PROMO PAYDAY! SERBU PAKET DATA SCIENCE 3 BULAN CUMA 100K!
Diskon Spesial 95% Belajar Data Science Bersertifikat
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 14 Jam 22 Menit 34 Detik 

Variasi Jenis Algoritma Machine Learning yang Populer di 2022

Belajar Data Science di Rumah 17-Agustus-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/65f7d6fb9eef45b1aea99d6396b309b0_x_Thumbnail800.jpg

Ternyata, terdapat banyak sekali jenis jenis algoritma Machine Learning untuk memudahkan suatu pekerjaan hingga melakukan improvisasi produk dari suatu bisnis. Penerapan Machine Learning tidak sembarangan alias harus sesuai dengan tujuan dibangunnya Machine Learning serta data-data yang digunakan.


Beberapa jenis algoritma Machine Learning yang sering digunakan yaitu Supervised Learning, Unsupervised Learning, dan Semi-Supervised Learning.


Algoritma Machine Learning dipakai untuk menemukan pola yang berasal dari sekumpulan data yang jumlahnya besar. Hal ini bertujuan agar keputusan yang diambil tepat sesuai dengan algoritma yang dipakai dan kondisi dari data tersebut. Semakin bagus algoritma yang digunakan praktisi data akan semakin teruji pula akurasinya. Hal ini diibaratkan juga dengan manusia apabila banyak pengalaman dan belajar dari pengalaman maka semakin pintar.


Bicara tentang algoritma di Machine Learning, memang banyak jenisnya kalau dibahas satu persatu. Setiap jenis memiliki metodenya masing-masing. Metode atau teknik yang digunakan untuk membangun Machine Learning juga dapat dibagi menjadi beberapa kelompok berdasarkan penggunaannya. 


Apa saja jenis algoritma Machine Learning? Yuk, simak pembahasannya di bawah ini!


1. Algoritma Deep Learning

machine learning

Kita masuk ke dalam bahasan yang pertama yaitu Deep Learning. Deep Learning adalah salah satu bagian dari Machine Learning yang mampu mengenali pola dan informasi tanpa pengawasan atau tanpa supervisi yang tidak berlabel.


Konsep Deep Learning mirip dengan struktur otak manusia dimana keluaran dari Deep Learning sudah diaplikasikan dalam berbagai produk teknologi berkualitas tinggi.


Struktur ini disebut juga dengan Artificial Neural Network atau ANN. Pada dasarnya, jaringan saraf yang ada pada ANN memiliki tiga atau lebih lapisan. Salah satu penerapan Deep Learning adalah self-driving car. Dalam self-driving car ini kita bisa memproses data visual marka jalan, rambu lalu lintas dan berbagai objek lain di jalan secara real-time.


Tidak hanya itu, output dari Deep Learning juga ditemukan dalam kehidupan sehari-hari seperti Google Translate, Voice-Activated Device, dan lain-lain.


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


2. Algoritma Self-Supervised Learning

machine learning

Self-Supervised Learning merupakan salah satu jenis algoritma Machine Learning. Model algoritma ini dilatih untuk mempelajari satu bagian input dengan bagian input lainnya. Self-Supervised Learning juga dikenal dengan sebutan Predictive Learning.


Dalam prosesnya, permasalahan yang tidak diawasi akan dilakukan transformasi menjadi permasalahan yang diawasi dengan membuat label secara otomatis. Untuk memanfaatkan data yang tidak berlabel sangat penting untuk menetapkan tujuan dari data tersebut. Adapun tujuan dari Self-Supervised Learning yaitu untuk melakukan identifikasi dari bagian input yang tidak tersembunyi.

Pada saat pre training Self-Supervised, sistem ditunjukan sebuah teks pendek (biasanya sekitar 1000 kata) dimana beberapa kata telah ditutupi (masked) atau diganti. Sistem kemudian di-train untuk melakukan prediksi kata yang telah ditutupi atau diganti. Sistem belajar untuk mencari representasi arti dari kata sehingga dapat mencari kata yang cocok, atau yang sesuai dengan konteks.


3. Algoritma Association Rule Learning

machine learning

Association Rule Learning merupakan bagian dari algoritma Unsupervised Learning berbasis aturan yang digunakan untuk menentukan hubungan antar variabel. Algoritma ini bekerja dengan menghitung frekuensi kemunculan objek atau fenomena yang terjadi bersamaan dalam suatu dataset. Kemudian menemukan dan membandingkannya dengan asosiasi yang terjadi secara acak.


Jadi singkatnya, Association Rule Learning akan menemukan hubungan tersembunyi dalam dataset dengan menerapkan beberapa ukuran ketertarikan untuk menghasilkan aturan asosiasi untuk pencarian baru. Contohnya bisa kita lihat pada aplikasi Spotify yaitu pada menu Discovery Weekly.


Disini sistem memberikan rekomendasi playlist berdasarkan riwayat lagu yang sering kita dengarkan. Beberapa algoritma yang termasuk dalam kelompok ini adalah algoritma Apriori dan ECLAT. Algoritma Apriori adalah algoritma yang paling umum digunakan.


4. Algoritma Multi-Instance Learning

machine learning

Multi-Instance Learning (MIL) menjadi jenis algoritma terakhir dalam pembahasan jenis Machine Learning. Jenis yang satu ini mirip pula dengan konsep Supervised Learning namun dengan problem tidak lengkapnya wawasan terhadap label contoh pelatihan. Dalam Supervised Learning, setiap instance pelatihan diberi label diskrit.


Sebagai contoh di Multi-Instance Learning misalnya sebuah tas diberi label positif jika setidaknya satu instance di tas itu positif, dan tas diberi label negatif jika semua instance di dalamnya negatif. Tidak ada label pada masing-masing instance. Tujuan MIL adalah untuk mengklasifikasikan tas atau instance yang tidak terlihat berdasarkan tas berlabel sebagai data pelatihan.


Studi tentang MIL pertama kali dilakukan untuk memprediksi tingkat aktivitas molekul obat. Setelah itu, banyak metode MIL telah diusulkan, seperti mempelajari konsep sumbu-paralel, densitas beragam [Maron dan Lozano-Perez, 1998], Extended Citation kNN, dan lain-lain. Mereka telah diterapkan pada spektrum aplikasi yang luas mulai dari pembelajaran konsep gambar dan kategorisasi teks hingga prediksi pasar saham.


Baca juga : Kenali Algoritma Klasifikasi Machine Learning Terpopuler di Tahun 2021


Algoritma Machine Learning memang begitu banyak jenisnya dan penggunaannya pun bisa disesuaikan dengan tujuan penelitian. Nah, untuk memudahkan pemula dalam mempelajari algoritma Machine Learning, kalian semua bisa mulai belajar di DQLab


Belajar Machine Learning di DQLab akan memudahkan kita dengan cara belajar dari dasar mendapatkan sesi praktek secara live code, sehingga memudahkan kalian yang ingin belajar tapi belum memiliki aplikasinya.


Cara bergabungnya sangat mudah. Langsung saja Sign Up di DQLab.id dan nikmati belajar Data Science DQLab!


Penulis: Salsabila MR

Editor: Annisa 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 :