Pengaplikasian Unik dari Tipe-Tipe Machine Learning

Machine Learning adalah teknologi yang memungkinkan sistem untuk belajar sehingga bisa membuat keputusan secara mandiri berdasarkan data historis. Keberadaan teknologi ini tentu saja memberikan kemudahan dalam proses pengolahan data, khususnya ketika harus mengolah big data yaitu data yang bervolume besar dan terus bertambah jumlahnya dalam waktu singkat. Tentu saja jika harus diolah secara manual tanpa menggunakan Machine Learning akan membutuhkan effort yang besar.

Machine Learning merupakan cabang dari kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI). Jika kita meninjau lebih detail, ternyata Machine Learning terbagi menjadi berbagai tipe yang digunakan untuk berbagai tujuan dan aplikasi, yaitu Supervised Learning, Unsupervised Learning, Reinforcement Learning, dan Semi Supervised Learning. Dalam artikel ini kita akan membahas  keempat tipe Machine Learning tersebut. Yuk, simak pembahasannya!

1. Supervised Learning

Pict by Geeks for Geeks

Supervised Learning merupakan tipe Machine Learning dimana model akan dilatih menggunakan data yang sudah memiliki label. Artinya, setiap input dalam data training akan memiliki output yang benar, sehingga dapat digunakan oleh model untuk belajar dan membuat prediksi pada data baru. Kelebihan dari Machine Learning tipe ini adalah akurasi tinggi dalam prediksi dan klasifikasi jika data training representatif dan berkualitas tinggi. 

Berikut adalah contoh pengaplikasian Supervised Learning:

• Diagnosa Medis. Analisis ini akan menggunakan data riwayat pasien yang diberi label dengan diagnosis penyakit. Data ini nantinya berguna untuk melatih model yang dapat mendiagnosis penyakit baru berdasarkan gejala dan tes medis.

• Prediksi Penjualan. Analisis ini dapat melatih model dengan data penjualan historis untuk memprediksi penjualan produk di masa depan, membantu perusahaan dalam manajemen inventaris dan strategi pemasaran.

  
  

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

2. Unsupervised Learning

Pict by Geeks for Geeks

Unsupervised Learning merupakan salah satu tipe Machine Learning dimana model dilatih menggunakan data yang tidak memiliki label. Model akan mencoba menemukan pola atau struktur dalam data tanpa panduan eksplisit. Kelebihan dari Machine Learning tipe ini adalah dapat mengungkap pola tersembunyi dalam data yang mungkin tidak terlihat dengan metode lain.

Contoh penggunaan tipe data ini bisa dilihat pada berbagai analisis berikut:

• Clustering Pelanggan. Pada analisis ini, kita akan mengelompokkan pelanggan berdasarkan perilaku pembelian untuk menargetkan campaign marketing yang lebih efektif dan personal.

• Reduksi Dimensi. Analisis jenis ini menggunakan Principal Component Analysis (PCA) untuk mengurangi jumlah fitur dalam dataset yang sangat besar, sehingga membuatnya lebih mudah untuk divisualisasikan dan dianalisis.

  
  

3. Reinforcement Learning

Pict by Geeks for Geeks

Reinforcement Learning adalah tipe Machine Learning dimana model belajar secara interaktif melalui trial and error. Model akan menerima feedback dalam bentuk reward atau punishment berdasarkan tindakan yang diambil. Hal ini dapat digunakan untuk memaksimalkan reward di masa depan. Kelebihan dari tipe ini adalah bisa menangani masalah keputusan yang kompleks dan dinamis karena belajar dari lingkungan yang interaktif.

Contoh penggunaan Machine Learning tipe Reinforcement Learning adalah:

• Pengembangan Game. Dalam proses pengembangan game, kita akan melatih agen AI untuk bermain game seperti catur atau Go dengan tingkat keahlian yang sangat tinggi, sehingga bisa mengalahkan pemain manusia terbaik.

• Self Driving Car. Pengembangan self driving car menggunakan Reinforcement Learning untuk melatih kendaraan agar dapat mengemudi sendiri dengan aman di berbagai kondisi jalan dan cuaca.

4. Semi-Supervised Learning

Pict by Geeks for Geeks

Semi-Supervised Learning adalah tipe Machine Learning yang menggabungkan elemen Supervised dan Unsupervised Learning. Model dilatih menggunakan sejumlah kecil data yang memiliki label dan sejumlah besar data yang tidak memiliki label. Kelebihan dari tipe ini adalah kita bisa memanfaatkan data yang tidak memiliki label karena seringkali tersedia dalam jumlah besar. Dengan begitu kita bisa meningkatkan kinerja model dengan biaya anotasi yang lebih rendah.

Contoh penggunaan Machine Learning tipe ini adalah:

• Deteksi Anomali. Pendeteksian ini akan menggunakan beberapa data yang diberi label dan sisanya tidak diberi label untuk mendeteksi aktivitas mencurigakan atau anomali dalam transaksi keuangan.

• Pengenalan Wajah. Analisis ini dapat menggunakan beberapa gambar wajah yang diberi label dan banyak gambar yang tidak diberi label untuk meningkatkan akurasi sistem pengenalan wajah.

  
  

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

Setiap tipe Machine Learning memiliki kelebihan dan penggunaan spesifik yang membuatnya cocok untuk berbagai tugas, mulai dari prediksi dan klasifikasi hingga pengelompokan dan pengambilan keputusan. Dengan memahami perbedaan dari masing-masing tipe Machine Learning akan membantu dalam memilih pendekatan yang tepat untuk masalah tertentu sehingga bisa memaksimalkan potensi data dalam pengambilan keputusan dan inovasi teknologi.

Tertarik dengan Machine Learning? Kita bisa memulai dengan  mempelajari Machine Learning di DQLab. Selain modul pembelajaran, kita juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner yang diadakan oleh DQLab.

DQLab merupakan platform belajar online dengan fokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI). Platform ini telah menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Selain itu, materi yang ada di DQLab telah dibuat menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT.  

Untuk mendapatkan pengalaman belajar menarik, buruan sign up di DQLab. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Analyst!

Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri