TEBUS HOKI! BELI 1 GRATIS 1
Belajar Data 6 BULAN GRATIS 6 BULAN hanya Rp180K!

0 Hari 1 Jam 41 Menit 29 Detik

Pahami 4 Tipe Machine Learning : Jenis & Penggunaan

Belajar Data Science di Rumah 13-September-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-rabu-07-2023-09-13-171930_x_Thumbnail800.jpg

Dengan berkembangnya teknologi dan internet membuat banyak sekali teknologi baru yang bermunculan, salah satunya adalah machine learning. Machine learning merupakan sebuah mesin yang dibuat dan dirancang untuk bisa mempelajari banyak hal secara mandiri selayaknya manusia. Machine learning ini juga termasuk kedalam bagian dari AI atau Artificial Intelligence. Dalam penggunaanya untuk memecahkan masalah, terdapat beberapa macam tipe machine learning dengan kegunaannya masing-masing. 


Machine learning ini memiliki beberapa jenis atau tipe yang bisa dipilih atau digunakan sesuai dengan kebutuhan. Tipe atau jenis machine learning ini memiliki beberapa perbedaan, tetapi pada dasarnya konsepnya sama saja setiap tipe machine learning ini, yaitu memiliki algoritma yang dapat dilatih untuk menemukan pola dalam data yang ukurannya cukup besar.


Pemilihan tipe machine learning ini juga harus tepat dan sesuai dengan data agar bisa memberikan solusi yang tepat juga dalam memecahkan permasalahan yang ada. Nah, pada artikel kali ini kita akan mengenali apa saja tipe machine learning. Mari kita simak pembahasannya.


1. Supervised Learning

Supervised learning adalah tipe pembelajaran mesin yang menggunakan algoritma yang memiliki tipe klasifikasi dengan kata lain datanya harus memiliki label. Pada prosesnya tipe supervised learning ini memerlukan bantuan data yang dikumpulkan dari data sebelumnya agar bisa melatih dan juga menentukan sebuah model dari algoritma yang dipilih.


Dengan melakukan pelatihan data ini, maka model machine learning ini akan membantu menghasilkan input dalam memprediksi hasil yang lebih akurat lagi. Supervised learning ini memiliki algoritma klasifikasi yang meliputi, Decision tree, Naive Bayes, Regresi Linear, SVM, dan Linear Discriminant Analysis.

Machine Learning

Credit by Codepolitan


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


2. Unsupervised Learning

Selanjutnya ada unsupervised learning. Berbeda dengan pembelajaran supervised learning ini terletak pada prosesnya. Proses pada pembelajaran ini tidak memerlukan data sebelumnya sebagai inputannya. Metode ini memungkinkan model machine learning untuk belajar sendiri dengan menggunakan data yang sudah diberikan.


Data tersebut juga tidak memerlukan label, tetapi algoritmanya dapat membantu model dalam membentuk klaster dari jenis data yang sama. Metode yang sering digunakan pembelajaran ini adalah algoritma K-Means, EM Klastering, dan spektral klastering. 

Machine Learning

Credit by elnfochips


3. Semi-Supervised Learning

Pembelajaran selanjutnya adalah kombinasi dari supervised learning dan juga unsupervised learning. Metode ini digunakan untuk membantu mengurangi kekurangan dari kedua metode sebelumnya. Jika pada supervised learning ini memerlukan data label dan akan memakan waktu jika data tersebut cukup banyak, sedangkan untuk unsupervised learning sendiri area penerapannya cukup terbatas. Maka salah satu solusinya adalh dengan menggabungkan pembelajaran tersebut. 

Machine Learning

Credit by Analytics Insight


Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


4. Reinforcement Learning

Terakhir ada reinforcement learning, Reinforcement Learning ini adalah suatu proses pembuatan model untuk belajar bagaimana membuat suatu keputusan. Teknik ini cukup banyak dipakai pada machine learning, hal ini karena algoritma yang dipakai dalam metode ini cukup membantu model belajar berdasarkan feedback.


Tetapi pada dasarnya, pembelajarannya biasa digunakan dengan variasi dari teknik learning lainnya. Dalam pembelajaran reinforcement ini biasa digunakan untuk menguatkan sebuah learning diatas jika tidak dapat memberikan akurasi yang akurat.


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 dan 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 Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :