5 Jenis Machine Learning yang Perlu Kamu Ketahui!

Bisa untuk memprediksi masa depanmu loh

Photo by Possessed Photography on Unsplash

Sudah tidak asing lagi bagi kita tentang machine learning, yaitu teknologi yang memanfaatkan algoritma dan teknik statistik untuk memprediksi keputusan yang mungkin diambil oleh individu atau perusahaan.

Namun, tahukah kamu bahwa terdapat beberapa jenis machine learning yang memiliki karakteristik dan kegunaan yang berbeda-beda?

Berikut ini adalah lima jenis machine learning yang perlu kamu ketahui:

Supervised learning

Supervised learning adalah jenis machine learning yang menggunakan data yang telah terlabel dan memprediksi output yang sesuai dengan input yang diberikan. Contoh aplikasi supervised learning adalah sistem rekomendasi yang memprediksi film atau serial TV yang mungkin disukai pengguna berdasarkan data yang telah dikumpulkan tentang film yang telah ditonton.

Adapun supervised learning ini terbagi menjadi beberapa jenis yaitu:

• Regresi, Jenis supervised learning ini digunakan untuk memprediksi nilai kontinu. Tujuannya adalah untuk mempelajari fungsi yang dapat menghubungkan fitur input dengan nilai kontinu yang terkait, seperti memprediksi harga rumah berdasarkan ukuran, lokasi, dan fitur lainnya.
• Klasifikasi, Jenis supervised learning ini digunakan untuk memprediksi kelas atau label diskrit. Tujuannya adalah untuk mempelajari fungsi yang dapat menghubungkan fitur input dengan kelas output yang terkait, seperti memprediksi apakah email masuk ke dalam kotak masuk atau kotak spam.
• Deteksi Anomali, jenis supervised learning ini digunakan untuk mendeteksi anomali atau perbedaan signifikan dari data normal. Tujuannya adalah untuk mempelajari pola data normal dan menggunakan pola tersebut untuk mendeteksi data yang tidak biasa atau aneh.
• Segmentasi, Jenis supervised learning ini digunakan untuk membagi data ke dalam beberapa segmen atau kelompok berdasarkan fitur yang sama. Tujuannya adalah untuk mempelajari pola-pola pada data dan mengelompokkan data ke dalam segmen atau kelompok yang berbeda.
• Prediksi Rangkaian Waktu, Jenis supervised learning ini digunakan untuk memprediksi nilai-nilai pada rangkaian waktu. Tujuannya adalah untuk mempelajari pola-pola pada data bersejarah dan menggunakan pola tersebut untuk memprediksi nilai-nilai pada waktu yang akan datang.
• Rekomendasi, Jenis supervised learning ini digunakan untuk merekomendasikan item atau produk kepada pengguna berdasarkan preferensi dan perilaku pengguna sebelumnya. Tujuannya adalah untuk mempelajari preferensi pengguna dan menggunakan informasi ini untuk merekomendasikan produk atau item yang relevan.
• Pengenalan Suara, Jenis supervised learning ini digunakan untuk mempelajari pengenalan suara. Tujuannya adalah untuk mempelajari pola suara dan menggunakan pola tersebut untuk mengenali kata-kata yang diucapkan.
• Pengenalan Gambar, Jenis supervised learning ini digunakan untuk mempelajari pengenalan gambar. Tujuannya adalah untuk mempelajari pola gambar dan menggunakan pola tersebut untuk mengenali objek, wajah, atau situasi yang terkait dengan gambar tersebut.

Unsupervised learning

Unsupervised learning adalah jenis machine learning yang menggunakan data yang tidak terlabel dan mencari pola atau tren yang mungkin terjadi. Contoh aplikasi unsupervised learning adalah sistem yang dapat mengelompokkan produk berdasarkan karakteristik yang sama tanpa adanya instruksi secara eksplisit.

