Yuk Pelajari Jenis-Jenis Algoritma Supervised Learning!
Di era modern, istilah machine learning sangat populer. Teknologi ini merupakan salah satu komponen penting dalam dunia industri yang digunakan untuk mengetahui bagaimana cara membuat mesin dapat belajar secara mandiri. Algoritma machine learning sudah banyak digunakan di berbagai lini usaha, misalnya perusahaan software terkenal di Amerika Serikat yang menggunakan algoritma machine learning untuk memanipulasi data dengan cara tertentu, membuat prediksi, mengumpulkan insight yang bermanfaat, dan lain sebagainya. Algoritma machine learning dikelompokkan menjadi tiga tipe yaitu supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning. Algoritma machine learning dirancang agar mesin dapat memproses data yang diberikan dan menghasilkan output yang diinginkan. Contohnya, kita ingin mengetahui berapa lama waktu yang kita butuhkan untuk pergi dari rumah ke supermarket. Jadi, kita memasukkan data waktu saat kita berangkat dan mesin akan mengolah data tersebut hingga berhasil memprediksi waktu yang kita butuhkan hingga sampai ke supermarket tersebut.
Algoritma machine learning yang banyak digunakan karena hasilnya cukup akurat adalah algoritma supervised learning. Pada supervised learning, kita membutuhkan data training dan data testing. Data training digunakan untuk membangun model yang tepat dengan cara melatih model secara terus menerus sehingga dapat menghasilkan model yang akurat. Data testing digunakan untuk mengetes model yang telah berhasil dibuat. Jenis algoritma supervised learning yang paling banyak digunakan untuk penelitian adalah klasifikasi dan regresi. Namun, selain metode tersebut, sebenarnya masih banyak metode lain, khususnya metode statistika yang dapat dikategorikan dalam algoritma supervised learning. Pada artikel kali ini, DQLab akan menjelaskan jenis-jenis algoritma supervised learning yang harus kamu ketahui. Jadi tunggu apa lagi? Yuk Simak artikel ini sampai akhir!
1. Apa itu Algoritma Supervised Learning?
Dalam supervised learning, mesin dilatih menggunakan data berlabel. Dataset dikatakan berlabel jika berisi parameter input dan output. Supervised learning dapat dimanfaatkan untuk memprediksi hasil data yang tidak terduga dengan belajar dari data training berlabel. Pembangunan model yang akurat dapat dilakukan oleh seorang data scientist yang terampil. Misalnya, kita ingin melatih mesin untuk memprediksi waktu perjalanan antara supermarket dan rumah. Pertama, kita membutuhkan kumpulan data berlabel seperti cuaca, rute, waktu berangkat, dan lain sebagainya yang merupakan data input yang akan kita gunakan. Hasil dari algoritma ini adalah perkiraan durasi perjalanan dari rumah menuju supermarket atau sebaliknya pada hari tertentu. Setelah kita membuat set pelatihan berdasarkan faktor yang sesuai, mesin akan melihat hubungan antara titik-titik data dan menggunakannya untuk memastikan jumlah waktu yang kita perlukan. Salah satu contoh nyata pengaplikasian algoritma supervised learning adalah aplikasi Google Maps yang bisa memprediksi waktu tempuh kita akan lebih lama saat hujan lebat atau macet.
Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan
2. Regresi, Klasifikasi, dan Naive Bayes
Jenis-jenis algoritma supervised learning yang akan kita bahas adalah regresi, klasifikasi, dan naive bayes. Dalam regresi, nilai output tunggal dihasilkan dari data latih atau data training. Nilai ini merupakan interpretasi probabilitas yang mempertimbangkan kekuatan korelasi antar variabel inputnya. Salah satu fungsi regresi adalah untuk memprediksi harga rumah berdasarkan lokasi, ukuran, dan lain sebagainya.
Klasifikasi merupakan salah satu algoritma supervised learning yang mengelompokkan data ke dalam kelas-kelas. Salah satu fungsi klasifikasi adalah untuk menentukan apakah seseorang layak mendapatkan pinjaman dari bank atau tidak. Jika data input yang kita gunakan berlabel dalam dua kelas yang berbeda, maka algoritma ini disebut dengan klasifikasi biner.
Model klasifikasi bayesian digunakan untuk dataset berukuran besar. Algoritma ini menetapkan kelas menggunakan grafik asiklik. Grafik ini terdiri dari satu node induk dan beberapa node turunan dimana setiap node anak diasumsikan independen dan terpisah dari induknya.
3. Random Forest, Neural Network, dan SVM
Model random forest merupakan salah satu algoritma ansambel. Algoritma ini bekerja dengan membangun banyak pohon keputusan dan menghasilkan klasifikasi berdasarkan individual tree. Neural network atau biasa dikenal dengan jaringan syaraf tiruan merupakan algoritma yang dirancang untuk mengelompokkan input, menggali pola, dan menginterpretasikan data sensorik. Algoritma ini membutuhkan daya komputasi yang mumpuni dan akan sangat rumit jika menggunakan ribuan data pengamatan. Algoritma ini juga disebut dengan algoritma "black box" karena dapat menginterpretasikan logika dari hasil prediksi.
Support Vector Machine atau biasa disingkat dengan SVM, merupakan algoritma supervised learning yang dikembangkan pada tahun 1990. Algoritma ini diambil dari teori pembelajaran statistik yang dikembangkan oleh Vap Nick. Algoritma Support Vector Machine merupakan algoritma pengklasifikasian diskriminatif karena memisahkan hyperplanes pada data. Output yang dihasilkan pun berbentuk hyperplane yang optimal yang akan mengkategorikan sampel-sampel baru. Algoritma SVM berhubungan dengan kerangka kernel dan digunakan di berbagai bidang seperti di bidang bioinformatika, pengenalan pola, dan pencarian informasi multimedia.
Saat membahas machine learning, maka kita tidak akan terlepas dari deep learning, artificial intelligence, dan data science karena semua istilah ini saling berhubungan dan saling melengkapi. Sama halnya dengan algoritma machine learning, data science juga merupakan ilmu yang bisa diterapkan di semua lini industri. Di era serba data, perusahaan mulai mengolah data-data yang tersedia untuk menghasilkan insight yang akan bermanfaat bagi performa perusahaan. Proses pengolahan data tersebut merupakan salah satu jobdesk dari data scientist. Selain banyak dicari, data scientist juga termasuk ke dalam profesi yang memiliki salary tinggi. Selain itu, data science juga bisa dipelajari oleh siapapun dan dengan background pendidikan apapun. Hal ini mengakibatkan semakin banyak orang tertarik dan menekuni data science secara serius.
Baca juga : Belajar Data Science: Pahami Penggunaan Machine Learning pada Python
4. Yuk Mulai Belajar Data Science Sekarang!
Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri 4.0. Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industri data yang sebenarnya! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!
Penulis: Galuh Nurvinda Kurniawati
Editor: Annissa Widya Davita