2 Tipe Machine Learning & Contoh Algoritmanya
Machine Learning adalah program yang memodifikasi dirinya sendiri agar berkinerja lebih baik saat diberikan data baru. Machine learning mengubah cara kerja perusahaan agar lebih efektif dan efisien karena banyak kegiatan atau tugas yang diotomatisasi sehingga tidak memerlukan banyak tenaga manusia. Dengan cara ini, perusahaan dapat lebih banyak saving dan mengalokasikan dananya ke kegiatan lain yang lebih optimal. Saat ini ada dua tipe machine learning yang banyak diadopsi oleh berbagai industri. Setiap tipe machine learning memiliki banyak algoritma dengan berbagai tujuan dan fungsi.
Di era modern, machine learning semakin banyak digunakan dan dikembangkan di berbagai dunia industri. Algoritma machine learning mulai berada di balik berbagai teknologi, baik untuk menyediakan analitik prediktif untuk bisnis sampai mendukung pengambilan keputusan pengembangan mobil tanpa pengemudi. Seperti yang telah disebutkan di atas, ada 2 tipe algoritma machine learning yang sering digunakan, yaitu supervised dan unsupervised learning. Kedua jenis algoritma ini memiliki perbedaan yang sangat signifikan. Apa saja perbedaan kedua tipe machine learning ini? Yuk kita simak bersama!
1. Supervised Learning
Supervised learning adalah tipe machine learning yang bergantung pada data yang diberi label secara akurat dan diawasi oleh developer atau programmer. Tipe machine learning ini memasukkan data input dan output yang diinginkan dan ditentukan oleh programmer. Sistem kemudian akan belajar dari hubungan antara input dan output data training untuk membangun model. Model ini akan memetakan data input ke output yang diinginkan dan dilatih hingga model mencapai tingkat akurasi yang tinggi. Disebut supervised learning karena tipe machine learning ini membutuhkan pengawasan langsung dari programmer.
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
2. Contoh Algoritma Supervised Learning
Salah satu contoh algoritma supervised learning yang paling dikenal adalah regresi, khususnya regresi linier. Algoritma ini digunakan untuk menemukan hubungan antara dua faktor atau variabel. Hubungan antara dua variabel dikatakan saling berhubungan apabila satu variabel dapat dikomunikasikan secara tepat oleh variabel lainnya. Misalnya, apakah suatu treatment mempengaruhi kenaikan revenue. Hubungan antar variabel dikatakan linier apabila grafik antara kedua variabel membentuk garis lurus atau hampir lurus.
3. Unsupervised Learning
Tipe machine learning yang kedua adalah unsupervised learning. Tipe ini tidak dikontrol secara langsung oleh programmer dan akan dilatih oleh kumpulan data tanpa label. Tipe machine learning ini digunakan untuk mengidentifikasi pola, tren, atau pengelompokan dalam kumpulan data di mana elemen-elemen pada data tidak diketahui. Unsupervised learning dapat mengidentifikasi hubungan antara titik data yang berbeda dan dapat digunakan untuk mengelompokkan data yang serupa. Dengan algoritma ini, kita bisa menemukan tren baru yang tak terduga karena algoritma akan mendeteksi pola dalam kumpulan data tanpa campur tangan manusia secara langsung.
4. Contoh Algoritma Unsupervised Learning
Contoh algoritma unsupervised learning yang paling populer adalah clustering. Clustering bertujuan untuk mengumpulkan data tanpa label berdasarkan kedekatan atau kesamaannya. Jadi data yang berada dalam satu cluster adalah data yang mirip sedangkan antar cluster memiliki perbedaan yang sangat signifikan. Dengan algoritma ini, kita bisa menemukan karakteristik umum untuk setiap cluster yang pastinya akan sangat berbeda dengan cluster lainnya.
Baca juga : Kenali Algoritma Klasifikasi Machine Learning Terpopuler di Tahun 2021
Di era modern, teknologi machine learning akan semakin berkembang, sejalan dengan naiknya produksi data yang dapat menjadi ‘bahan bakar’ untuk algoritma machine learning. Yuk tambah pengetahuanmu mengenai machine learning bersama DQLab! DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science dan Artificial Intelligence dengan menggunakan bahasa pemrograman populer. DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT. Menarik, bukan?
DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang sama sekali tidak paham mengenai machine learning dan turunannya. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif, yuk sign up sekarang di DQLab.id!