Yuk, Simak 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Perlu Kamu Ketahui!
Untuk menghasilkan pola atau suatu kesimpulan yang diinginkan, algoritma pada Machine Learning menghasilkan suatu model yang didasari sebuah data. Seperti yang sudah kamu ketahui dan pahami bahwa Machine Learning merupakan mesin yang mempelajari ilmu algoritma dan statistik, guna melakukan task tertentu tanpa adanya instruksi. Salah satu model kecerdasan buatan ini merupakan mesin yang bergantung pada suatu pola dan kesimpulan.
Adapun tiga jenis yang perlu kamu ketahui dalam algoritma Machine Learning, diantaranya supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning. Apa saja perbedaan dari ketiga jenis tersebut? Yuk, kita kupas lebih dalam sahabat data!
1. Supervised Learning : Memprediksi Masa Depan
Model supervised learning merupakan model yang digunakan untuk memprediksi hasil masa depan dengan berdasarkan data historis yang ada. Biasanya, model ini diberi instruksi di awal untuk mempelajari sesuatu dan bagaimana cara mempelajarinya. Sebagai contoh, pada model supervised learning algoritma yang ada digunakan untuk memprediksi kemungkinan terjadinya bahaya bencana alam, seperti gempa bumi dan tsunami.
Model ini juga bisa diartikan sebagai suatu pendekatan sebuah data yang sudah terlatih. Selain itu, supervised learning juga sudah memiliki variabel yang dilabelkan guna mengelompokkan suatu data ke dalam data yang sudah ada.
Baca juga: 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan
2. Unsupervised Learning : Tidak ada Target yang Ditetapkan
Berbeda dengan supervised learning, model unsupervised learning tidak memiliki target atau variabel yang harus ditetapkan. Seorang praktisi data juga tidak memerlukan label khusus untuk memprediksi suatu data. Selain itu, algoritma pada model unsupervised learning mampu menemukan pola tersembunyi dalam data itu sendiri. Contoh dari model ini adalah membuat segmentasi pasar untuk melakukan campaign secara efektif berdasarkan clustering.
3. Reinforcement Learning : Proses Pengambilan Keputusan
Pada model reinforcement learning, mesin dilatih untuk mengambil suatu keputusan secara spesifik berdasarkan kebutuhan bisnis yang bertujuan untuk memaksimalkan kinerjanya. Model ini membuat suatu perangkat lunak atau mesinnya melatih dirinya secara terus menerus dengan berdasarkan lingkungan yang dipengaruhinya. Selain itu, model ini juga diterapkan untuk mampu memecahkan permasalah pada suatu bisnis.
4. Yuk, Asah Ilmu Machine Learning Kamu dengan Belajar Bersama DQLab Sekarang!
Terapkan ilmunya sekarang dengan bergabung bersama platform belajar online DQLab! Selain bisa meningkatkan ilmu data yang dimiliki, kamu juga bisa membangun portofolio datamu di DQLab guna mempersiapkan dirimu berkarir di industri data.
Sign up sekarang di DQLab.id dan nikmati module GRATIS "Introduction to Data Science" untuk menikmati pengalaman belajar yang seru menyenangkan serta aplikatif pada industri nyata! Untuk kamu yang ingin mulai belajar Data Science atau siap berkarir jadi Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer, persiapkan diri kamu dengan tepat sekarang. Tidak ada kata terlambat untuk belajar. Yuk #MulaiBelajarData di DQLab.
Dengan belajar di DQLab, kamu bisa:
Menerapkan teknik mengolah data kotor, hasilkan visualisasi data dan model prediksi dengan studi kasus Retail dan Finansial
Dapatkan sesi konsultasi langsung dengan praktisi data lewat data mentoring
Bangun portofolio data langsung dari praktisi data Industri
Akses Forum DQLab untuk berdiskusi.
Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":
Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup
Akses module Introduction to Data Science
Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab