Ragam Algoritma Machine Learning, Mari Bedah Ketiganya!

Pembelajaran mesin (machine learning) adalah fondasi dari berbagai teknologi canggih saat ini. Dalam ranah ini, algoritma machine learning terbagi menjadi tiga kategori utama: supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning.

Setiap jenis memiliki pendekatan, tujuan, dan skenario penggunaan yang unik. Ketiga metode ini juga memiliki pendekatan unik yang membedakan bagaimana cara mereka mengolah data, mencapai tujuan, dan diaplikasikan dalam berbagai situasi. Artikel ini membahas bagaimana ketiga algoritma machine learning ini dibandingkan berdasarkan beberapa aspek utama. Simak penjelasannya yuk sahabat DQLab!

1. Supervised Learning

Pada supervised learning, segalanya dimulai dari data yang sudah terorganisasi dengan baik. Setiap contoh data dilengkapi dengan label, memberikan algoritma gambaran yang jelas tentang hasil yang diinginkan. Ibarat seorang siswa yang diajarkan langsung oleh gurunya, algoritma ini belajar dengan menggunakan petunjuk eksplisit dari data.

Hasilnya, model dapat digunakan untuk memprediksi sesuatu yang spesifik, seperti memutuskan apakah sebuah email adalah spam atau bukan, atau memperkirakan nilai properti berdasarkan ciri-ciri tertentu.

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

2. Unsupervised Learning

Berbeda dengan itu, unsupervised learning bekerja tanpa arahan eksplisit. Data yang dimasukkan tidak memiliki label, sehingga algoritma berfungsi seperti seorang penjelajah, menggali pola dan hubungan tersembunyi dalam data.

Metode ini sering digunakan untuk menemukan klaster atau pengelompokan, misalnya mengelompokkan pelanggan berdasarkan kebiasaan belanja atau mendeteksi anomali dalam data keuangan. Tujuannya tidak sejelas supervised learning—sebaliknya, algoritma ini lebih fokus pada eksplorasi dan pemahaman struktur data.

3. Reinforcement Learning

Kemudian ada reinforcement learning, pendekatan yang lebih dinamis dan berbasis pengalaman. Dalam metode ini, algoritma belajar melalui interaksi dengan lingkungannya. Seperti seorang pemain yang belajar memainkan gim, algoritma ini mencoba berbagai tindakan, menerima umpan balik berupa hadiah (reward) atau penalti, dan terus menyempurnakan strateginya.

Metode ini sangat berguna untuk situasi yang membutuhkan keputusan waktu nyata, seperti mengendalikan robot, mengembangkan strategi bermain gim, atau bahkan mengelola lalu lintas di kota pintar.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

4. Kesimpulan

Ketiga pendekatan ini juga berbeda dalam orientasi tujuannya. Supervised learning diarahkan untuk menghasilkan prediksi spesifik, sementara unsupervised learning lebih bebas dalam mengeksplorasi data. Di sisi lain, reinforcement learning bertujuan memaksimalkan hasil positif seiring waktu, terus belajar dari kesuksesan dan kegagalannya untuk membuat keputusan yang lebih baik di masa depan.

Pada akhirnya, pilihan antara supervised, unsupervised, dan reinforcement learning tergantung pada jenis data yang dimiliki, tujuan yang ingin dicapai, dan kompleksitas masalah yang dihadapi. Memahami perbedaan mendasar ini membantu kita memanfaatkan setiap metode dengan lebih efektif, menjadikan pembelajaran mesin sebagai alat yang semakin relevan di berbagai bidang kehidupan.

Ingin belajar machine learning tapi nggak bikin kepala pusing? Ya, DQLab jawabannya! Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri.

Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan persiapkan diri untuk menguasai machine learning dengan ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner!

Penulis: Reyvan Maulid