PROMO 12.12 YES! BELAJAR DATA SCIENCE 6 BULAN CUMA 122K!
Diskon Spesial 97% Belajar Data Science Bersertifikat!
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 1 Hari 18 Jam 9 Menit 15 Detik 

Tiga Metode Machine Learning yang Wajib Diketahui

Belajar Data Science di Rumah 18-Juni-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/fdf7432bbb1006ed532b01a67bd884bf_x_Thumbnail800.jpg

Data science bukanlah bidang ilmu yang berdiri dengan sendirinya, melainkan kombinasi dari berbagai bidang ilmu yang sama-sama berperan penting. Beberapa diantaranya yaitu matematika, statistika, machine learning, sistem informasi, bahasa pemrograman, pemahaman bisnis dan soft skills pendukung lainnya. Pada proses analisis data seringkali para praktisi data menggunakan metode machine learning yang digunakan data science.


Machine learning merupakan bagian dari artificial intelligence atau kecerdasan buatan. Istilah machine learning ini sudah sangat sering didengar oleh sebagian besar orang, terutama bagi orang-orang yang terjun langsung dalam bidang data. Hal Ini dikarenakan pada proses analisis data menggunakan data science seringkali bahkan sebagian besar menggunakan metode machine learning. Kira-kira apa saja metode machine learning yang sering digunakan? Yuk, simak artikel berikut ini!


1. Machine Learning

Machine learning merupakan mesin yang dirancang untuk dapat belajar sendiri tanpa arahan dari pengguna. Machine learning ini cukup berfokus pada bidang data dalam algoritmanya untuk meniru cara belajar manusia. Selain itu, metode dalam machine learning ini juga dapat menghitung akurasi. Machine learning ini dikembangkan agar dapat mendeteksi pola, mengklasifikasikan pola, menghitung akurasi, serta membuat keputusan. Terdapat tiga metode machine learning yang sering digunakan, antara lain supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning.

Machine Learning


Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!


2. Supervised Learning

Supervised learning merupakan salah satu metode machine learning dimana pada metode ini data yang digunakan adalah data yang memiliki kelas atau label di dalamnya. Data terbagi menjadi dua yaitu data latih dan data uji. Data latih digunakan untuk membentuk model, lalu model yang telah dibentuk itu diterapkan pada data uji, salah satu tujuannya adalah untuk mengetahui hasil atau output dan mengetahui tingkat akurasinya. Beberapa algoritma supervised learning yang dapat digunakan antara lain seperti Decision Tree, Naive Bayes Classifier, K-NN, Artificial Neural Network, Support Vector Machine, dll.

Machine Learning


3. Unsupervised Learning

Berbeda dengan metode supervised learning yang memiliki data latih dan data uji, metode unsupervised learning tidak perlu menggunakan data untuk "berlatih", akan tetapi model akan dibentuk dari cara mengidentifikasi pola, mengenali karakteristik data, dll. Biasanya, metode ini digunakan pada prosedur yang lebih rumit. Terdapat beberapa algoritma unsupervised learning yang dapat digunakan seperti K-Means, Fuzzy C-Means, DBSCAN, association rule, algoritma apriori, dll.

Machine Learning


4. Reinforcement Learning

Jika kita telah mengetahui definisi dari supervised learning dan unsupervised learning, maka ada pula metode machine learning yaitu reinforcement learning. Reinforcement learning merupakan metode machine learning yang berfungsi untuk mengoptimalkan sistem. Terdapat dua tipe reinforcement learning yaitu positive reinforcement learning dan negative reinforcement learning. Beberapa manfaat yang didapatkan jika menggunakan metode ini adalah menyelesaikan permasalahan perusahaan dan menghemat waktu dan tenaga. 

Machine Learning


Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian


Penerapan dari berbagai metode machine learning ini sering digunakan dalam keseharian kita, seperti fitur face unlock dan sidik jari dalam smartphone. Nah, dibalik kecanggihan teknologi itulah machine learning berperan. a


Oleh karena itu, kita perlu mempelajari machine learning dari dasar di DQLab. DQLab menyediakan materi secara teori maupun praktek. Selain itu terdapat berbagai modul, serta ebook yang membantu memudahkan proses belajar terutama bagi pemula.


Cara bergabungnya sangat mudah. Langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan nikmati belajar data science DQLab


Penulis : Latifah Uswatun Khasanah

Editor : Annissa Widya Davita



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 :