LAST DAY PROMO 7.7! DISKON 98%
Belajar Data Science Bersertifikat, 12 Bulan hanya 177K!
0 Hari 1 Jam 15 Menit 20 Detik

Tipe-Tipe Machine Learning dalam Dunia Teknologi

Belajar Data Science di Rumah 27-Maret-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-rabu-07-2024-03-30-094424_x_Thumbnail800.jpg

Machine learning adalah salah satu cabang AI atau kecerdasan buatan yang memiliki fokus kepada pengembangan model dan algoritma yang memungkinkan komputer belajar dari data dan meningkatkan pengalaman sebelumnya tanpa harus diprogram secara eksplisit untuk semua tugasnya. Sederhananya adalah Machine Learning mengajarkan sistem untuk berpikir dan juga memahami layaknya manusia dengan belajar dari data yang sudah ada.


Machine learning ini juga dibagi menjadi beberapa tipe tergantung dari karakteristiknya masing-masing. Dengan tipe-tipe yang berbeda, machine learning ini bisa membantu untuk memprediksi data dalam jumlah yang cukup besar. Hal ini akan membantu memberikan hasil yang cepat dan akurat untuk mendapatkan peluang yang menguntungkan. Nah, pada artikel kita kali ini, kita akan membahas apa saja tipe machine learning yang ada. Yuk kita simak pembahasannya!


1. Supervised Machine Learning

Supervised machine learning ini bisa didefinisikan sebagai model machine learning yang dilatih pada kumpulan data yang berlabel. Kumpulan data berlabel ini memiliki parameter output dan input. Dalam algoritma supervised, machine learning kana belajar tentang memetakan titik antara masukan dan keluaran yang benar.


Dalam algoritma ini, machine learning memiliki kumpulan data pelatihan dan validasi yang diberi label. Keuntungan dari supervised machine learning ini adalah machine learning memiliki akurasi yang tinggi karena dilatih dengan data berlabel dan proses pengambilan keputusan dalam machine learning bisa diinterpretasikan.


Machine Learning

Credit by KDnuggets


Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!


2. Unsupervised Machine Learning

Unsupervised machine learning adalah jenis teknik machine learning yang dimana suatu algoritma menemukan sebuah pola dan hubungan dengan menggunakan data yang tidak berlabel. Tidak seperti supervised machine learning, unsupervised learning ini tidak melibatkan penyediaan keluaran target berlabel kepada algoritma.


Tujuan utama dari unsupervised learning ini adalah menemukan pola, persamaan, atau kelompok tersembunyi di dalam data, yang kemudian bisa digunakan untuk berbagai macam tujuan seperti eksplorasi data, visualisasi, reduksi dimensi, dan lain sebagainya. Keuntungan dari pembelajaran ini adalah dapat membantu machine learning untuk menemukan pola tersembunyi dan berbagai hubungan antar data dan tidak memerlukan data berlabel dan mengurangi upaya pelabelan data. 


3. Semi-Supervised Machine Learning

Semi-supervised machine learning adalah algoritma machine learning yang bekerja antara supervised dan unsupervised learning, sehingga dapat menggunakan data berlabel dan tidak berlabel. Hal ini bisa berguna ketika memperoleh data berlabel yang memerlukan biaya, waktu, atau sumber daya yang intensif. Pendekatan ini bisa berguna ketika kumpulan data mahal dan memakan waktu.


Semi-supervised learning ini bisa dipilih ketika data berlabel memerlukan keterampilan dan sumber daya yang relevan untuk melatih darinya. Keuntungan dari pembelajaran ini adalah bisa diterapkan pada berbagai macam data.

Machine Learning

Credit by Amit Chaudhary


Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


4. Reinforcement Machine Learning

Reinforcement machine learning adalah metode pembelajaran yang berinteraksi dengan lingkungan dengan menghasilkan tindakan dan menemukan kesalahan. Dalam teknik ini, model akan terus meningkatkan performanya dengan menggunakan reward feedback untuk mempelajari perilaku atau polanya. Algoritma ini khusus untuk masalah-masalah tertentu.


Keuntungan dari pembelajaran ini adalah ia memiliki pengambilan keputusan otonom yang sesuai untuk tugas-tugas dan bisa belajar membuat serangkaian keputusan, teknik lebih disukai untuk mencapai hasil jangka panjang yang sangat sulit dicapai, dan pembelajaran ini bisa digunakan untuk memecahkan masalah kompleks yang tidak dapat diselesaikan dengan teknik konvensional.


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 atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner!


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login