Tipe Machine Learning & Penerapannya di Serba Data
Di zaman serba modern seperti saat ini, dunia sedang dibanjiri oleh beragam jenis data, mulai dari gambar, video, audio, dan lain sebagainya. Machine learning menggunakan algoritma yang membutuhkan data sebagai ‘bahan bakar’ agar algoritma tersebut dapat bekerja. Salah satu contoh penggunaan machine learning adalah untuk memprediksi harga elektronik 5 tahun mendatang dengan cara melatih algoritma untuk membentuk model prediksi menggunakan data harga elektronik di tahun sebelumnya.
Saat ini machine learning sudah banyak digunakan, bahkan machine learning sudah banyak diaplikasikan pada teknologi yang sering kita gunakan. Salah satu contoh penggunaan machine learning di sekitar kita adalah face-lock pada smartphone dan rekomendasi product di ecommerce. Machine learning memiliki beberapa tipe. Cara penggunaan dan metode yang digunakan pun berbeda. Agar kita dapat mendapatkan informasi yang tepat, kita perlu memperhatikan tipe machine learning tersebut. Apa saja tipe-tipe machine learning dan apa bedanya? Yuk simak artikel berikut ini!
1. Supervised Learning
Supervised learning disebut juga pembelajaran yang diawasi. Disebut pembelajaran yang diawasi karena pembelajaran ini memerlukan data scientist untuk melatih algoritma untuk mendapatkan hasil yang tepat dari kumpulan data tertentu yang telah diinput. Dengan data latih yang cukup, algoritma machine learning dapat menghasilkan kesimpulan yang benar saat algoritma diaplikasikan ke data baru. Untuk menggunakan supervised learning, kita membutuhkan data training untuk mengajari mesin agar bisa mengidentifikasi suatu hal dan kita juga perlu mempersiapkan data testing untuk menguji apakah mesin sudah memahami data training tersebut atau belum.
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
2. Unsupervised Learning
Unsupervised learning biasa dikenal juga dengan pembelajaran tanpa pengawasan. Pembelajaran ini sedikit lebih kompleks jika dibandingkan dengan supervised learning. Unsupervised learning tidak memiliki fase pelatihan. Keuntungan dari jenis algoritma ini ada dua. Pertama, algoritma ini tidak memerlukan akurasi data seperti yang dilakukan supervised learning. Keuntungan kedua, unsupervised learning dapat mengidentifikasi pola yang tidak dapat atau tidak akan diidentifikasi oleh manusia, baik karena keterbatasan analitis atau bias dalam analisis.
3. Reinforcement Learning
Di dunia data science, tidak semua algoritma merupakan supervised atau unsupervised learning. Algoritma yang tidak termasuk supervised atau unsupervised learning disebut dengan reinforcement learning. Pembelajaran ini adalah algoritma yang mempelajari masalah dan teknik untuk meningkatkan modelnya. Dalam reinforcement learning, mesin belajar dari kesalahannya. Kita sebagai developer model harus memberi environment tertentu kepada mesin di mana mesin tersebut dapat melakukan serangkaian tindakan tertentu.
4. Pengaplikasian Tipe Machine Learning
Beberapa tipe pengaplikasian supervised learning adalah face recognition untuk mengidentifikasi wajah dan spam filter untuk identifikasi email spam dengan meng-crawling isi kontennya. Pengaplikasian algoritma unsupervised learning yang paling sering digunakan di industri adalah customer segmentation yang digunakan untuk mengklasifikasikan customer menjadi beberapa kategori berdasarkan variabel tertentu.
Baca juga : Kenali Algoritma Klasifikasi Machine Learning Terpopuler di Tahun 2021
Tertarik untuk belajar machine learning? Yuk belajar bersama DQLab! Nikmati belajar asik yang dilengkapi dengan praktek langsung menulis script code bahasa pemrograman R dan Python menggunakan live code editor. Klik button di bawah ini atau sign up melalui DQLab.id untuk mengakses modul FREE ‘Introduction to Data Science’ dengan R maupun Python untuk berkenalan dengan live code editor dari DQLab.
Penulis: Galuh Nurvinda K