Jenis Algoritma Machine Learning Umum: Cocok untuk Pemula!

Muthiatur Rohmah

•

23 March 2024

•

671

Di era kemajuan teknologi saat ini, pengolahan data secara tepat dan efektif adalah kunci keberhasilan sebuah bisnis maupun organisasi.

Untuk memaksimalkan pengelolaan data penting, seorang data analyst memerlukan tools atau alat bantu seperti pembelajaran mesin atau dikenal dengan machine learning.

Machine learning adalah alat yang membantu komputer belajar dari data untuk membuat prediksi tanpa harus diprogram secara eksplisit.

Pembelajaran mesin memiliki banyak algoritma yang perlu dipahami sebelum menggunakannya secara efektif. Penasaran apa saja jenis algoritma machine learning yang umum digunakan?

Jika Sobat MinDi seorang pemula yang sedang memahami pembelajaran mesin, artikel ini cocok untuk kalian!

Jenis Algoritma Machine Learning

Algoritma machine learning adalah serangkaian instruksi atau aturan yang dirancang untuk mengizinkan komputer mempelajari pola atau data secara otomatis tanpa diprogram secara eksplisit.

Dengan menggunakan data masukan (input), algoritma ini melakukan analisis dan membuat prediksi atau keputusan berdasarkan data tersebut.

Proses pembelajaran ini dapat melibatkan pengenalan pola, klasifikasi, atau prediksi hasil masa depan.

Untuk mempelajari algoritma machine learning secara lebih dalam, yuk simak jenis algoritma machine learning berikut ini!

1. Linear Regression

Linear regression merupakan salah satu metode statistik yang paling dasar dan umum digunakan dalam machine learning.

Algoritma ini berusaha memodelkan hubungan linear antara variabel dependen (y) dan satu atau lebih variabel independen (X) dengan meminimalkan kesalahan kuadrat.

Linear regression sangat berguna untuk memprediksi nilai-nilai kontinu seperti harga rumah, suhu, penjualan, dll., dan sering kali dijadikan langkah pertama dalam analisis prediktif.

2. Logistic Regression

Meskipun namanya mengandung kata 'regression', logistic regression sebenarnya digunakan untuk klasifikasi biner.

Alih-alih memprediksi nilai kontinu, algoritma ini memprediksi probabilitas sebuah instance termasuk dalam kelas tertentu, yang kemudian dapat dipetakan menjadi dua kategori.

Algoritma ini berguna dalam kasus-kasus seperti deteksi spam, diagnosa medis, dan prediksi churn pelanggan.

3. Decision Trees

Decision trees adalah model prediktif dengan struktur pohon atau hirarki keputusan. Setiap internal node mewakili pengujian pada atribut, setiap cabang mewakili hasil uji, dan setiap leaf node mewakili label kelas.

Kelebihan utama dari decision trees adalah kemudahan interpretasi, kemampuan untuk menangani data numerik dan kategorik, serta kemampuannya dalam menangani masalah klasifikasi dan regresi.

4. Random Forests

Random Forests merupakan perluasan dari decision trees yang menggabungkan prediksi dari banyak pohon untuk meningkatkan keakuratan dan mengurangi risiko overfitting.

Dengan menggabungkan hasil dari banyak decision trees yang dibangun secara acak, random forests mampu mencapai kinerja yang lebih stabil dan akurat. Ini digunakan dalam berbagai aplikasi mulai dari kredit banking hingga diagnostik medis.

5. k-Nearest Neighbors (k-NN)

Algoritma k-NN adalah metode klasifikasi dan regresi yang sederhana namun efektif, berdasarkan pembelajaran berbasis instance dan pengukuran jarak.

Algoritma ini mengklasifikasikan data baru ke dalam kelas yang paling sering ditemukan di antara k tetangga terdekatnya. k-NN mudah diimplementasikan dan dipahami, menjadikannya pilihan yang baik untuk pemula.

6. Naive Bayes

Naive Bayes adalah bagian dari algoritma klasifikasi probabilistik sederhana berdasarkan penerapan teorema Bayes dengan asumsi independensi antar prediktor.

Meskipun asumsi independensinya naif dalam banyak kasus, algoritma ini telah menunjukkan kinerja yang baik dalam tugas-tugas klasifikasi teks seperti filtrasi spam dan analisis sentimen.

