Ragam Tipe Machine Learning & Studi Kasusnya

Berbagai industri, mulai dari e-commerce hingga kesehatan, memanfaatkan machine learning untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi bisnisnya. Pada dasarnya, machine learning bekerja dengan melatih model pada data sehingga model tersebut dapat membuat prediksi atau mengambil keputusan tanpa program yang eksplisit. Salah satu cara terbaik untuk memahami machine learning adalah dengan mengenal tipe-tipe utama yang mendasarinya. Apa sajakah itu? Mari simak pembahasan di bawah ini!

1. Tipe Supervised Learning

Supervised learning adalah tipe machine learning di mana model dilatih menggunakan data berlabel. Artinya, setiap data input sudah disertai dengan output yang diharapkan, sehingga model dapat belajar untuk memetakan pola dari input ke output yang benar. Metode ini umumnya digunakan untuk tugas-tugas seperti klasifikasi dan regresi.

Misalnya, dalam aplikasi klasifikasi email spam, model akan dilatih dengan data email yang telah dikategorikan sebagai spam atau bukan spam. Selama proses pelatihan, model akan mempelajari ciri-ciri email yang masuk ke masing-masing kategori berdasarkan data historis yang berlabel, sehingga mampu mengklasifikasikan email baru dengan akurasi tinggi.

Studi kasus yang umum untuk supervised learning adalah deteksi penipuan di bank. Dalam kasus ini, data transaksi yang dicurigai telah diklasifikasikan sebagai transaksi curang atau tidak curang, sehingga model machine learning dapat mendeteksi pola-pola penipuan dari data transaksi tersebut. Algoritma seperti Decision Trees, Support Vector Machines (SVM), dan Random Forests sering digunakan dalam supervised learning.

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

2. Tipe Unsupervised Learning

Unsupervised learning adalah tipe machine learning di mana model dilatih dengan data yang tidak berlabel. Berbeda dengan supervised learning, tidak ada output yang disediakan, sehingga model harus menemukan pola-pola tersembunyi dalam data tanpa panduan dari label. Algoritma unsupervised learning sering digunakan untuk pengelompokan (clustering) dan pengurangan dimensi data.

Salah satu algoritma yang paling terkenal dalam tipe ini adalah K-Means Clustering, yang digunakan untuk mengelompokkan data berdasarkan kemiripan karakteristik. Misalnya, dalam dunia e-commerce, unsupervised learning sering diterapkan untuk segmentasi pelanggan.

Perusahaan e-commerce dapat menggunakan algoritma clustering untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan perilaku belanja, preferensi produk, atau frekuensi pembelian, tanpa perlu mengetahui kategori pelanggan sebelumnya. Dari segmen-segmen yang terbentuk, perusahaan dapat merancang strategi pemasaran yang lebih efektif dan personal.

3. Tipe Reinforcement Learning

Reinforcement learning merupakan tipe machine learning yang berfokus pada bagaimana agen (agent) dapat belajar dari interaksinya dengan lingkungan untuk mengambil tindakan yang memaksimalkan nilai reward kumulatif. Dalam reinforcement learning, agen diberi insentif berupa reward atau punishment berdasarkan tindakan yang diambil, dan agen belajar untuk menyesuaikan tindakannya agar mendapatkan reward yang lebih tinggi.

Berbeda dengan supervised learning yang memerlukan data berlabel, reinforcement learning belajar secara bertahap dari pengalaman, mirip dengan bagaimana manusia belajar dari trial-and-error. Aplikasi reinforcement learning sangat bervariasi, mulai dari game, robotika, hingga kendaraan otonom.

Sebuah studi kasus yang terkenal adalah bagaimana AlphaGo, program AI buatan Google DeepMind, berhasil mengalahkan pemain Go profesional dengan menggunakan reinforcement learning. Melalui jutaan pertandingan simulasi, AlphaGo belajar strategi optimal untuk memenangkan permainan. Dalam konteks lain, reinforcement learning juga digunakan dalam pengembangan mobil otonom, di mana mobil-mobil ini dilatih untuk memahami kondisi jalan dan merespons situasi lalu lintas dengan tepat.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

4. Tips Memilih Tipe Machine Learning yang Tepat

Memilih tipe machine learning yang tepat untuk proyek tergantung pada beberapa faktor, terutama jenis data yang kalian miliki dan tujuan akhir yang ingin dicapai. Jika kalian memiliki data yang berlabel, di mana setiap input memiliki output yang diketahui, supervised learning adalah pilihan terbaik.

Tipe ini cocok untuk tugas-tugas seperti klasifikasi, regresi, dan prediksi, di mana hasil akhirnya jelas dan dapat diukur. Misalnya, jika kalian ingin membangun model yang dapat memprediksi nilai properti berdasarkan fitur-fitur seperti lokasi, luas bangunan, dan jumlah kamar, supervised learning merupakan pilihan yang tepat.

Sedangkan jika data yang kalian miliki tidak berlabel dan kalian ingin menemukan pola tersembunyi atau struktur dalam data, unsupervised learning adalah solusinya. Metode ini cocok untuk pengelompokan data, pengurangan dimensi, atau eksplorasi data. Misalnya, dalam studi pelanggan, jika kalian tidak memiliki kategori atau segmen yang sudah ditentukan sebelumnya, maka bisa menggunakan unsupervised learning untuk menemukan pola perilaku di antara pelanggan.

Sementara itu, jika kalian berurusan dengan lingkungan yang berubah secara dinamis atau membutuhkan keputusan berkelanjutan, seperti sistem trading saham otomatis atau robot yang harus belajar berinteraksi dengan lingkungannya, reinforcement learning adalah pilihan yang paling relevan. Tipe ini memungkinkan model untuk belajar secara adaptif dan fleksibel berdasarkan interaksi dengan dunia nyata.

Dengan memahami perbedaan dan penerapan masing-masing jenis, kita dapat lebih memaksimalkan potensi dan memahami keterbatasan dari machine learning dalam menyelesaikan masalah-masalah kompleks di dunia nyata. Nah, DQLab adalah tempat belajar yang tepat.

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!