4 Jenis Machine Learning Populer yang Wajib dipelajari!

Dalam era digital yang terus berkembang, banyak teknologi canggih yang memudahkan pekerjaan atau aktivitas manusia, salah satunya adalah machine learning. Lantas apa itu machine learning atau pembelajaran mesin?

Machine learning adalah teknologi yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data dan membuat keputusan atau prediksi sendiri tanpa perlu diprogram secara khusus untuk setiap tugas.

Machine learning sangat membantu pekerjaan manusia di berbagai bidang, mulai dari kesehatan hingga bidang profesional lainnya.

Dalam menjalankan prosesnya, machine learning terbagi menjadi 4 jenis machine learning. Nah, sebelum Sobat MinDi belajar menggunakan machine learning, kamu harus mempelajari jenis machine learning terlebih dahulu, pada artikel ini.

Apa itu Machine Learning?

Tunggu dulu Sobat MinDi, sebelum kita membahas lebih dalam mengenai jenis machine learning, pertama-tama yuk pahami dulu apa itu machine learning secara jelas, melalui beberapa pengertian berikut.

Dikutip dari IBM, Machine learning adalah bagian dari kecerdasan buatan (AI) yang membuat komputer bisa belajar dari data dan pengalaman, mirip dengan cara manusia belajar. 

Dengan machine learning, komputer menggunakan algoritma untuk menemukan pola dalam data dan membuat keputusan atau prediksi. 

Machine learning dapat digunakan untuk membantu aktivitas atau kegiatan manusia dalam berbagai bidang kehidupan. Misalnya machine learning dapat digunakan untuk mengenali wajah, memprediksi cuaca, atau mengendalikan mobil tanpa pengemudi. 

Seiring dengan berjalannya waktu, machine learning akan terus memperbaiki kemampuannya berdasarkan data yang diterima, sehingga menjadi lebih cerdas dan akurat.

Jenis Machine Learning yang Perlu dipahami

Sobat MinDi ingin mulai belajar machine learning? Sebelum itu, kamu harus memahami dulu jenis machine learning berikut ini.

Dikutip dari geeksforgeeks, Ada 4 jenis machine learning yang perlu kamu pahami berikut ini.

1. Supervised Machine Learning

Supervised machine learning adalah jenis machine learning di mana model dilatih menggunakan dataset yang sudah diberi label. 

Hal ini berarti setiap input dalam dataset memiliki output yang sudah diketahui, dan tujuan dari model adalah mempelajari hubungan antara input dan output ini sehingga dapat memprediksi output untuk data baru yang tidak diketahui.

Adapun proses atau cara kerja supervised machine learning, terbagi menjadi dua tahap, yaitu:

1. Training: Model dilatih dengan menggunakan data input yang sudah diberi label output. Misalnya, jika Sobat MinDi memiliki dataset gambar anjing dan kucing yang sudah diberi label 'anjing' atau 'kucing', model akan belajar mengenali fitur-fitur yang membedakan anjing dari kucing.
2. Testing: Setelah dilatih, model diuji dengan data baru untuk memeriksa seberapa baik model tersebut dapat memprediksi label yang benar.

Supervised machine learning dapat diaplikasikan dalam beberapa jenis algoritma ML. Seperti klasifikasi, untuk mengklasifikasikan email sebagai 'spam' atau 'bukan spam', serta regresi untuk memprediksi harga rumah berdasarkan fitur-fitur seperti ukuran, lokasi, dan jumlah kamar.

2. Unsupervised Machine Learning

Unsupervised machine learning adalah jenis machine learning dimana model dilatih menggunakan data yang tidak diberi label. Tujuannya untuk menemukan pola atau struktur yang tersembunyi dalam data.

Adapun proses atau cara kerja unsupervised machine learning dibagi menjadi dua tahap, yaitu:

1. Clustering: Model mengelompokkan data menjadi cluster berdasarkan kemiripan fitur-fitur data tersebut. Misalnya, mengelompokkan pelanggan berdasarkan pola pembelian mereka.
2. Association: Model menemukan hubungan atau aturan yang menggambarkan pola dalam data. Misalnya, menemukan barang-barang yang sering dibeli bersama dalam transaksi supermarket.

Jenis machine learning ini dapat diaplikasikan dalam berbagai bidang seperti mengelompokkan pelanggan berdasarkan perilaku pembelian untuk pemasaran yang lebih efektif. Serta mendeteksi transaksi yang mencurigakan dalam data keuangan.

3. Semi-Supervised Machine Learning

Semi supervised machine learning adalah jenis machine learning yang menggunakan kombinasi data berlabel dan tidak berlabel untuk melatih model. Biasanya, sebagian kecil data yang diberi label digunakan bersama dengan sejumlah besar data yang tidak diberi label untuk meningkatkan kinerja model.

Adapun proses atau cara kerja semi supervised machine learning, terbagi menjadi dua tahapan sebagai berikut.

1. Training: Model dilatih menggunakan sejumlah kecil data berlabel untuk membimbing proses pembelajaran dan sejumlah besar data tidak berlabel untuk menemukan pola tambahan.
2. Improvement: Penggunaan data tidak berlabel membantu model untuk belajar lebih baik dengan mengisi celah informasi yang tidak tercakup dalam data berlabel.

