Selain Regresi, Ini Model Lain Machine Learning
Apa itu machine learning model? Machine learning model adalah output dari proses pelatihan dan didefinisikan sebagai representasi matematis dari the real-world process. Algoritma machine learning bekerja dengan cara menemukan pola dalam kumpulan data pelatihan, yang digunakan untuk memperkirakan fungsi target dan bertanggung jawab untuk memetakan input ke output dari kumpulan data yang tersedia. Machine learning model bergantung pada jenis tugas dan diklasifikasikan sebagai model Klasifikasi, model Regresi, Clustering, Dimensionality Reductions, Principal Component Analysis dan lain sebagainya.
Model yang dibangun dengan prinsip machine learning membutuhkan data yang berbeda-beda. Beberapa model memerlukan data training dan data testing untuk membangun model dan beberapa model lainnya hanya memerlukan satu data input dan model akan memetakan outputnya sesuai dengan kedekatan karakteristik. Ada banyak model machine learning yang bisa diaplikasikan di berbagai bidang.
1. Klasifikasi
Klasifikasi adalah salah satu model machine learning yang bertugas untuk memprediksi jenis atau kelas suatu objek dalam sejumlah opsi yang terbatas. Variabel output untuk klasifikasi selalu merupakan variabel kategoris. Misalnya, memprediksi email, variabel outputnya adalah spam atau bukan. Jenis klasifikasi ini adalah klasifikasi biner standar. Ada beberapa model dalam klasifikasi, yaitu K-Nearest neighbors algorithm, Naive Bayes, Logistic Regression, SVM, Decision Tree, Ensembles, dan lain sebagainya.
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
2. Regresi
Regresi adalah serangkaian model di mana variabel output dapat mengambil nilai kontinu. Misalnya, memprediksi harga maskapai, kita bisa menggunakan model regresi standar. Beberapa model regresi yang sering digunakan adalah Linear Regression, Lasso Regression, dan Ridge Regression.
3. Clustering
Secara sederhana, clustering adalah model untuk mengelompokkan objek-objek yang serupa menjadi satu. Model ini digunakan untuk mengidentifikasi objek serupa secara otomatis tanpa intervensi manual. Terkadang tidak semua model bisa dibangun dengan model supervised learning. Oleh karena itu, kita bisa menggunakan model clustering untuk mengelompokkan data yang lebih efektif. Beberapa model clustering yang familiar adalah K-Means, K-Means++, K medoids, Agglomerative clustering, dan DBSCAN.
4. Deep Learning
Deep learning adalah bagian dari machine learning yang berhubungan dengan jaringan syaraf tiruan. Cara kerja model ini lebih dalam dan kompleks daripada machine learning karena membutuhkan beberapa layer hingga akhirnya bisa bekerja secara otomatis. Beberapa model deep learning adalah Multi-Layer perceptron, Convolution Neural Networks, Recurrent Neural Networks, Boltzmann machine, dan Autoencoders.
Baca juga : Kenali Algoritma Klasifikasi Machine Learning Terpopuler di Tahun 2021
Machine learning bisa diaplikasikan di berbagai bidang industri. Yuk pelajari cara menggunakan machine learning di berbagai industri, mulai dari telco, health care, ritel, dan lain sebagainya bersama DQLab! Modul DQLab dilengkapi dengan live code editor sehingga kita bisa menulis script code bahasa pemrograman secara langsung tanpa membuka tools tambahan.
Penasaran dengan penampilan live code editor dari DQLab? Yuk coba GRATIS dengan sign up melalui button di bawah ini atau kunjungi DQLab.id dan akses modul FREE ‘Introduction to Data Science’ baik dengan R maupun Python untuk berkenalan dengan live code editor dari DQLab.
Penulis: Galuh Nurvinda K