Tipe - Tipe Model Machine Learning yang Harus Kamu Tahu

Machine Learning (ML) telah menjadi salah satu teknologi paling revolusioner dalam beberapa dekade terakhir, dengan kemampuannya untuk mengubah cara kita memproses dan memahami data. Namun, di balik kesuksesannya, terdapat berbagai tipe model ML yang berbeda, masing-masing cocok untuk situasi dan masalah yang berbeda pula. Dalam artikel ini, kita akan membahas beberapa tipe model machine learning yang penting untuk diketahui.

Pengertian Machine Learning

Machine learning merupakan salah satu sub-bidang dari kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI) serta ilmu komputer yang memusatkan perhatiannya pada pemanfaatan data dan algoritma untuk meniru proses pembelajaran manusia dengan tujuan untuk meningkatkan diri secara bertahap.

Dalam pengembangan data science, peran machine learning sangatlah krusial. Dengan menggunakan pendekatan statistika, algoritma dalam machine learning dilatih untuk melakukan klasifikasi atau prediksi, yang pada gilirannya membantu dalam mengungkap wawasan penting selama proses analisis data.

Wawasan ini memiliki dampak yang signifikan terhadap penentuan arah sebuah penelitian atau strategi bisnis. Seiring dengan pertumbuhan dan meluasnya big data, permintaan akan professional data scientist semakin meningkat karena mereka diperlukan untuk membantu mengidentifikasi pertanyaan-pertanyaan kunci terkait bisnis mereka, dan menerjemahkan data menjadi jawaban yang bermakna terhadap pertanyaan-pertanyaan tersebut.

Tipe - tipe Model Machine Learning

Machine learning mengaplikasikan berbagai model algoritma untuk berfungsi secara efektif. Algoritma-algoritma ini dapat dikelompokkan ke dalam tiga kategori utama: supervised, unsupervised, dan reinforcement learning.

Supervised learning melibatkan umpan balik untuk menentukan kebenaran dari prediksi yang dibuat. Sebaliknya, unsupervised learning tidak membutuhkan umpan balik respons. Sedangkan, reinforcement learning mirip dengan supervised learning dalam menerima umpan balik, namun hanya dalam beberapa kondisi tertentu saja.

1. Supervised Learning

Supervised learning adalah model machine learning yang mudah dipahami. Prosesnya melibatkan pembentukan fungsi yang dilatih menggunakan dataset latihan, kemudian digunakan untuk membuat prediksi terhadap data baru. Tujuannya adalah untuk mengembangkan fungsi yang dapat menggeneralisasi data yang belum dilihat sebelumnya.

Ada berbagai algoritma yang menggunakan supervised learning. Dua pendekatan umumnya adalah:

Neural Networks

Prosesnya menyerupai cara kerja neuron dan konektivitasnya dalam otak. Model ini terdiri dari beberapa lapisan neuron yang saling terhubung antara input dan output.

Decision Trees

Merupakan metode pembelajaran yang digunakan untuk klasifikasi data. Algoritma ini membuat pohon keputusan yang dapat memprediksi hasil berdasarkan aturan yang telah ditetapkan sebelumnya.

2. Unsupervised Learning

Unsupervised learning adalah model machine learning yang sederhana. Namun, tanpa umpan balik, metode ini tidak memiliki ukuran performa. Tujuannya adalah untuk membangun pemetaan fungsi yang mengelompokkan data berdasarkan ciri-ciri tersembunyi dalam data.

Penggunaan unsupervised learning melibatkan beragam algoritma, termasuk k-means clustering dan adaptive resonance theory (ART).

K-means Clustering

Merupakan algoritma clustering yang sederhana dan populer karena menggunakan proses sinyal dalam aplikasinya. Tujuannya adalah untuk mengelompokkan dataset menjadi beberapa cluster.

Adaptive Resonance Theory

Mampu mengenali pola dan prediksi dalam data. ART dapat diterapkan baik pada supervised maupun unsupervised learning.

3. Reinforcement Learning

Reinforcement learning memiliki kemampuan untuk memetakan serangkaian input dan output dengan dependensi. Algoritma ini secara acak mengeksplorasi pasangan keadaan-tindakan dalam lingkungan tertentu untuk membangun tabel pasangan keadaan-tindakan.

Sebagai contoh, algoritma Q-learning adalah pendekatan yang melibatkan nilai Q dari setiap pasangan keadaan-tindakan untuk menunjukkan imbalan terhadap kondisi tertentu. Algoritma ini mempelajari imbalan dalam lingkungan secara bertahap, dengan mengambil tindakan pada satu kondisi hingga mencapai kondisi tujuan.

Dengan pemahaman yang lebih dalam tentang berbagai tipe model machine learning, kamu telah memperoleh wawasan yang berharga dalam menghadapi tantangan di era data-driven ini. Namun, untuk mengembangkan kemampuan dan potensi lebih lanjut dalam bidang ini,

Cakrawala University menawarkan program studi Data Science yang terkemuka. Bergabunglah dengan kami dan temukan peluang untuk menjelajahi dunia yang tak terbatas dari analisis data, machine learning, dan kecerdasan buatan. Dengan bimbingan dari para pakar industri dan fasilitas pendidikan terbaik, kami siap membantu kamu membangun karir yang sukses dalam era digital ini. Segera daftar dan raih impianmu di Cakrawala University!