PROMO PAYDAY! SERBU PAKET DATA SCIENCE 3 BULAN CUMA 100K!
Diskon Spesial 95% Belajar Data Science Bersertifikat
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 14 Jam 42 Menit 49 Detik 

Rekomendasi Metode Machine Learning dalam Data Science

Belajar Data Science di Rumah 03-Oktober-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/287403e3ec75ca00056627efb77e3982_x_Thumbnail800.jpg

Berbicara tentang Data Science, memang tidak akan jauh-jauh dari teknologi Artificial Intelligence, Machine Learning, dan turunannya. Machine Learning merupakan sebuah teknologi yang memungkinkan mesin memiliki cara berpikir seperti manusia, sehingga mesin dapat mengambil keputusan secara otomatis berdasarkan data-data history yang telah dipelajarinya.nSemakin banyak belajar menggunakan data history, maka akurasi pada keputusan yang dibuat akan semakin tinggi.


Pada dasarnya Machine Learning ini merupakan bagian dari Data Science yang harus dikuasai oleh praktisi data, khususnya jika kamu tertarik untuk bekerja sebagai Data Scientist. Algoritma yang dimiliki oleh Machine Learning terbilang cukup banyak, namun secara garis besar dapat dikelompokkan menjadi Supervised Learning, Unsupervised Learning, Reinforcement Learning, dan Semi Supervised Learning.


Dalam artikel ini kita akan fokus untuk membahas algoritma Supervised Learning, mulai dari pengertian, kelebihan dan kekurangan, serta jenis dari algoritma Supervised Learning. Yuk, simak pembahasannya!


1. Algoritma Supervised Learning

data science

Algoritma Supervised Learning merupakan salah satu algoritma yang tersedia dalam Machine Learning, dimana pada algoritma ini menggunakan data yang sudah memiliki label untuk dijadikan bahan pembelajaran.


Algoritma Supervised Learning ini merupakan algoritma yang bersifat input-output, artinya karena data yang digunakan sebagai bahan pembelajaran (input) telah memiliki label, maka outputnya akan dikontrol oleh label yang telah ada sebelumnya. 


Contoh singkatnya, misalkan ada sekumpulan apel yang diberikan label “apel merah” dan “apel hijau”, maka ketika ada benda baru yang mirip dengan apel merah ataupun hijau, maka model yang telah dibuat akan secara otomatis mengatakan bahwa itu adalah apel yang sesuai dengan label yang dimiliki. Menariknya, algoritma Supervised Learning dapat memodifikasi model yang dibuat untuk menyesuaikan hasil yang diinginkan.


Baca juga: Bidang Pemerintahan Juga Butuh Skill Data Science, Untuk Apa Ya?


2. Kelebihan dan Kekurangan Algoritma Supervised Learning

data science

Algoritma Supervised Learning sudah pasti memiliki kelebihan dan kekurangannya. Jika kita tinjau dari segi kelebihan, Algoritma Supervised Learning akan membuat penggunanya dapat mendefinisikan ingin membagi data menjadi berapa kelompok, dimana kelompok ini akan disesuaikan dengan label yang dimiliki. Hal ini akan membuat proses klasifikasi menjadi lebih spesifik.


Tidak hanya itu, kita juga tidak akan membutuhkan memori untuk penyimpanan data training, namun kita dapat menggunakan batas keputusan dalam bentuk rumus matematika. Selain klasifikasi, algoritma ini juga bisa digunakan untuk memprediksi nilai target numerik dari beberapa data yang telah memiliki label.


Sedangkan untuk kelemahannya adalah algoritma ini kurang mampu untuk menangani kasus yang kompleks karena hanya terbatas pada label yang ada saja. Misalkan dalam kasus klasifikasi, jika tidak ada data baru yang mirip dengan data yang telah ada sebelumnya, maka algoritma akan bingung akan mengelompokkannya ke kelompok yang mana. 


3. Klasifikasi

data science

Klasifikasi merupakan salah satu tipe pekerjaan yang bisa diselesaikan oleh algoritma Supervised Learning. Secara umum, klasifikasi ini merupakan proses pengelompokan data berdasarkan label yang telah ada pada saat training data.


Sehingga begitu ada data baru, maka akan langsung dikelompokkan pada label yang paling mendekati karakteristiknya. Beberapa algoritma Supervised Learning dalam hal klasifikasi yang sering digunakan adalah Logistic Regression, Decision Trees, Random Forest, KNN, SVM, Neural Networks, Naïve Bayes, dll.


4. Prediksi

data science

Selain klasifikasi, tipe pekerjaan lain yang bisa dikerjakan oleh algoritma Supervised Learning adalah prediksi. Dalam Machine Learning, prediksi ini akan digunakan untuk memprediksi nilai yang mungkin terjadi berdasarkan model yang telah dibuat.


Biasanya model ini akan menggambarkan data yang yang digunakan untuk training data. Beberapa contoh algoritma Supervised Learning yang bisa digunakan dalam hal prediksi adalah Linear Regression, Decision Trees, Neural Networks, SVM, Trees, dll


Baca juga: Memahami Keunggulan dan Manfaat Data Science dalam Dunia Bisnis


Perkembangan teknologi yang begitu pesan membuat segala sesuatu menjadi mungkin. Siapa yang pernah berfikir bahwa pada masa ini banyak hal yang biasanya hanya bisa dilakukan oleh manusia tapi bisa digantikan oleh mesin? Tentu saja agar tidak tertinggal dan bisa mengikuti perkembangan zaman, kita juga harus terus mengupgrade diri.


Salah satunya adalah dengan mempelajari Machine Learning. Tenang, kamu tidak perlu pusing-pusing lagi mencari tempat belajar karena DQLab juga menyediakan modul yang membahas tentang Machine Learning, yaitu modul “Machine Learning with Python for Beginning”. 


Yuk, tunggu apa lagi? Sign up, dan belajar Machine Learning sekarang juga!


Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri


Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :