Algoritma Machine Learning Yang Bukan Merupakan Algoritma Supervised Learning Adalah

K-Means Clustering

Seperti namanya, algoritma ini biasa digunakan untuk kasus clustering. K-means Clustering adalah salah satu contoh algoritma Unsupervised Machine Learning yang paling sederhana dan populer. Metode K-Means Clustering berusaha mengelompokkan data yang ada ke dalam beberapa kelompok, dimana data dalam satu kelompok mempunyai karakteristik yang sama satu sama lainnya dan mempunyai karakteristik yang berbeda dengan data yang ada di dalam kelompok yang lain.

Cara kerja algoritma ini mula-mula adalah dengan membentuk sejumlah k titik, yang disebut dengan centroid (dimana nilai k merepresentasikan jumlah cluster). Kemudian titik-titik data (data points) yang ada akan membentuk cluster dengan centroid terdekat darinya. Otomatis, titik pusat (centroid) akan berubah seiring dengan pertambahan anggota tiap cluster-nya (yang mana adalah data points tadi). Oleh karena itu, tiap-tiap cluster yang telah terbentuk akan mencari titik centroid barunya. Proses ini terus menerus dilakukan hingga diperoleh kondisi konvergensi, contohnya jika posisi centroid sudah tidak berubah.

Terdapat dua jenis data clustering yang sering dipergunakan dalam proses pengelompokan data yaitu Hierarchical dan Non-Hierarchical, dan K-Means merupakan salah satu metode data clustering non-hierarchical atau Partitional Clustering.

Decision Tree adalah salah satu metode klasifikasi yang paling populer, karena mudah untuk diinterpretasi oleh manusia. Decision Tree adalah model prediksi menggunakan struktur pohon atau struktur berhirarki. Algoritma Machine Learning jenis ini melakukan tugasnya dengan menggunakan konsep struktur flowchart bercabang menggunakan decision rules atau aturan-aturan keputusan yang dibuat oleh desainernya.

Pada dasarnya, Decision Tree dimulai dengan satu node atau simpul. Kemudian, node tersebut bercabang untuk menyatakan pilihan-pilihan yang ada. Selanjutnya, setiap cabang tersebut akan memiliki cabang-cabang baru. Maka dari itu, metode ini disebut "tree" karena bentuknya menyerupai pohon yang memiliki banyak cabang. Mengutip dari Venngage, Decision Tree memiliki tiga elemen di dalamnya, yaitu:

Root node (akar), Tujuan akhir atau keputusan besar yang ingin diambil.

Branches (ranting), Berbagai pilihan tindakan.

Leaf node (daun), Kemungkinan hasil atas setiap tindakan.

Dalam Machine Learning kita akan sering mendengar tentang metode Random Forest yang digunakan untuk menyelesaikan permasalahan. Metode Random Forest merupakan salah satu metode dalam Decision Tree. Random Forest adalah kombinasi dari masing-masing tree yang baik kemudian dikombinasikan ke dalam satu model. Random Forest bergantung pada sebuah nilai vector random dengan distribusi yang sama pada semua pohon yang masing masing Decision Tree memiliki kedalaman yang maksimal.

Oleh karena itu, prinsip dasar random forest mirip dengan Decision Tree. Masing-masing Decision Tree akan menghasilkan output yang bisa saja berbeda-beda. Nah, Random Forest ini akan melakukan voting untuk menentukan hasil mayoritas dari semua Decision Tree. Sederhananya, Random Forest akan memberikan output berupa mayoritas hasil dari semua Decision Tree.

Baca juga : Machine Learning vs Deep Learning Korelasi AI, Machine Learning dan Deep Learning

Supervised learning adalah salah satu pendekatan dalam pembuatan artificial intelligence atau AI. Pendekatan ini terkadang juga disebut dengan istilah supervised machine learning. Lalu, sebenarnya bagaimana supervised learning bekerja dan menghasilkan AI? Untuk mengetahui jawabannya, mari simak penjelasan berikut ini!

Aplikasi Kesehatan yang Lebih Canggih

Dalam bidang kesehatan, algoritma machine learning akan semakin digunakan untuk prediksi, diagnosis, dan pengobatan yang lebih personalisasi.

Algoritma machine learning menawarkan potensi yang luar biasa dalam berbagai aspek kehidupan kita. Dari mendeteksi penipuan hingga memberikan rekomendasi produk, kekuatan algoritma ini tidak bisa diremehkan. Namun, tantangan seperti kualitas data, overfitting, dan isu etika harus diatasi untuk memaksimalkan manfaatnya. Dengan perkembangan teknologi yang terus maju, masa depan machine learning terlihat sangat cerah dan penuh dengan kemungkinan yang tak terbatas.

“Masa depan tergantung pada apa yang kita lakukan di masa kini.” – Mahatma Gandhi

Mari kita manfaatkan kekuatan machine learning dengan bijak dan bertanggung jawab untuk masa depan yang lebih baik.

Analis industri sepakat tentang pentingnya pembelajaran mesin dan algoritma yang mendasarinya. Dari Forrester, “Kemajuan dalam algoritma pembelajaran mesin menghadirkan presisi dan kedalaman analisis data pemasaran yang membantu pemasar memahami bagaimana detail pemasaran—seperti platform, kreatif, ajakan bertindak, atau pesan—berdampak pada kinerja pemasaran.1” Sementara Gartner menyatakan bahwa, “Pembelajaran mesin adalah inti dari banyak aplikasi AI yang sukses, memicu daya tariknya yang sangat besar di pasar.2”

Seringkali, melatih algoritma ML dengan lebih banyak data akan memberikan jawaban yang lebih akurat daripada melatih dengan lebih sedikit data. Dengan menggunakan metode statistik, algoritma dilatih untuk menentukan klasifikasi atau membuat prediksi, dan untuk mengungkap wawasan utama dalam proyek penggalian data. Wawasan ini kemudian dapat meningkatkan pengambilan keputusan Anda untuk meningkatkan metrik pertumbuhan utama.

Contoh penggunaan algoritma machine learning mencakup kemampuan untuk menganalisis data guna mengidentifikasi tren dan memprediksi masalah sebelum terjadi.3 AI yang lebih canggih dapat memungkinkan dukungan yang lebih personal, mengurangi waktu respons, menyediakan pengenalan suara, dan meningkatkan kepuasan pelanggan. Industri yang secara khusus mendapatkan manfaat dari algoritma machine learning untuk membuat konten baru dari data yang sangat banyak meliputi manajemen rantai pasokan, transportasi dan logistik, ritel, dan manufaktur4- semuanya menggunakan AI generatif, dengan kemampuannya untuk mengotomatisasi tugas, meningkatkan efisiensi, dan memberikan wawasan yang berharga, bahkan untuk pemula.

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.

Mulai Belajar Menjadi Data Scientist dari Sekarang!

Tahukah kalian bahwa data scientist kini sangat banyak diminati oleh berbagai kalangan. Data scientist merupakan profesi terseksi di abad ini serta gaji dan jenjang karirnya pun cukup menjanjikan. Jadi, Untuk mengetahui lebih lanjut terkait data scientist kita dapat mempelajarinya di DQLab lohh. Caranya sangat mudah, yaitu cukup signup di DQLab dan nikmati momen belajar gratis bersama DQLab dengan mengakses module gratis dari R, Python atau SQL!

Penulis : Latifah Uswatun Khasanah

Editor : Annissa Widya Davita

Algoritma machine learning adalah metode dimana sistem artificial intelligence mengerjakan tugasnya secara otomatis. Umumnya algoritma machine learning ini digunakan untuk memprediksi nilai output dari input yang diberikan. Dua proses utama dari algoritma machine learning adalah klasifikasi dan regresi.

Algoritma machine learning sendiri dibagi menjadi dua, yaitu supervised dan unsupervised learning. Supervised learning membutuhkan data input dan data output yang diinginkan dan digunakan untuk membuat pelabelan, sedangkan algoritma unsupervised learning bekerja dengan data yang tidak diklasifikasikan atau tidak diberi label.

Contoh algoritma unsupervised learning adalah pengelompokan atau clustering data yang tidak difilter berdasarkan persamaan dan perbedaan. Pada artikel kali ini, kita akan membahas algoritma supervised learning, yaitu algoritma klasifikasi atau classification.

Terkadang sulit memutuskan algoritma machine learning mana yang paling baik untuk klasifikasi diantara banyaknya pilihan dan jenis algoritma klasifikasi yang ada. Namun, ada algoritma klasifikasi machine learning yang paling baik digunakan dalam masalah atau situasi tertentu.

Algoritma klasifikasi ini digunakan untuk klasifikasi teks, analisis sentimen, deteksi spam, deteksi penipuan, segmentasi pelanggan, dan klasifikasi gambar. Pilihan algoritma yang sesuai bergantung pada kumpulan data dan tujuan yang akan dicapai.

Lalu apa saja algoritma klasifikasi terbaik tersebut? Yuk simak artikel kali ini hingga akhir!

Source: Thanmai Chandaka

Decision tree membangun model klasifikasi dan regresi dalam bentuk struktur pohon. Algoritma ini menguraikan kumpulan data menjadi himpunan bagian yang lebih kecil dan menghubungkannya menjadi pohon keputusan yang terkait. Tujuan utama dari algoritma decision tree adalah untuk membangun model pelatihan yang digunakan untuk memprediksi nilai variabel target dengan mempelajari aturan keputusan. Aturan ini disimpulkan dari data training yang sebelumnya telah diinput. Keuntungan algoritma ini adalah mudah dimengerti, mudah menghasilkan aturan, tidak mengandung hiper-parameter, dan model decision tree yang kompleks dapat disederhanakan secara signifikan dengan visualisasinya.

Tujuan utama dari algoritma decision tree adalah untuk membangun model pelatihan yang digunakan untuk memprediksi nilai variabel target dengan mempelajari aturan keputusan. Aturan ini disimpulkan dari data training yang sebelumnya telah diinput.

Keuntungan algoritma ini adalah mudah dimengerti, mudah menghasilkan aturan, tidak mengandung hiper-parameter, dan model decision tree yang kompleks dapat disederhanakan secara signifikan dengan visualisasinya.

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

Reinforcement Learning

Reinforcement learning adalah metode di mana agen belajar melalui trial and error, mendapatkan hadiah atau hukuman berdasarkan tindakannya. Seperti anjing yang dilatih untuk duduk dengan imbalan biskuit.

Implementasi Algoritma Machine Learning dalam Kehidupan Sehari-hari

Jenis-Jenis Algoritma Machine Learning

Rekomendasi Produk

Platform e-commerce seperti Amazon menggunakan algoritma unsupervised learning untuk merekomendasikan produk kepada pelanggan berdasarkan riwayat pembelian mereka.

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

UNMAHA – Machine learning atau pembelajaran mesin, telah menjadi teknologi revolusioner yang digunakan di berbagai sektor. Dari perusahaan besar hingga startup, machine learning memainkan peran besar dalam pengembangan produk, analisis data, dan bahkan pengambilan keputusan. Agar kamu bisa menguasai teknologi ini, penting untuk memahami jenis-jenis algoritma machine learning yang perlu diketahui. Beragam algoritma ini memiliki fungsi dan kegunaan yang berbeda, tergantung pada kebutuhan dan jenis data yang diolah.

Memahami jenis-jenis algoritma machine learning akan memberimu gambaran lebih dalam tentang bagaimana sistem komputer belajar dan mengambil keputusan tanpa intervensi manusia. Kamu akan menemui istilah seperti supervised learning, unsupervised learning, hingga reinforcement learning. Yuk, kita bahas lebih dalam satu per satu jenis algoritma ini agar kamu semakin familiar!