Ragam Tipe Machine Learning Terupdate 2024
Machine learning adalah salah satu cabang dari Artificial Intelligence yang dapat membuat sebuah sistem yang mampu mengadaptasi kemampuan manusia untuk belajar dengan sendirinya. Machine learning berfokus untuk membuat algoritma yang terus menerus belajar dari data dan meningkatkan akurasinya dari waktu ke waktu tanpa pemrograman tertentu.
Pada aplikasi machine learning, algoritma dilatih untuk menemukan sebuah pola dan juga fitur tertentu dalam jumlah yang besar. Hal ini memiliki tujuan untuk membuat suatu keputusan maupun prediksi dengan berdasarkan data-data tersebut. Nah, pada artikel kita kali ini, kita akan membahas algoritma atau tipe machine learning apa saja yang ada pada machine learning. Apa sajakah itu? Yuk, kita simak pembahasan dibawah ini.
1. Supervised Learning
Supervised Learning adalah algoritma machine learning yang menggunakan data berlabel yang dimana outputnya sudah diketahui sebelumnya. Jadi, algoritma supervised learning ini menerima sekumpulan input dan output yang tepat. Dalam supervised learning, algoritma dapat memodifikasi model agar bisa sesuai dengan hasil yang kita inginkan. Biasanya, supervised learning ini digunakan pada aplikasi yang dapat memprediksi kejadian yang ada di masa depan dengan menggunakan data historis.
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
2. Semi-supervised Learning
Selanjutnya ada yang namanya semi-supervised learning. Tipe ini tidak jauh beda dengan supervised learning. Tetapi untuk tipe ini menggunakan data berlabel dan data tidak berlabel untuk melatih algoritma. Biasanya, data berlabel yang digunakan jumlahnya kecil dan data yang tidak berlabel berjumlah besar. Tipe ini dapat digunakan dengan tipe lainnya seperti klasifikasi, regresi, dan juga prediksi.
3. Unsupervised Learning
Untuk tipe selanjutnya adalah unsupervised learning. Metode ini adalah kebalikan dari metode supervised learning. Pada tipe unsupervised learning ini, data yang diolah tidak memiliki label dan sistem tidak dapat mengetahui jawaban maupun output yang benar. Tujuan dari tipe machine learning ini adalah untuk mengeksplorasi data dan menemukan struktur di dalamnya. Tipe ini biasanya digunakan untuk data transaksional.
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
4. Reinforcement Learning
Tipe yang terakhir adalah reinforcement learning. Tipe ini adalah tipe machine learning yang beradaptasi dengan lingkungan atau environment. Tipe ini memiliki perbedaan dibandingkan dengan tipe-tipe lainnya. Dalam tipe ini terdapat tiga komponen utama yaitu agent sang pembuat keputusan, lingkungan yaitu apa saja yang berinteraksi dengan agen, dan juga aksi yaitu apa yang agen bisa lakukan. Tugas utama dari tipe ini adalah agen dapat menentukan aksi apa yang dapat memaksimalkan hasil dalam waktu yang sudah ditentukan.
Gimana sahabat DQ? Nggak perlu khawatir jika kamu belum memiliki pengalaman tentang machine learning sebelumnya, kamu tetap bisa mengasah pemahaman mendasar kamu tentang machine learning, kamu bisa bergabung dalam modul DQLab yang berjudul “Basic Feature Discovering for Machine Learning” 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 machine learning bersama DQLab! Tunggu apa lagi? Yuk, signup sekarang dan mulai belajar Module Premium di DQLab dan ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner!