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

Metode Machine Learning untuk Digunakan di 2024

Belajar Data Science di Rumah 29-Maret-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-kamis-07-2024-03-30-101608_x_Thumbnail800.jpg

Machine learning dibuat dengan menggunakan algoritma yang dilatih untuk menjadi machine learning model yang digunakan untuk mendukung beberapa inovasi paling berdampak di dunia saat ini.  Sederhananya adalah algoritma machine learning seperti resep yang memungkinkan komputer untuk mempelajari dan juga membuat prediksi dari data yang ada. 


Pada artikel kita kali ini, kita akan membahas berbagai macam metode machine learning yang paling populer untuk kalian ketahui dan menjelajahi berbagai macam gaya pembelajaran yang digunakan untuk mengubah algoritma machine learning menjadi machine learning model yang berfungsi. Apa sajakah itu? Yuk kita lihat pembahasannya!


1. Naive Bayes

Naive Bayes adalah sekumpulan algoritma supervised learning yang digunakan untuk membuat model prediktif untuk tugas biner atau multi klasifikasi. Hal ini didasarkan pada Teorema Bayes dan beroperasi pada probabilitas bersyarat yang memperkirakan kemungkinan klasifikasi berdasarkan faktor-faktor gabungan sambil mengasumsikan independensi di antara faktor-faktor tersebut.


Naive Bayes memanfaatkan asumsi independensi antar faktor yang menyederhanakan penghitungan dan memungkinkan algoritma bekerja secara efisien dengan kumpulan data yang cukup besar. Ini sangat cocok untuk tugas-tugas seperti klasifikasi dokumen, pemfilteran spam email, analisis sentimen, dan banyak aplikasi lainnya.


Machine Learning

Credit by Analytics Vidhya


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


2. Apriori

Apriori adalah algoritma unsupervised learning yang digunakan untuk pemodelan prediktif, khususnya di bidang penambangan aturan asosiasi. Algoritma apriori bekerja dengan memeriksa data transaksional yang disimpan di dalam database relasional.


Dengan menerapkan algoritma apriori, analisis bisa mengungkap wawasan berharga dari data transaksional dan memungkinkan mereka untuk membuat prediksi atau rekomendasi berdasarkan pola asosiasi item set yang diamati. 


3. Gradient Boosting

Algoritma Gradient Boosting ini menggunakan metode ansambel, yang berarti algoritma tersebut membuat serangkaian model “lemah” yang ditingkatkan secara berulang untuk membentuk model prediktif yang kuat.


Proses berulang secara bertahap mengurangi kesalahan yang dibuat oleh model, sehingga bisa menghasilkan model akhir yang optimal dan akurat. Algoritma ini dimulai dengan model sederhana yang bisa membuat asumsi dasar, seperti mengklasifikasikan data dengan berdasarkan apakah data tersebut berada di atas atau di bawah rata-rata.


Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


4. K-Means

K-Means adalah algoritma unsupervised learning yang biasa digunakan untuk tugas pengelompokkan dan pengenalan pola. Algoritma ini bertujuan untuk mengelompokkan titik data dengan berdasarkan kedekatannya satu sama lain. Pengelompokkan K-Means ini menggunakan konsep kedekatan untuk mengidentifikasi pola dalam data.


Algoritma pengelompokan ini sangat berguna untuk kumpulan data besar dan dapat memberikan wawasan tentang struktur inheren data dengan mengelompokkan titik-titik serupa. Adapun aplikasi-aplikasi yang menggunakan algoritma ini seperti segmentasi pelanggan, kompresi gambar, dan deteksi anomali. 

Machine Learning

Credit by Javatpoint


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!

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login