Ragam Tipe Machine Learning untuk Pengolahan Data
Halo teman-teman! Pernahkah kalian menggunakan aplikasi sosial media seperti Facebook atau Instagram? Aplikasi tersebut mungkin sudah tidak asing lagi bagi kita. Kedua aplikasi di atas merupakan contoh dari penerapan machine learning. Dalam pengaplikasiannya pengguna bisa memilih beberapa tipe machine learning yang sesuai dengan kebutuhan. Selain itu masih banyak lagi aplikasi atau software sebagai penerapan dari machine learning.
Machine learning atau mesin pembelajar merupakan suatu cabang dari artificial intelligence atau kecerdasan buatan. Dalam dunia digital seperti sekarang ini machine learning memiliki peranan penting dan banyak manfaat. Mengapa begitu? Seperti yang telah diketahui bahwa keberadaan data saat ini sangat penting untuk dikelola sehingga menghasilkan informasi. Dalam proses pengolahan data itu dibutuhkanlah aplikasi machine learning. Lalu apa saja tipe machine learning yang bisa digunakan? Yuk, simak artikel berikut ini!
1. Supervised Learning
Supervised learning merupakan tipe machine learning ini data dibagi menjadi dua yaitu data latih dan data uji. Data latih digunakan untuk membuat model yang nantinya akan diuji menggunakan data uji serta dapat mengetahui tingkat akurasi yang dihasilkan.
Biasanya tipe ini digunakan untuk proses klasifikasi. Tipe supervised learning ini juga sering digunakan oleh para mahasiswa maupun peneliti sebagai pemilihan teknik dalam penelitian untuk memecahkan studi kasus tertentu.
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
2. Semi Supervised Learning
Semi supervised learning adalah pembelajaran semi terarah atau biasa disebut dengan semi supervised learning. Tipe ini menggabungkan dua tipe machine learning sebelumnya. Algoritma ini dapat melibatkan data mulai dari yang berjumlah kecil sampai dengan yang berjumlah besar.
Tipe semi supervised learning memiliki dua metode yang biasa digunakan yaitu metode self training dan co training. Beberapa contoh dari tipe machine learning antara lain speech recognition, web content classification, dan the document classification.
3. Unsupervised Learning
Tipe unsupervised learning ini berbeda dengan tipe supervised learning, pada tipe ini data tidak dibagi menjadi dua melainkan unsupervised learning akan mengenali pola dan mengidentifikasinya. Biasanya tipe ini digunakan untuk proses klasterisasi. Sebagai contoh unsupervised learning ini digunakan untuk mengidentifikasi suatu produk lalu mengelompokkannya sesuai dengan kebutuhan. Beberapa contoh algoritma unsupervised learning antara lain seperti K-Means, K-Modes, Fuzzy C Means, dan lainnya.
4. Reinforcement Learning
Reinforcement learning merupakan salah satu tipe machine learning yang sering digunakan untuk robotik, pembuatan game, dan lainnya. Tipe machine learning ini dapat menemukan aksi dan menghasilkan output berdasarkan hasil dari trial dan error. Reinforcement learning ini memiliki tujuan untuk menentukan aksi yang dapat memaksimalkan hasil dalam waktu yang ditentukan. Reinforcement learning memiliki tiga komponen utama yaitu agen, lingkungan/environment, dan aksi.
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
Machine learning memiliki berbagai tipe yang bisa digunakan. Masing-masing tipe terdapat algoritma yang bisa dipilih sesuai dengan kebutuhan. Kamu bisa coba beberapa algoritma machine learning sesuai dengan data yang dimiliki.
DQLab menyajikan materi secara teori maupun praktek. Selain itu di DQLab pun menyediakan berbagai modul dan ebook dengan materi yang beragam sesuai kebutuhan.
Cara bergabungnya sangat mudah. Langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan nikmati belajar data science DQLab dan ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python.
Penulis : Latifah Uswatun Khasanah
Editor : Annissa Widya Davita