Pelajari Bersama Metode Machine Learning Kategori Supervised Learning

Salah satu jenis algoritma pada Machine Learning adalah Supervised Learning. Seperti yang pernah dibahas di artikel lainnya, Machine Learning tanpa data maka tidak akan bisa bekerja. Oleh sebab itu, hal yang pertama kali perlu disiapkan adalah data. Data pada algoritma ini umumnya dibagi menjadi 2 bagian, yaitu data training dan data testing. Data training nantinya akan digunakan untuk melatih algoritma dalam mencari model yang sesuai, sedangkan data testing akan dipakai untuk menguji dan mengetahui performa model yang didapatkan pada tahapan testing.

Tujuan dari jenis algoritma Machine Learning satu ini adalah mengelompokkan suatu data baru ke data lama yang sudah ada. Data yang sudah ada bisa kita sebut data training. Supervised Learning terdiri dari variabel input dan variabel output. Sehingga kita dapat meramal apa output selanjutnya ketika ingin memasuki input baru. Dalam Supervised Learning, dataset harus dilabeli dengan baik. Ingin tahu jenis jenis algoritma yang dimiliki Supervised Learning? Yuk, simak pembahasan berikut!

1. Decision Tree

Decision Tree merupakan salah satu algoritma yang sangat mudah dipahami dalam klasifikasi objek. Algoritma ini adalah salah satu algoritma Supervised Learning. Decision Tree membagi data menjadi himpunan bagian berdasarkan variabel inputnya. Algoritma ini merupakan jenis diagram alir yang membantu dalam proses pengambilan keputusan. Decision Tree ini menjadi alat pendukung keputusan yang menggunakan grafik atau model seperti pohon.

Grafik ini terdiri dari jumlah minimum ya/tidak pertanyaan dari sebuah pertanyaan, untuk menilai masing-masing probabilitasnya. Nilai probabilitas ini akan menjadi sebuah metode pengambilan keputusan dengan cara yang terstruktur dan sistematis untuk sampai pada kesimpulan yang tepat.

Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan

2. K-Nearest Neighbor Classifier (KNN)

K-Nearest Neighbor merupakan salah satu metode Machine Learning yang berfungsi untuk mengambil keputusan menggunakan Supervised Learning dimana hasil dari data masukan yang baru diklasifikasi berdasarkan terdekat dalam data nilai. Cara kerja algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) adalah melakukan klasifikasi terhadap objek yang berdasarkan dari data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut. Dimana kelas yang paling banyak muncul yang nantinya akan menjadi kelas hasil dari klasifikasi.

3. Na've Bayes

Na've Bayes merupakan algoritma Machine Learning untuk klasifikasi dengan efisiensi komputasi dan akurasi yang baik, khususnya untuk dimensi dan jumlah data yang besar. Akan tetapi performa algoritma ini akan menurun jika antar atribut tidak memiliki keterkaitan satu sama lain. Beberapa solusi untuk memecahkan permasalahan tersebut seperti pemilihan atribut, structure extension, atau pembobotan masing-masing atribut. Beberapa contoh nyata Klasifikasi Naive Bayes yaitu sebagai penanda email spam atau tidak, Mengklasifikasikan kategori sebuah artikel berita, bahkan digunakan untuk perangkat lunak pengenalan wajah.

4. Support Vector Machine

SVM merupakan algoritma yang umumnya digunakan untuk klasifikasi dan juga regresi. Dalam Machine Learning, SVM termasuk dalam model supervised learning yang berhubungan dengan analisis data dan pengenalan pola. Metode dasar SVM adalah mengambil satu set data input lalu memperkirakan untuk setiap input yang diberikan dari dua kelas yang memungkinan untuk membuat output. Dalam pemodelan klasifikasi, SVM mempunyai konsep yang lebih matang serta lebih jelas secara matematis dibanding dengan teknik-teknik klasifikasi yang lain.SVM juga bisa menanggulangi permasalahan klasifikasi serta regresi dengan linear maupun non linear.

Baca juga :Yuk Ketahui 3 Jenis Algoritma Artificial Intelligence di Dunia Industri

5. Terapkan Metode Machine Learning dengan Belajar bersama DQLab Sekarang!

Di era Big Data ini, Machine Learning merupakan salah satu teknologi yang paling diminati. Hal ini menyebabkan meningkatnya minat belajar Machine Learning. Karena sebagian besar menggunakan data berukuran besar, maka metode yang digunakan pun tidak sembarangan dan perlu keahlian untuk mengaplikasikan metode tersebut. Ingin mempelajari metode-metode dari algoritma Machine Learning? Terapkan ilmunya sekarang dengan bergabung bersama platform belajar online DQLab! Selain bisa meningkatkan ilmu data yang dimiliki, kamu juga bisa membangun portofolio datamu di DQLab guna mempersiapkan dirimu berkarir di industri data. 

Penulis : Salsabila Miftah Rezkia

Editor : Annissa Widya Davita