Serba Sergi Ragam Tipe Machine Learning
Dengan berkembangnya teknologi, muncul banyak sekali teknologi salah satunya adalah machine learning. Machine learning ini bukan seperti mesin pada umumnya. Machine learning ini bisa dikatakan mirip dengan cara kerja dari manusia biasa. Jika suatu machine learning banyak sekali mengolah data maka nantinya untuk output yang dihasilkan akan semakin akurat lagi. Dengan munculnya machine learning ini mampu menopang keberlanjutan dari sebuah bisnis agar tetap bertumbuh dengan teknologi yang ada di dalam nya. Peran machine learning ini juga dapat meringankan penggunanya di dalam berbagai macam aktivitas sehari-sehari untuk para usernya.
Dengan berkembangnya machine learning, terdapat tipe-tipe Machine learning yang memiliki karakteristik khusus yang dimiliki oleh masing-masing dari tipenya. Sebagai calon data scientist, kalian perlu memahami dan juga mengetahui tipe machine learning tersebut. Pada artikel kali ini DQLab sudah membuatkan rangkuman dari tipe-tipe machine learning jadi simak terus ya!
1. Supervised Learning
Tipe yang pertama adalah supervised learning, yaitu algoritma machine learning yang menggunakan data label, contohnya misal input dimana outputnya sudah diketahui. Algoritma ini menerima sekumpulan input dengan output yang tepat. Lalu nantinya algoritma ini akan belajar bagaimana membandingkan output sebenarnya dengan output yang benar untuk bisa menemukan error di dalam datanya. Jadi dalam tipe ini, algoritma dapat memodifikasi model agar bisa sesuai dengan hasil yang kita inginkan. Nah, biasanya metode ini akan digunakan pada aplikasi yang memprediksi kejadian di masa depan dengan berdasarkan data-data historis.
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
2. Semi-supervised learning
Tipe yang kedua ada semi supervised learning. Algoritma ini tidak jauh berbeda dibandingkan supervised learning. Tetapi, semi supervised learning ini menggunakan data-data berlabel dan juga tidak untuk melatih algoritma. Biasanya yang digunakan adalah data-data yang berlabel dalam jumlah yang kecil dan data tidak dilabeli dengan jumlah yang besar. Metode ini bisa digunakan dengan metode-metode lain seperti contohnya klasifikasi, regresi, dan juga prediksi.
3. Unsupervised learning
Tipe yang selanjutnya adalah unsupervised learning, jadi algoritma ini tidak menggunakan data latih dan juga data training untuk bisa melakukan sebuah prediksi ataupun klasifikasi. Berdasarkan model matematikanya, algoritma jenis ini tidak memiliki target visual. Biasanya metode ini cocok digunakan untuk data transaksional. Contoh dari tipe algoritma ini adalh mampu untuk mengidentifikasikan segmen konsumen dengan atribut yang serupa juga dan juga mengelompokkannya agar bisa ditangani ataupun diperlakukan sama di dalam sebuah promosi digital.
Baca juga : Kenali Algoritma Klasifikasi Machine Learning Terpopuler di Tahun 2021
4. Reinforcement learning
Tipe terakhir ada reinforcement learning, nah tipe ini biasanya digunakan untuk robotik, navigasi, dan juga pembuatan sebuah video game. Dengan metode ini, algoritma mampu menemukan aksi yang menghasilkan output terbaik dari hasil uji coba berulang kali. Dalam metode ini juga terdapat tiga komponen penting yaitu agen sebagai pembuat keputusan, lingkungan seperti hal apa saja yang berinteraksi dengan agen, terakhir ada aksi yaitu hal yang bisa dilakukan oleh agen. Tujuan dari adanya metode ini adalah dapat menentukan aksi apa yang memaksimalkan hasil di dalam waktu yang ditentukan.
Gimana sahabat DQ? Ngga 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!