SUPER 6.6 SALE! DISKON 96%
Belajar Data Science 6 Bulan hanya 120K!

0 Hari 4 Jam 44 Menit 21 Detik

Mengenal Ragam Konsep Machine Learning

Belajar Data Science di Rumah 30-Juli-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1-longtail-jumat-07-1-2023-07-28-215553_x_Thumbnail800.jpg

Di era big data, artificial intelligence dan machine learning menjadi istilah yang cukup mendapatkan sorotan, khususnya di industri teknologi yang mulai mengadaptasi automation. Fungsi kedua teknologi ini adalah untuk menghemat tenaga, waktu, dan biaya karena bisa dikerjakan secara otomatis tanpa bantuan manusia secara eksplisit. Sebenarnya, artificial intelligence adalah bagian dari machine learning. Kedua teknologi ini memerlukan algoritma untuk menyelesaikan tugas. Baik machine learning maupun artificial intelligence sama-sama menggunakan bahasa pemrograman untuk menjalankan sistem automation.


Meskipun banyak dibicarakan, tidak sedikit orang yang tidak bisa membedakan artificial intelligence dan machine learning. Meskipun sama-sama menggunakan algoritma dan dibangun di bahasa pemrograman seperti R dan Python, namun kedua teknologi modern ini sangat berbeda, loh! Apa saja perbedaan keduanya? Yuk kita simak bersama!


1. Konsep Machine Learning

Machine Learning

Machine learning adalah disiplin ilmu komputer yang menggunakan algoritma dan analitik komputer untuk membangun model prediktif yang dapat memecahkan masalah bisnis. Menurut McKinsey & Co., machine learning didasarkan pada algoritma yang dapat belajar dari data tanpa bergantung pada pemrograman berbasis aturan. Tom Mitchell dalam bukunya mengenai machine learning mengatakan "Sebuah program komputer dikatakan belajar dari pengalaman E sehubungan dengan beberapa kelas tugas T dan ukuran kinerja P, jika kinerjanya pada tugas di T, yang diukur dengan P, meningkat dengan pengalaman E."


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


2. Konsep Artificial Intelligence

Machine Learning

Artificial intelligence adalah proses menanamkan data, informasi, dan kecerdasan manusia ke mesin. Teknologi yang dikenal juga dengan AI bertujuan untuk mengembangkan mesin yang dapat berpikir dan bertindak seperti manusia. Teknologi ini dapat meniru perilaku manusia dan melakukan tugas dengan belajar dari kesalahan. Sebagian besar sistem AI mensimulasikan kecerdasan alami untuk memecahkan masalah yang kompleks.


3. Algoritma Machine Learning

Secara umum, machine learning dibagi menjadi tiga, yaitu supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning. Ketiga algoritma ini memiliki perbedaan yang signifikan di bagian data training dan data testing. Algoritma supervised learning memerlukan data training dan data testing sedangkan algoritma unsupervised learning tidak. Sedangkan algoritma reinforcement learning adalah machine learning yang bertujuan untuk melatih agen untuk menyelesaikan tugas dalam environment yang tidak pasti. Agen menerima pengamatan dan hadiah dari environment dan mengirimkan tindakan ke environment.


4. Jenis Artificial Intelligence

Ada beberapa jenis algoritma AI, dua diantaranya yang paling sering digunakan adalah reactive machine dan limited memory. Reactive machine adalah sistem yang hanya bisa berinteraksi dan tidak membentuk ingatan sehingga tidak menggunakan data histori untuk membuat keputusan baru. AI limit memory adalah jenis AI yang merajuk pada masa lalu dan informasi yang ditambahkan selama periode tertentu. 


Bcaa juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


Setiap tipe dari AI dan machine learning memiliki fungsi dan tujuan yang berbeda-beda. Namun algoritma AI dan machine learning dapat digunakan di berbagai bidang industri. Yuk kenali penerapan machine learning di berbagai bidang industri bersama DQLab! Kamu bisa belajar cara machine learning bekerja di bidang telco, health care, hingga retail.


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 DQLab LiveClass  Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner untuk informasi lebih lengkapnya! Ingin bangun portfolio? Yuk signup sekarang!


Penulis: Galuh Nurvinda K


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login