised learning, reinforcement learning, dan lain-lain. Nah, sebenarnya ada satu lagi jenis machine learning yang tidak umum diketahui namun memiliki pengaruh juga dalam perkembangan teknologi.
Jenis machine learning tersebut adalah inductive learning. Inductive learning merupakan salah satu tipe machine learning di mana sebuah model dipelajari dari contoh-contoh yang diberikan dengan tujuan untuk membuat generalisasi tentang data yang belum pernah dilihat sebelumnya. Pendekatan ini berbeda dengan deductive learning, di mana model diberikan aturan atau premis yang spesifik untuk membuat prediksi.
Inductive learning memainkan peran penting dalam berbagai tipe machine learning, termasuk supervised learning, dimana label atau output yang benar disediakan untuk setiap contoh dalam data latih. Dalam supervised learning, model menggunakan contoh-contoh ini untuk belajar membuat prediksi yang akurat pada data baru. Namun, inductive learning juga dapat digunakan dalam konteks unsupervised learning, di mana tidak ada label yang disediakan, dan model harus mengidentifikasi pola atau struktur yang tersembunyi dalam data secara mandiri.
Dalam hal ini, model belajar membuat generalisasi tentang data tanpa panduan langsung dari label yang benar. Nah, kali ini kita akan membahas lebih dalam tentang inductive learning, simak pembahasan artikelnya yuk sahabat DQLab!
1. Definisi Inductive Learning
Inductive learning merupakan subset atau pendekatan spesifik dalam machine learning. Machine learning secara umum mencakup berbagai jenis pendekatan, seperti supervised learning, unsupervised learning, reinforcement learning, dan lain-lain. Inductive learning fokus pada pembelajaran dari contoh-contoh yang diberikan untuk membuat generalisasi.
Tujuan inductive learning adalah untuk mengenali pola umum di dalam data latih yang dapat diterapkan pada data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya. Dalam konteks machine learning pada umumnya, tujuan dapat bervariasi tergantung pada jenis tugas yang dilakukan, seperti klasifikasi, regresi, pengelompokan, atau pengenalan pola.
Sumber Gambar: ResearchGate
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
2. Perbedaan Inductive Learning dengan Machine Learning lainnya
Inductive learning memungkinkan penggunaan data latih yang terbatas untuk menghasilkan model yang dapat membuat generalisasi yang baik pada data baru. Dibandingkan dengan pendekatan yang memerlukan pemodelan atau perhitungan yang rumit untuk setiap contoh, inductive learning dapat memberikan pendekatan yang lebih efisien dalam pengembangan model.
Dengan mempelajari pola umum dari contoh-contoh yang diberikan, inductive learning memungkinkan model untuk mentransfer pengetahuan dari satu tugas atau domain ke tugas atau domain yang lain. Ini berarti model yang telah dilatih dengan menggunakan inductive learning pada satu tugas dapat digunakan atau diterapkan pada tugas yang serupa atau berhubungan. Hal ini meningkatkan efisiensi dalam pengembangan model baru dan memungkinkan pemanfaatan kembali pengetahuan yang telah ada.
3. Contoh Inductive Learning
Adapun contoh aplikatif dari inductive learning ini adalah klasifikasi email spam. Misalkan Anda ingin mengembangkan model untuk mengklasifikasikan email menjadi dua kategori: "Spam" atau "Non-Spam". Anda memiliki dataset yang terdiri dari 1000 email, di mana setiap email memiliki label yang menandakan apakah itu spam atau bukan. Anda ingin menggunakan inductive learning untuk melatih model yang dapat memprediksi dengan akurat apakah email yang belum pernah dilihat sebelumnya adalah spam atau bukan.
Dalam contoh ini, inductive learning memungkinkan model untuk belajar dari contoh-contoh yang diketahui dengan benar (data latih) untuk membuat generalisasi dan prediksi yang akurat pada data baru (email yang belum pernah dilihat sebelumnya). Model dapat mengenali pola-pola yang mengindikasikan apakah suatu email adalah spam atau bukan, dan dapat digunakan untuk memprediksi dengan akurat pada email baru yang belum pernah dilihat.
Baca juga : Kenali Algoritma Klasifikasi Machine Learning Terpopuler di Tahun 2021
4. Karakteristik Inductive Learning
Ada beberapa karakteristik yang menjadi ciri dari inductive learning. Pertama, Inductive learning fokus pada pembelajaran dari contoh-contoh yang diketahui dengan benar. Model machine learning menggunakan data latih yang terdiri dari contoh-contoh dengan input dan output yang sesuai. Model ini belajar melalui contoh-contoh ini untuk mengenali pola atau hubungan antara fitur input dan output yang terkait. Kedua, Inductive learning berfokus pada pengembangan model yang mampu membuat prediksi atau menghasilkan output yang akurat pada data baru. Model yang telah dilatih dengan menggunakan inductive learning dapat digunakan untuk menghasilkan prediksi pada data baru dengan input yang belum pernah dilihat sebelumnya.
Proses inductive learning melibatkan iterasi dan penyesuaian berulang dari model. Model melalui siklus pelatihan di mana ia menyesuaikan parameter internalnya untuk meminimalkan kesalahan prediksi. Melalui iterasi ini, model secara bertahap meningkatkan kemampuannya dalam membuat generalisasi yang lebih baik dan menghasilkan prediksi yang lebih akurat.
Tertarik untuk mengeksplorasi kegunaan Machine Learning lebih luas? Yuk belajar cara kerja Machine Learning untuk berbagai case dengan modul DQLab! Project pada modul DQLab disusun oleh profesional di bidang data sehingga case yang diangkat adalah case yang terjadi di dunia industri yang sesungguhnya.
DQLab adalah platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science dan Artificial Intelligence dengan menggunakan bahasa pemrograman populer seperti R dan Python. Menariknya, DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai Data Science secara lebih mendalam.
DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal Data Science sama sekali.
Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif, yuk sign up sekarang di DQLab.id atau ikuti training corporate DQLab dengan klik tautan https://dqlab.id/b2b berikut untuk informasi lebih lengkapnya! Ingin akses semua modul DQLab? Yuk signup sekarang!
Penulis: Reyvan Maulid