Jenis machine learning ini dapat diaplikasikan dalam berbagai bidang seperti, pengelompokan dokumen dan pengenalan wajah.

4. Reinforcement Learning

Reinforcement learning adalah jenis machine learning di mana agen belajar untuk membuat keputusan dengan berinteraksi dengan lingkungan. 

Agen menerima umpan balik dalam bentuk hadiah atau hukuman berdasarkan tindakan yang diambil dan bertujuan untuk memaksimalkan total hadiah yang diperoleh dalam jangka panjang.

Adapun proses atau cara kerja reinforcement learning, terbagi menjadi dua tahapan sebagai berikut.

1. Interaction: Agen mengambil tindakan dalam lingkungan dan menerima umpan balik (reward atau punishment) berdasarkan hasil tindakan tersebut.
2. Learning: Agen menggunakan umpan balik ini untuk memperbaiki strategi (policy) dan mengambil tindakan yang lebih baik di masa depan untuk memaksimalkan total reward.

Jenis machine learning ini dapat diaplikasikan dalam berbagai bidang seperti, strategi permainan atau games dan robotika.

Dengan memahami keempat jenis machine learning ini, kita dapat memilih pendekatan yang paling sesuai untuk berbagai masalah dan aplikasi, serta mengembangkan solusi yang lebih efektif dan efisien dalam dunia data dan kecerdasan buatan.

Baca Juga:6 Metode Deep Learning Canggih, yang Wajib Diketahui 2024

Tips Memilih Jenis Machine Learning yang Tepat

Bingung memilih jenis machine learning yang tepat penting untuk keberhasilan proyek? Yuk simak tips dari MinDi mengenai cara memilih jenis machine learning yang tepat berikut ini.

1. Kenali Tujuan dan Jenis Data

Tentukan tujuan proyek dan lihat jenis data yang dimiliki. Jika Sobat MinDi punya data berlabel dan ingin memprediksi sesuatu, gunakan supervised learning. 

Jika data kamu tidak berlabel dan ingin menemukan pola, pilih unsupervised learning. Jika ingin agen belajar dari interaksi dengan lingkungan, pilih reinforcement learning.

2. Evaluasi Data yang Tersedia

Periksa apakah kamu memiliki cukup data berkualitas. Supervised learning membutuhkan banyak data berlabel. 

Jika Sobat MinDi punya banyak data tidak berlabel tapi sedikit data berlabel, coba semi-supervised learning. Jika data tidak berlabel, gunakan unsupervised learning untuk menemukan pola tersembunyi.

3. Pertimbangkan Sumber Daya dan Kompleksitas

Perhatikan waktu, perangkat keras, dan keahlian tim Sobat MinDi. Supervised learning biasanya lebih mudah dan cepat jika tim punya data berlabel. Unsupervised learning bisa lebih rumit karena hasilnya perlu interpretasi. 

Reinforcement learning butuh lebih banyak waktu dan sumber daya karena agen harus belajar dari banyak percobaan.

Dengan memahami tips tersebut dengan baik, Sobat MinDi bisa memilih jenis machine learning yang paling cocok untuk proyek bisnis atau perusahaan.

Baca Juga:NoSQL Adalah: Pengertian, Jenis, Keunggulan & Cara Kerjanya 

Tertarik Belajar Machine Learning? Yuk Ikuti Bootcamp Dibimbing.id

Sobat MinDi, itulah beberapa penjelasan mengenai jenis machine learning yang penting untuk Sobat MinDi pelajari dan pahami.

Kesimpulannya, Ada 4 jenis machine learning yang populer, yaitu supervised, unsupervised, semi-supervised, atau reinforcement. Pemilihan jenis machine learning ini dapat bergantung pada tujuan proyek, jenis data yang tersedia, dan sumber daya yang dimiliki.

Ingin belajar machine learning lebih lanjut? Tertarik bekerja sebagai AI/Machine Learning engineer? Bingung harus mulai dari mana?

Yuk ikuti Bootcamp AI Machine Learning Dibimbing.id, sebuah bootcamp terbaik dengan pembelajaran inovatif dan intensif. Bootcamp ini didampingi oleh mentor profesional dan terbaik yang bakal bantu kamu jadi AI ML engineer sukses.

Belum memiliki pengalaman tentang AI/ Machine Learning sama sekali?

Tenang saja, dibimbing.id siap bimbing kamu mulai dari nol, dengan kurikulum terlengkap, update serta beginner friendly. 

Sebanyak 94% alumni bootcamp dibimbing.id telah berhasil mendapatkan kerja sesuai bidang mereka. Nah, jangan khawatir nganggur setelah lulus bootcamp ya, dibimbing.id juga menyediakan job connect ke 570+ hiring partner khusus buat Sobat MinDi.

Tunggu apalagi? buruan konsultasi di sini, apapun tujuan karirmu dibimbing.id siap #BimbingSampeJadi karir impianmu.

Reference:

1. Types of Machine Learning - Buka
2. What Is Machine Learning (ML)? - Buka