Perbedaan Jenis-jenis Algoritma Data Science
Data science merupakan bidang ilmu yang mempelajari tentang hal yang cukup berkaitan dengan big data, jadi data science ini mempelajari data dalam jumlah yang cukup besar. Data science juga gabungan dari beberapa bidang ilmu lainnya seperti contoh matematika, statistika, bahasa pemrograman, data mining, dan lain sebagainya. Di dalam penggunaannya, para praktisi data ini akan menggunakan algoritma data science untuk mempercepat dan mempermudah pekerjaan mereka.
Jadi algoritma data science adalah sebuah prosedur atau sebuah metode yang sering digunakan di dalam proses pengolahan data. Algoritma data science ini sangat dicari oleh orang-orang yang berkecimpung dalam pengolahan data. Dikarenakan perusahaan besar sudah banyak memanfaatkan algoritma ini dalam proses mengolah data perusahaan untuk bisa tercapainya tujuan bisnis mereka. Nah, pada artikel kali ini kita akan mengupas tuntas algoritma data science. Yuk simak terus artikel kali ini!
1. Algoritma Supervised Learning
Jenis algoritma yang pertama adalah algoritma supervised learning. Algoritma Supervised learning ini bisa mengidentifikasikan sebuah fitur secara eksplisit, ini dikarenakan untuk masuk ke proses prediksi dan juga masuk ke dalam proses classification. Dalam algoritma ini terdapat dua jenis yaitu ada data yang dilatih dan juga data yang diuji, yang membuat algoritma ini tidak dapat belajar dengan sendirinya, karena harus memberikan sebuah contoh terlebih dahulu. Untuk mendapatkan contoh ini harus memberikan sebuah label yang ada pada dataset. Algoritma ini juga memungkinkan perusahaan untuk membantu memecahkan masalah yang diterima oleh perusahaan. Salah satu contohnya adalah menyaring spam yang dimiliki oleh email.
Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!
2. Algoritma Unsupervised Learning
Jenis algoritma yang selanjutnya adalah algoritma unsupervised learning. Algoritma yang kedua ini cukup berbeda dari algoritma supervised learning, bedanya adalah algoritma unsupervised learning tidak membutuhkan pembelajaran yang terpadu, ini diartikan sebagai algoritma unsupervised learning menggunakan data yang tidak mempunyai label. Algoritma unsupervised ini nantinya akan mengidentifikasikan datanya dengan berdasarkan struktur, segmen serupa, kepadatan, dan juga fitur-fitur yang sama. Ini juga berguna untuk bisa menarik kesimpulan dari dataset. Algoritma jenis ini juga hanya mempelajari satu buah data dengan berdasarkan kemiripannya atau biasa disebut dengan sistem clustering. Clustering ini berguna untuk mengelompokkan data, sehingga objek-objek yang ada pada satu cluster itu akan serupa juga. Dengan cara clustering ini perusahaan akan bisa mengidentifikasikan segmen pasar dari calon-calon pelanggan yang cukup potensial untuk bisa dijadikan konsumen tersebut untuk menjadi target pasar perusahaan mereka.
3. Algoritma Reinforcement Learning
Selanjutnya algoritma data science terdapat jenis lain yaitu algoritma reinforcement learning. Algoritma ini masuk kedalam metode deep learning. Algoritma ini juga berbeda dengan algoritma sebelumnya, karena algoritma ini memiliki tujuan sendiri yaitu untuk membuat sebuah komputer bisa belajar dengan sendirinya tanpa bantuan dari lingkungan sekitar dengan cara otomatis. Algoritma ini biasa berguna sebagai pembantu untuk bisa menemukan sebuah situasi yang membutuhkan sebuah tindakan untuk bisa menemukan sebuah action plan yang nantinya bisa menghasilkan sebuah reward yang tinggi selama periode tertentu.
Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian
4. Algoritma Apriori
Terakhir terdapat algoritma apriori. Algoritma apriori adalah metode yang digunakan untuk bisa mencari sebuah pola hubungan antara satu atau lebih dalam suatu dataset. Algoritma ini juga menggunakan aturan asosiasi yang biasa diterapkan dalam database yang menampilkan sejumlah besar transaksi atau bisa disebut dengan market basket. Contoh penerapannya adalah yang terdapat supermarket. Dengan menggunakan algoritma ini, pengusaha supermarket dapat mengetahui pola belanja dari para konsumen, jadi misal konsumen membeli sebuah produk dalam supermarket, dengan aturan algoritma ini dapat diketahui dengan dua parameter yaitu support berupa presentase kombinasi item dalam database dan juga confidence yaitu hubungan antar item dalam aturan asosiatif.
Teknik atau pendekatan yang digunakan untuk membangun model disebut algoritma. Sahabat DQ telah memahami perbedaan dari masing-masing jenis algoritma data science kamu bisa memilih algoritma yang tepat untuk kamu gunakan. Lantas bagaimana cara menentukannya? Caranya mudah, cukup signup sekarang ke DQLab.id lalu pilih menu My Class. Setelah itu kamu sudah bisa menikmati pembelajaran yang praktis dan aplikatif dan jago algoritma data science bersama DQLab! Tunggu apa lagi? Yuk, signup sekarang dan mulai belajar Module Premium di DQLab!
