Machine Learning: Pengertiannya dan Tipe Berdasarkan Algoritmanya

Pada tahun 2022 ini, teknologi sudah sangat berkembang dengan pesat. Perkembangan teknologi paling menonjol pada beberapa tahun belakangan ini adalah artificial intelligence atau biasa disingkat dengan kata AI. Belum banyak orang yang mengetahui kalau kecerdasan buatan atau AI tadi mempunyai beberapa cabang. Salah satu cabangnya adalah machine learning.

Teknologi ML atau Machine learning ini adalah salah satu cabang dalam pembelajaran artificial intelligence yang menjadi perbincangan utama di kalangan teknologi informasi. Hal ini dikarenakan ML bisa belajar seperti manusia. Maka dari itu, machine learning ini sangat berpotensi besar dalam teknologi di hidup manusia. 

Dalam artikel ini kita akan membahas tentang machine learning dan seberapa pentingnya machine learning dalam kehidupan  sehari – hari manusia.

machine learning

© Pexels

Pengertian Machine Learning.

Kembali dengan artificial intelligence, ada tujuh cabang yang terbagi yaitu machine learning, natural language processing, expert system, vision, speech, planning, dan robotics. Percabangan ini dimaksudkan untuk mempersempit ruang lingkup saat mengembangkan AI atau ketika mempelajari AI. Pada dasarnya, kecerdasan buatan memiliki ruang lingkup yang sangat luas.

Teknologi ML tadi adalah mesin yang dikembangkan untuk bisa belajar dengan sendirinya tanpa harus ada command atau arahan dari pengguna. Pembelajaran mesin dikembangkan sesusai dengan disiplin ilmu lainnya seperti matematika, statistika, dan data mining. Sehingga mesin dapat mempelajarinya dengan cukup menganalisa data tanpa harus diperintah.

Tentunya, dari terciptanya ML ini akan membantu manusia di berbagai bidang. Bahkan pada saat ini, penerapan dari pembelajaran mesin dapat kamu temukan pada kehidupan sehari – hari. Seperti contoh adalah ketika kamu menggunakan fitur fingerprint untuk membuka handphone kamu. Atau ketika kamu sedang menjelajahi sosial media kamu akan menemukan iklan yang relevan.

Tipe – Tipe Dari Machine Learning

Ada beberapa tipe yang membedakan ML atau pembelajaran mesin satu dengan lainnya. Perbedaan ini dibedakan berdasarkan dengan algoritmanya.

Algoritma Supervised Learning

Algoritma supervised learning adalah algoritma yang paling sering digunakan di dunia data science. Analisis regresi liniear berganda adalah salah satu contoh dari algoritma supervised learning. Jenis algoritma ini mempunyai ciri khas yaitu algoritma yang membuat mereka seakan – akan dilatih terlebih dahulu sebelum bertemu dengan kalkulasi.

Setelah dilatih, mesin akan melakukan prediksi atau klasifikasi dari suatu permasalahan. Penerapan algoritma supervised learning dalam dunia data science adalah support vector machine, neural network, linear dan logistics regression, random forrest, dan lainnya.

Algoritma Unsupervised Learning

Perlu diketahui, algoritma unsupervised learning tidak melatih program atau mesinnya untuk melakukan prediksi atau klasifikasi. Algoritma ini tidak mempunyai target variabel. Sehingga tujuan dari algoritma ini adalah untuk mengelompokkan objek yang mempunyai kesamaan dalam sebuah area tertentu. Contoh penerapannya adalah ketika seorang data analyst ingin mengelompokkan konsumen berdasarkan demografis.

Untuk mengelompokkan konsumen berdasarkan kemiripan sifat tersebut, ML tidak perlu melalui data training. Menggunakan data yang sudah ada, mesin bisa mengelompokkan konsumen – konsumen tersebut pada suatu kelompok terntentu. Contoh algoritma unsupervised learning adalah K-Means, Hierarchical Clustering, dan lainnya.

Algoritma Reinforcement Learning

Terakhir, Algoritma yang kita bahas adalah reinforcement learning. Algoritma ini membuat komputer belajar sendiri melalui lingkungan yang ada melalui sebuah agent. Dengan demikian, algoritma ini memungkinkan komputer untuk melakukan pencarian diri dengan cara berinteraksi dengan sekitarnya. Komputer akan menentukan interaksi seperti apa yang akan komputer lakukan terhadap lingkungan tersebut. 

Sekian penjelasan kami tentang machine learning dan apa saja tipe – tipenya. Kamu bisa mempelajari machine learning lebih lanjut di kelas online sebagai data scientist. Bagaimana? Apakah kamu tertarik mempelajari algoritma mesin pembelajaraan?

 

Default image
Max Edmund