Supervised Learning, Tipe Machine Learning Favorit

Beberapa tahun belakangan ini kita sering melihat beberapa contoh kecanggihan teknologi yang semakin maju. Semua itu tentunya memanfaatkan teknologi artificial intelligence (AI).

Artificial intelligence memiliki beberapa cabang yaitu machine learning, natural language processing, expert system, vision, speech, planning dan robotics. machine learning adalah salah satu hal yang sering kita dengar dalam keseharian. Terdapat beberapa tipe machine learning yaitu supervised learning, unsupervised learning, reinforcement learning dan semi supervised learning.

Machine learning adalah suatu bentuk kecanggihan teknologi berupa pembelajaran mesin yang dirancang agar dapat bekerja tanpa arahan dari manusia. Machine learning pada masa kini memberikan begitu banyak manfaat kepada pengguna dalam berbagai bidang.

Sebagai contoh dalam dunia bisnis machine learning memberi manfaat dengan membantu dalam proses analisis data yang bisa digunakan untuk membuat keputusan bisnis maupun pengoptimalan sistem.

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. Algoritma Supervised Learning

Supervised learning memiliki berbagai algoritma yang bisa digunakan. Beberapa diantaranya adalah:

• regresi logistik, yang digunakan untuk menentukan suatu inputan apakah masuk ke dalam grup yang ditentukan atau tidak

• random forest, kumpulan pohon keputusan dari kumpulan data yang acak

• naive bayes, algoritma yang menggunakan penerapan probabilitas teorema bayes untuk mengklasifikasi objek

• decision tree, algoritma yang digunakan untuk menentukan kategori menggunakan leaf dan node sehingga membuat pohon keputusan.

3. Kelebihan dan Kekurangan 

Setiap tipe machine learning tentunya memiliki beberapa kelebihan dan kekurangan. Hal itupun berlaku untuk supervised learning. Algoritma supervised learning memiliki beberapa kelebihan yaitu prediksinya akurat, fleksibel, dapat dikustomisasi, interpretabilitas, dan efisiensi data.

Adapun kekurangan machine learning adalah perlunya data yang berlabel, rentan terhadap bias dan overfitting, memiliki cakupan terbatas dan kesulitan dengan data yang tidak seimbang.

4. Contoh Penerapan

Supervised learning termasuk ke dalam tipe machine learning yang populer dan menjadi pilihan banyak orang. Mungkin sebagian besar dari kita ingin mengetahui apa sajakah contoh penerapan dari supervised learning.

Beberapa contoh penerapannya adalah deteksi spam di email, analisis sentimen pelanggan, analisis prediktif, pengenalan gambar dan objek, segmentasi pelanggan, kelayakan kredit nasabah, mendeteksi penyakit, dan masih banyak lainnya.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

Machine learning adalah suatu jenis kecanggihan teknologi yang penerapannya sudah banyak kita temukan dalam kehidupan sehari-hari. Dalam platform DQLab kita bisa mempelajari banyak hal seperti penggunaan macam-macam model machine learning.

DQLab merupakan suatu platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman populer. Selain itu DQLab merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.

DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiental Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan ikuti DQLab LiveClass Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang! 

Penulis : Latifah Uswatun Khasanah

Editor : Annissa Widya Davita