Yuk Ketahui 3 Jenis Algoritma Artificial Intelligence di Dunia Industri

Artificial intelligence atau dalam Bahasa Indonesia disebut kecerdasan buatan di era big data berkembang cukup pesat dan berdampak signifikan terhadap perubahan dunia. Artificial intelligence merupakan bidang computer science yang berhubungan dengan penanaman kemampuan identifikasi dan berpikir pada mesin. Artificial intelligence merupakan perpaduan antara computer science, analisis data, dan matematika. Machine learning merupakan bagian dari artificial intelligence, khususnya pada proses pembelajaran data input. Hasil dari penggabungan teknologi dan artificial intelligence akan menghasilkan sesuatu yang sangat menakjubkan.

Secara sederhana, artificial intelligence merupakan ilmu yang membuat mesin berpikir dan mengambil keputusan seperti yang dilakukan oleh manusia. Saat ini algoritma artificial intelligence sudah banyak diadopsi untuk menciptakan mesin dan robot yang bisa membantu pekerjaan manusia dalam berbagai bidang, seperti pertanian, healthcare, robotik, pemasaran, analisis bisnis, dan lain sebagainya. Pada artikel kali ini DQLab akan membahas algoritma-algoritma artificial intelligence yang banyak digunakan di berbagai dunia industri. Penasaran? Yuk simak artikel ini sampai akhir!

1. Algoritma Klasifikasi

Algoritma klasifikasi adalah bagian dari supervised learning. Algoritma ini digunakan untuk membagi variabel ke dalam kelas-kelas yang berbeda dan memprediksi kelas dari variabel input. Contoh penggunaan algoritma ini adalah untuk mengklasifikasikan apakah sebuah email termasuk ke email spam atau tidak. Beberapa jenis algoritma klasifikasi yang banyak digunakan adalah naive bayes, decision tree, random forest, dan SVM. Algoritma naive bayes merupakan algoritma yang menggunakan teori bayes dan pendekatan probabilitas. Pendekatan probabilitas ini akan digunakan untuk mengklasifikasikan apakah input yang dimasukkan merupakan bagian dari kelas atau tidak. 

Algoritma decision tree merupakan diagram alir dimana node mewakili tes pada input dan cabang mewakili hasil analisis. Gabungan dari decision tree disebut dengan algoritma random forest. Kumpulan data input akan dibagi lagi dan dimasukkan ke dalam pohon keputusan yang berbeda. Rata-rata output dari semua decision tree akan digunakan untuk analisis akhir. Algoritma random forest lebih akurat jika dibandingkan dengan klasifikasi pada algoritma decision tree. SVM (Support Vector Machine) merupakan algoritma yang akan mengklasifikasikan data menggunakan hyperplane. Cara kerja algoritma ini adalah dengan memaksimumkan jarak antara hyper plane  dengan support vectornya.

Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan

2. Algoritma Regresi

Algoritma regresi adalah algoritma populer dan termasuk ke dalam algoritma supervised learning. Algoritma regresi dapat memprediksi nilai output berdasarkan titik data input yang dimasukkan dalam sistem pembelajaran. Beberapa contoh penggunaan algoritma regresi adalah untuk memprediksi harga saham, prediksi cuaca, dan lain sebagainya. Algoritma regresi yang paling banyak digunakan adalah regresi linier, regresi logistik, regresi multivariat, dan regresi berganda. 

Regresi linier digunakan untuk mengukur data dengan mempertimbangkan variabel yang konsisten. Algoritma ini merupakan algoritma yang paling sederhana tetapi dapat digunakan dalam kasus hubungan linier atau masalah yang dapat dipisahkan secara linier. Regresi logistik utamanya digunakan untuk klasifikasi biner. Algoritma ini akan menganalisis sekumpulan variabel dan memprediksi hasil dalam bentuk kategorik. Algoritma regresi logistik banyak digunakan untuk memprediksi umur pelanggan, nilai rumah, dan lain sebagainya. Regresi multivariat merupakan algoritma yang digunakan jika ada lebih dari satu variabel prediktor. Algoritma ini digunakan dalam mesin rekomendasi produk di bidang ritel dimana produk yang disukai pelanggan bergantung pada beberapa faktor, seperti merek, kualitas, harga, review, dan lain sebagainya. Regresi berganda merupakan regresi yang mengkombinasikan regresi linier dengan non linier yang menggunakan beberapa variabel penjelas pada inputnya. Penggunaan algoritma ini adalah untuk penelitian ilmu sosial, keaslian klaim asuransi, analisis behavior, dan lain sebagainya.

3. Algoritma Clustering

Clustering merupakan proses pemisahan data menjadi kelompok berdasarkan kesamaan dalam anggota kelompok. Algoritma ini merupakan algoritma unsupervised learning yang memiliki tujuan utama untuk mengelompokan data yang memiliki kemiripan karakteristik. Beberapa algoritma clustering yang banyak digunakan adalah K-Means Clustering dan Fuzzy C-Means. K-Means Clustering adalah algoritma unsupervised learning yang paling sederhana. Algoritma ini mengelompokan data yang memiliki karakteristik yang mirip dan menggabungkannya dalam satu cluster. Cara kerja algoritma ini adalah menghitung centroid dari cluster kemudian mengevaluasi jarak ada tiap centroid ke titik data. Titik data akan masuk ke cluster yang jarak centroid ke datanya paling kecil. Arti "K" dalam K-Means merupakan singkatan dari jumlah cluster yang menjadi "wadah" titik-titik data dikumpulkan. FCM bekerja berdasarkan probabilitas. Setiap titik data dianggap memiliki probabilitas untuk dimasukkan ke dalam cluster. Titik data tidak memiliki keanggotaan mutlak pada satu cluster. Oleh karena itu, algoritma clustering ini disebut dengan algoritma fuzzy.

Baca juga : Belajar Data Science: Pahami Penggunaan Machine Learning pada Python