Ragam Jenis Algoritma Data Science Terupdate
![https://dqlab.id/files/dqlab/cache/longtail-senin-05-2023-12-18-220029_x_Thumbnail800.jpg](https://dqlab.id/files/dqlab/cache/longtail-senin-05-2023-12-18-220029_x_Thumbnail800.jpg)
Mempelajari berbagai jenis algoritma adalah salah satu bagian yang cukup penting ketika kalian bekerja di bidang ilmu data. Algoritma ini berfungsi sebagai instruksi yang memberitahu komputer bagaimana cara memecahkan masalah maupun menyelesaikan tugas. Dalam bidang ilmu data ada banyak jenis algoritma yang digunakan oleh para data scientist untuk menganalisis dan juga menginterpretasikan sebuah data.
Dengan kalian memahami berbagai jenis algoritma ini, kalian bisa lebih mudah dalam memahami kerja data science dan juga cara menerapkannya dalam dunia pekerjaan. Ada apa sajakah algoritma data science? Yuk kita simak pembahasannya di bawah ini!
1. Algoritma Supervised Learning
Algoritma yang pertama ada algoritma Supervised Learning. Algoritma supervised learning adalah algoritma yang memungkinkan kalian untuk membuat sebuah prediksi dan juga mendapatkan wawasan dari data dengan menggunakan data berlabel.
Algoritma ini belajar melalui data berlabel untuk membuat model yang kemudian akan digunakan untuk memprediksi hasil untuk data baru yang tidak terlihat. Algoritma ini juga merupakan algoritma terawasi, tujuannya adalah untuk memaksimalkan akurasi prediksi yang dihasilkan dari algoritma ini.
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
2. Algoritma Unsupervised Learning
Selanjutnya ada algoritma Unsupervised Learning. Algoritma Unsupervised Learning adalah jenis algoritma yang memungkinkan kalian untuk mengungkap pola sebuah prediksi tanpa perlu menggunakan data berlabel. Algoritma ini bekerja dengan menganalisis struktur data yang mendasari dan mengidentifikasikan kesamaan maupun pola di antara titik-titik data.
Salah satu algoritma yang menerapkan algoritma Unsupervised Learning ini adalah algoritma K-Means. Algoritma ini memiliki tujuan untuk mempartisi datanya ke dalam K Cluster yang berbeda dengan berdasarkan kemiripannya.
3. Algoritma Reinforcement Learning
Selanjutnya adalah algoritma Reinforcement Learning. Algoritma Reinforcement Learning ini adalah algoritma yang memungkinkan mesin untuk belajar dan membuat keputusan melalui sebuah uji coba. Dengan menggunakan hadiah dan hukuman, algoritma ini akan terus meningkatkan cara kerjanya dari waktu ke waktu.
Dalam proses yang berulang inilah yang mungkinkan algoritma ini untuk mempelajari strategi apa yang optimal pada suatu masalah atau tugas dan membuat pilihan yang cerdas dengan berdasarkan pengalaman sebelumnya.
Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian
4. Algoritma Apriori
Terakhir ada algoritma Apriori. Algoritma Apriori ini adalah sebuah algoritma yang memungkina sebuah mesin untuk bisa mencari suatu pola maupun hubungan antara satu atau lebih dalam sebuah dataset. Algoritma ini biasanya menggunakan aturan asosiasi yang biasa diterapkan dalam sebuah database yang menampilkan sejumlah besar transaksi atau biasa disebut dengan market basket. Algoritma ini biasanya diterapkan dalam suatu supermarket yang menampilkan sejumlah besar transaksi yang ada.
Sahabat DQ ingin berkarir di bidang data science tapi, tidak memiliki background pendidikan yang linier dengan itu? Sudah mencoba belajar otodidak tapi malahan overdosis materi? Mengingat skill data science terbilang cukup banyak yang wajib dikuasai salah satunya adalah memahami algoritma data science nya hingga tahap penerapannya pada dataset.
Yuk, coba free module Introduction to Data Science with R dan python dari DQLab sekarang!
Caranya gimana? Mudah banget kok cukup signup sekarang ke DQLab.id lalu pilih menu learn. 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!