Algoritma Machine Learning 2024 yang Perlu Dipelajari

Machine learning (ML) kini telah menjadi salah satu teknologi kunci yang mendorong proses percepatan revolusi digital di seluruh dunia. Secara sederhana, machine learning adalah sebuah metode analisis data yang mengotomatiskan pembangunan model analitis, sehingga bisa membantu optimalisasi proses kerja dalam berbagai bidang, dan pengambilan keputusan yang akurat berdasarkan data.

Di era big data ini, memahami algoritma machine learning juga sangat penting, baik bagi para pemula maupun profesional di bidang data agar bisa tetap kompetitif di dunia kerja. 

Penasaran apa saja jenis-jenis algoritma machine learning terbaru di tahun 2024 ini? Yuk, belajar bersama melalui pembahasan berikut ini!

1. Definisi Algoritma Machine Learning

Algoritma machine learning adalah serangkaian metode atau instruksi matematis yang digunakan oleh komputer untuk menemukan berbagai pola dalam sebuah kumpulan data. Algoritma ini memainkan peran penting dalam proses machine learning karena mereka menentukan cara data dianalisis dan bagaimana model dibuat untuk memprediksi atau mengklasifikasikan informasi baru.

Secara umum, algoritma ML dapat membantu dalam membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan analisis data historis dan pola yang dikenali.

Sumber: medium.com/@MhdSanzz

2. Kategori Algoritma Machine Learning

Secara umum ada tiga kategori utama algoritma machine learning yang biasa digunakan untuk mengembangkan model dalam berbagai proyek di bidang data science. Berikut beberapa kategori tersebut:

a. Supervised Learning

Algoritma ini menggunakan data yang sudah diberi label untuk belajar. Misalnya, dalam klasifikasi email, data pelatihan termasuk email yang sudah dikategorikan sebagai spam atau tidak. Contoh algoritma supervised learning adalah regresi linier, decision trees, dan support vector machines (SVM). Algoritma ini sangat efektif untuk tugas-tugas seperti prediksi dan klasifikasi. 

b. Unsupervised Learning

Algoritma ini bekerja dengan data yang tidak diberi label, dan bertujuan untuk menemukan pola atau struktur tersembunyi dalam data. Contoh algoritma ini termasuk k-means clustering dan hierarchical clustering. Unsupervised learning sering digunakan dalam segmentasi pasar, pengenalan pola, dan analisis kelompok.

c. Reinforcement Learning

Algoritma ini belajar melalui interaksi dengan lingkungan dan memperoleh umpan balik berupa reward atau punishment. Algoritma ini digunakan untuk mengembangkan agen yang dapat mengambil keputusan berdasarkan pengalaman, seperti dalam permainan atau robotika. Contoh populer adalah Q-learning dan deep Q-networks (DQN).

d. Semi-Supervised Learning

Algoritma ini menggunakan kombinasi data berlabel dan tidak berlabel untuk pelatihan. Pendekatan ini berguna ketika mendapatkan data berlabel sangat mahal atau memakan waktu, namun ada banyak data tidak berlabel yang tersedia.

Semi-supervised learning menggabungkan manfaat dari supervised dan unsupervised learning untuk meningkatkan akurasi model. Contoh aplikasi termasuk pengenalan wajah dan klasifikasi teks di mana hanya sebagian kecil dari data yang diberi label.

3. Algoritma Machine Learning Terupdate di Tahun 2024

Seiring dengan perkembangan teknologi yang semakin pesat, dan adanya kebutuhan, penyesuaian, serta tuntutan dalam bidang teknologi, jenis-jenis algoritma machine learning baru juga terus bermunculan hingga tahun 2024 ini.

Berikut beberapa algoritma machine learning terbaru telah muncul dan menunjukkan potensi besar dalam berbagai aplikasi:

a. Generative Adversarial Networks (GANs)

GANs merupakan algoritma yang terdiri dari dua jaringan saraf: generator dan discriminator. Generator menciptakan data palsu, sedangkan discriminator mencoba membedakan antara data palsu dan data nyata. Inovasi terbaru dalam GANs memungkinkan mereka untuk menghasilkan gambar, video, dan suara yang semakin realistis.

Sumber: ai.gopubby.com

b. Algoritma Transformer

Transformer, yang terkenal dengan penerapan dalam Natural Language Processing (NLP), telah berkembang pesat. Model seperti GPT-4 dan BERT terus ditingkatkan untuk memahami dan menghasilkan teks dengan lebih akurat. Transformasi terbaru di tahun 2024 telah membuat algoritma ini lebih efisien dan mampu menangani lebih banyak data dengan kecepatan yang lebih tinggi.

c. Federated Learning

Federated Learning adalah pendekatan baru di mana model dilatih di berbagai perangkat atau server lokal menggunakan data lokal, tanpa memindahkan data mentah ke server pusat. Ini meningkatkan privasi data dan memungkinkan penggunaan data yang lebih efisien dari berbagai sumber. Algoritma ini sangat relevan dalam aplikasi yang melibatkan data sensitif seperti di bidang kesehatan dan keuangan.

Sumber: LeewayHertz

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

4. Penerapan Algoritma Machine Learning

Algoritma machine learning telah diterapkan dalam berbagai industri dengan hasil yang mengesankan. Dalam sektor kesehatan contohnya, kini algoritma ML digunakan untuk menganalisis data pasien, membantu diagnosis penyakit, hingga memberikan rekomendasi pengobatan yang paling akurat.

Di sektor keuangan, ML digunakan untuk mendeteksi penipuan dan memprediksi risiko pasar. Dalam industri hiburan, algoritma ML membantu dalam rekomendasi konten yang lebih personal, ini contoh sederhana yang bisa dirasakan langsung dalam kehidupan sehari-hari bagi para pengguna YouTube, Netflix, dan Spotify.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

Gimana? Kamu tertarik untuk menguasai bidang Machine Learning, serta mengembangkan portofolio data yang outstanding? Yuk, segera Sign Up ke DQLab!  Disini kamu bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho. Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri. 

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari