Simak Perbedaan Cara Kerja 4 Tipe Machine Learning
Di era saat ini dunia teknologi memegang peranan penting bagi kelangsungan hidup manusia terutama dalam kehidupan sehari-hari. Apalagi di situasi saat ini, seluruh lini menggunakan peranan teknologi untuk efisiensi kerja dan produktivitas bisnis. Berdasarkan laman dari The Teach Learn, teknologi yang menjadi tren di tahun 2021 adalah Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning Kita sudah tidak asing dengan istilah Artificial Intelligence atau yang biasa disebut dengan istilah kecerdasan buatan. AI sudah dikenal karena berbagai inovasi kecerdasan buatan yang mumpuni, serta memiliki potensi untuk merevolusi setiap aspek dalam kehidupan sehari-hari seperti pekerjaan,mobilitas, bidang kedokteran, ekonomi dan komunikasi. Selain itu AI juga berperan penting di segala bidang industri, bisa mendeteksi dokumen palsu hingga pengolahan data, sedangkan Machine Learning merupakan cabang pengaplikasian dari AI yang dimana Machine Learning lebih berfokus pada pengembangan sebuah sistem yang cakupannya tidak jauh berbeda dengan AI seperti pengenalan gambar dan mendeteksi terjadinya kecurangan sistem maupun data yang palsu. Namun sebelum mengeluarkan hasil data machine learning membutuhkan bahan awal untuk dipelajari.
Machine learning adalah aplikasi dari disiplin ilmu kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) yang menggunakan teknik statistika untuk menghasilkan suatu model otomatis dari sekumpulan data, dengan tujuan memberikan komputer kemampuan untuk "belajar". Pembelajaran mesin atau machine learning memungkinkan komputer mempelajari sejumlah data (learn from data) sehingga dapat menghasilkan suatu model untuk melakukan proses input-output tanpa menggunakan kode program yang dibuat secara eksplisit. Proses belajar tersebut menggunakan algoritma yang disebut machine learning algorithms. Terdapat banyak algoritma machine learning dengan efisiensi dan spesifikasi kasus yang berbeda-beda. Terlebih penggunaan tipe dalam machine learning ini juga memiliki cara kerja yang berbeda-beda. Jadi, kira-kira bagaimana cara kerjanya pada setiap tipe machine learning ini. Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas tentang bagaimana cara kerja dari setiap tipe machine learning. Hal ini tentunya bermanfaat dan sangat recommended bagi kalian yang kepo terkait dunia machine learning dan artificial intelligence ataupun penerapan dari machine learning. Pastikan simak baik-baik dan keep scrolling on this article guys!
1.Cara Kerja Supervised Learning
Supervised Learning dalam bahasa indonesia adalah pembelajaran yang ada supervisornya. Maksud disini ada supervisornya adalah label di tiap data nya. Label maksudnya adalah tag dari data yang ditambahkan dalam machine learning model. Contohnya gambar kucing di tag "kucing" di tiap masing masing image kucing dan gambar anjing di tag "anjing" di tiap masing gambar anjing. Machine learning kategori dapat berupa classification ("anjing", "kucing", "beruang", dsb) dan regression ( berat badan, tinggi badan dsb). Supervised learning banyak digunakan dalam memprediksi pola dimana pola tersebut sudah ada contoh data yang lengkap, jadi pola yang terbentuk adalah hasil pembelajaran data lengkap tersebut. Tentunya jika kita memasukan data baru, setelah kita melakukan ETL (Extract Transform Load) maka kita mendapat info feature feature dari sample baru tersebut. Kemudian dari feature feature tersebut di compare dengan pattern classification dari model yang didapat dari labeled data. Setiap label akan dicompare sampai selesai, dan yang memiliki percentage lebih banyak akan diambil sebagai prediksi akhir
Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan
2.Cara Kerja Unsupervised Learning
Algoritma unsupervised learning akan mencari pola tersembunyi (pola eksplisit) dari data set yang diberikan. Pembelajaran unsupervised-learning bekerja dengan menganalisis data tidak berlabel untuk menemukan struktur tersembunyi di dalamnya, dan dengan menentukan korelasi, dan untuk fitur yang benar-benar menghubungkan dua item data. Struktur tersembunyi kadang-kadang disebut feature vector, mewakili data masukan sedemikian rupa sehingga jika feature vektor yang sama digunakan untuk merekonstruksi masukan, maka itu dapat diterima. Variance dalam dua feature vektor dari dua masukan berbanding lurus dengan variance dalam input itu sendiri. Dengan demikian struktur tersembunyi atau feature vector ini hanya merepresentasikan fitur dalam data yang benar-benar membedakannya
3.Cara Kerja Reinforcement Learning
Selama proses training, komputer dituntun oleh algoritma untuk melakukan kegiatan trial and error, mirip seperti anak kecil yang belajar berjalan. Setiap kali percobaan trial and error dilakukan akan ada feedback untuk komputer. Feedback dari aksi (action) sebelumnya akan digunakan sebagai panduan sekaligus peta (guide and mapping) untuk melakukan aksi selanjutnya.
4.Cara Kerja Semi-Supervised Learning
Semi-supervised machine learning adalah algoritma yang digunakan untuk melakukan pembelajaran data berlabel dan tanpa label. Sistem yang menggunakan metode ini dapat meningkatkan efisiensi output yang dihasilkan. Semi-supervised learning hampir mirip dengan supervised learning. Biasanya, pembelajaran semi diawasi dipilih ketika data berlabel yang diperoleh membutuhkan sumber daya yang terampil dan relevan untuk melatihnya atau belajar darinya. Semi Supervised learning berguna ketika biaya yang terkait dengan pelabelan terlalu tinggi untuk memungkinkan proses pelatihan berlabel penuh. Contoh awal ini termasuk mengidentifikasi wajah seseorang di webcam
Baca juga : Kapan Waktu Yang Tepat Menggunakan Machine Learning vs Deep Learning
5.Ingin Tahu Lebih Jauh Tentang Machine Learning? DQLab Tempatnya!
Setidaknya ada empat tren yang akan mendominasi tahun 2021 dan berpotensi mempengaruhi strategi data perusahaan di Asia Pasifik (APAC). Tren ini meliputi terjadinya data storm karena bangkitnya 5G, peningkatan akses ke machine learning, meningkatnya kebutuhan tata kelola data, dan bangkitnya etika kecerdasan buatan (AI). Dengan adanya penggunaan Machine Learning diharapkan dapat memahami, mempercayai, dan mengomunikasikan model machine learning agar berdampak pada ketahanan bisnis mereka. Jika kamu penasaran dengan machine learning dan deep learning serta ingin belajar secara langsung, DQLab solusinya. Caranya mudah banget. Kamu bisa loh untuk coba bikin akun gratisnya kesini di DQLab.id/signup. Nikmati pengalaman belajar data science yang menarik bersama DQLab yang seru dan menyenangkan dengan live code editor anti ribet. Selain itu, kamu juga tidak perlu mengunduh software tambahan saat belajar di DQLab. Kamu juga bisa cobain free module Introduction to Data Science with R dan Introduction to Data Science with Python untuk menguji kemampuan data science kamu. Kalian juga bisa mencoba studi kasus penerapan real case industry yang berhubungan dengan Machine Learning. Ayo persiapkan dirimu untuk berkarir sebagai praktisi data yang kompeten!
Penulis: Reyvan Maulid Pradistya
Mulai Karier
sebagai Praktisi Data
Bersama DQLab
Daftar sekarang dan ambil langkah pertamamu untuk mengenal Data Science.
Sign-Up dengan Google
Sign-Up dengan Facebook