Yuk, Cari Tahu 4 Metode Supervised Learning Berikut!
Machine learning atau mesin pembelajar merupakan suatu kecanggihan teknologi yang perlu dipelajari di masa kini. Salah satu cabang dari kecerdasan buatan ini termasuk hal yang sedang naik daun. Machine learning ini pun menjadi topik yang semakin populer di beberapa tahun terakhir. Beberapa metode machine learning pun dapat diterapkan di berbagai permasalahan kasus di beberapa bidang yang sesuai dengan data dan tujuan yang ingin dicapai.
Machine learning ini secara umum menggunakan teknik statistik yang tujuannya adalah membuat mesin atau komputer untuk dapat belajar atau membuat program secara eksplisit. Machine learning ini dibuat agar memiliki kemampuan belajar dan bisa mengembangkan program secara otomatis. Beberapa manfaat machine learning antara lain digunakan untuk membangun intelligent system, sebagai tools penting dalam analisis data, telah digunakan di berbagai industri, dan lain-lain.
Pada artikel kali ini kita akan mengenali beberapa metode machine learning yang bisa digunakan.
1. Regresi Logistik
Regresi logistik merupakan sebuah teknik analisis data yang termasuk ke dalam tipe supervised learning. Regresi logistik ini memiliki tujuan untuk mencari hubungan antara dua data dengan menggunakan matematika. Kemudian setelah mengetahui hubungan antara dua data selanjutnya bisa digunakan untuk memprediksi nilai dari salah satu faktor. Waktu yang tepat untuk menggunakan regresi logistik antara lain ketika ingin memprediksi variabel dependen berkelanjutan dari skala nilai.
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
2. Support Vector Machine
Support vector machine adalah suatu metode supervised learning yang termasuk ke dalam algoritma machine learning yang bisa digunakan untuk proses klasifikasi dan regresi. Support vector machine (SVM) memiliki konsep yang diawali dengan masalah klasifikasi dua kelas sehingga membutuhkan set pelatihan positif dan negatif. SVM memiliki dua metode, yaitu metode linier dengan dua pendekatan (pendekatan alternatif dan pendekatan nonparametrik), dan metode kernel.
Sumber: Spaceworks
3. Decision Trees
Decision trees atau pohon keputusan merupakan salah satu metode machine learning yan telah banyak digunakan oleh berbagai kalangan. Decision trees merupakan suatu algoritma yang berbentuk pohon dan digunakan untuk pengambilan keputusan yang berkaitan dengan permasalahan klasifikasi dan regresi. Decision trees ini memiliki beberapa struktur yaitu root node, cabang, internal node, dan leaf node. Sesuai dengan namanya, decision trees pada akhirnya memiliki output atau keluaran yang berbentuk pohon.
Sumber: Business News Daily
4. Random Forest
Random forest adalah suatu metode machine learning yang berdasar dari decision trees atu phon keputusan. Random forests ini menggabungkan beberapa pohon keputusan demi mendapatkan hasil tunggal yang lebih akurat. metode ini dapat menyelesaikan permasalahan non linear. Random forest nantinya akan menghasilkan ukuran tingkat kepentingan (variable importance) peubah penjelas.
Sumber: Towards Data Science
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
Metode machine learning saat ini telah banyak tersedia dan bisa dipelajari dan diterapkan sesuai dengan kebutuhan. Setiap metode tentu memiliki beberapa kelebihan dan kekurangan serta ciri khasnya masing-masing. Dalam DQLab kalian bisa mempelajari beberapa modul yang tersedia berbagai metode machine learning di dalamnya.
DQLab menyajikan materi secara teori maupun praktek. Selain itu di DQLab pun menyediakan berbagai modul dan ebook dengan materi yang beragam sesuai kebutuhan.
Cara bergabungnya sangat mudah. Langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan nikmati belajar data science DQLab dan ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner.
Penulis : Latifah Uswatun Khasanah
Editor : Annissa Widya Davita