Baca Juga: Contoh Machine Learning Python: Algoritma dan Proyeknya

7. Support Vector Machines (SVM)

Support Vector Machines adalah metode klasifikasi yang mencari hyperplane dengan margin maksimum untuk memisahkan kelas data.

SVM sangat efektif dalam ruang dimensi tinggi dan untuk kasus di mana jumlah dimensi melebihi jumlah sampel. Algoritma ini sangat cocok untuk aplikasi pengenalan pola seperti klasifikasi gambar dan bioinformatika.

8. Principal Component Analysis (PCA)

Principal Component Analysis adalah teknik statistik yang mengurangi dimensi data dengan mempertahankan komponen yang paling signifikan. Ini digunakan untuk mengeliminasi redundansi dan mengurangi kompleksitas data tanpa kehilangan informasi penting.

PCA sering digunakan dalam eksplorasi data, visualisasi, dan sebagai langkah preprocessing untuk algoritma machine learning lainnya.

9. Gradient Boosting Machines (GBM)

Gradient Boosting Machines adalah teknik untuk membangun model prediktif, khususnya pohon keputusan, secara berurutan. Setiap pohon baru dibangun untuk mengoreksi kesalahan yang dibuat oleh pohon sebelumnya.

Teknik ini menghasilkan model yang sangat prediktif dan akurat, yang dapat diterapkan pada berbagai jenis data untuk regresi, klasifikasi, dan tugas ranking.

10. Clustering Algorithms (K-Means)

K-Means adalah algoritma clustering yang bertujuan untuk mempartisi n observasi ke dalam k kluster dimana setiap observasi termasuk ke dalam kluster dengan rata-rata terdekat. Ini adalah metode yang sangat baik untuk segmentasi pasar dan organisasi grup.

11. Deep Learning

Deep Learning adalah subset dari machine learning yang menggunakan algoritma yang disebut jaringan saraf tiruan (neural networks) untuk meniru cara belajar otak manusia.

Struktur dari jaringan saraf tiruan terdiri dari lapisan input, satu atau lebih lapisan tersembunyi, dan lapisan output.

Deep learning efektif dalam mengidentifikasi pola dalam data besar dan kompleks, menjadikannya pilihan populer untuk aplikasi seperti pengenalan suara, visi komputer, dan pemrosesan bahasa alami (NLP).

12. Reinforcement Learning

Reinforcement Learning adalah tipe pembelajaran mesin di mana agen belajar untuk membuat keputusan dengan cara bereksperimen dalam suatu lingkungan. Agen ini menerima reward atau punishment sebagai feedback untuk aksi-aksinya, dan tujuannya adalah untuk memaksimalkan total reward yang diterima.

Reinforcement learning sangat cocok untuk aplikasi seperti sistem rekomendasi, robotika, dan permainan, di mana agen harus mengambil serangkaian keputusan yang mengarah pada tujuan jangka panjang.

Sobat MinDi, itulah beberapa jenis algoritma machine learning yang wajib dipahami sebelum mempelajari alat pembelajaran mesin.

Machine learning merupakan alat yang efektif membantu pekerjaan manusia, terlebih jika kamu seorang data analyst, business analyst maupun business intelligence yang mementingkan pengolahan data perusahan.

Baca Juga: Virtual Machine (VM): Definisi, Fungsi, Jenis, & Cara Kerja

Pelajari Algoritma Machine Learning Efektif bersama Dibimbing.id

Ingin belajar machine learning beserta algoritmanya secara lebih detail? atau tertarik switch career menjadi seorang business intelligence?

Sebagai langkah awal, yuk ikuti bootcamp business intelligence dibimbing.id, sebuah pelatihan intensif dan pembelajaran terbaik, melalui bootcamp ini kamu dapat belajar jenis algoritma machine learning secara lengkap dan tuntas.

Bootcamp dibimbing.id selalu didampingi oleh para mentor yang profesional dan berpengalaman di bidangnya, sehingga siap wujudkan mimpimu sebagai seorang business intelligence yang sukses.

Tunggu apalagi? Yuk segera daftarkan diri kamu di sini! lalu nikmati layanan job connect ke ratusan perusahaan ternama setelah lulus bootcamp. Jangan khawatir, apapun tujuan karirmu, dibimbing.id siap #BimbingSampeJadi karir impianmu.