Adapun unsupervised learning ini terbagi menjadi beberapa jenis yaitu:

• Clustering, jenis unsupervised learning di mana data dipartisi menjadi kelompok atau klaster yang homogen berdasarkan kemiripan fitur. Algoritma clustering berusaha untuk menemukan pola dalam data tanpa mengetahui label atau kelas dari setiap data. Beberapa contoh algoritma clustering adalah K-means, Hierarchical clustering, dan Density-based clustering.
• Dimensionality Reduction, jenis unsupervised learning yang bertujuan untuk mengurangi dimensi data dengan memilih fitur-fitur yang paling signifikan atau mewakili data dengan cara yang lebih efisien. Hal ini berguna ketika dataset memiliki banyak fitur dan beberapa fitur tidak relevan atau terlalu berkorelasi satu sama lain. Beberapa contoh algoritma dimensionality reduction adalah Principal Component Analysis (PCA), Independent Component Analysis (ICA), dan t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding).

Untuk belajar lebih lanjut mengenai teknik-teknik dimensionality reduction bisa klik link dibawah.

10 Powerful Techniques for Dimension Reduction in Machine Learning

Reinforcement learning

Reinforcement learning adalah jenis machine learning yang mengajarkan sistem untuk mengambil tindakan yang tepat sesuai dengan situasi yang terjadi dengan memberikan reward atau punishment. Contoh aplikasi reinforcement learning adalah mobil tanpa pengemudi (self-driving car) yang dapat mempelajari cara mengambil keputusan yang tepat sesuai dengan situasi yang terjadi.

Adapun reinforcement learning ini terbagi menjadi beberapa metode yaitu:

• Model-Based Reinforcement Learning,metode ini mengasumsikan bahwa agen memiliki model lingkungan yang akurat dan dapat digunakan untuk memprediksi keadaan selanjutnya dan penghargaan yang mungkin diterima dari lingkungan. Model ini digunakan untuk memperkirakan nilai keuntungan yang diharapkan dan memilih tindakan yang optimal.
• Model-Free Reinforcement Learning, metode ini tidak bergantung pada model lingkungan yang akurat. Agen belajar melalui trial-and-error dan memutuskan tindakan yang optimal berdasarkan pengalaman langsung dengan lingkungan. Metode ini lebih umum digunakan karena tidak memerlukan pengetahuan tentang lingkungan yang mendalam.
• Multi-Agent Reinforcement Learning, metode ini melibatkan lebih dari satu agen yang saling berinteraksi dalam lingkungan. Setiap agen memiliki tujuan sendiri dan mencoba memaksimalkan penghargaan yang diterima berdasarkan tindakan yang diambil. Metode ini digunakan dalam masalah koordinasi dan komunikasi antara agen, seperti dalam permainan tim.

Transfer learning

Transfer learning adalah jenis machine learning yang memanfaatkan pengetahuan yang telah dipelajari oleh sistem dari suatu domain untuk memprediksi keputusan dalam domain yang lain. Contoh aplikasi transfer learning adalah sistem yang dapat memprediksi keputusan pembelian produk berdasarkan data yang telah dikumpulkan tentang pembelian produk di toko lain.

Adapun transfer learning ini terbagi menjadi beberapa jenis yaitu:

1. Transfer learning berdasarkan arsitektur model, model yang telah dilatih pada dataset besar digunakan sebagai dasar untuk mempelajari tugas yang berbeda. Contohnya, arsitektur model yang digunakan pada tugas pengenalan gambar seperti ResNet, VGG, atau Inception dapat digunakan sebagai awal untuk mempelajari tugas seperti deteksi objek, segmentasi gambar, atau klasifikasi gambar pada dataset yang berbeda.
2. Transfer learning berdasarkan sumber data, model yang telah dilatih pada sumber data yang sama atau mirip digunakan sebagai awal untuk mempelajari tugas baru. Misalnya, model yang dilatih pada dataset teks berbahasa Inggris dapat digunakan sebagai awal untuk mempelajari tugas seperti analisis sentimen pada dataset teks berbahasa Indonesia.
3. Transfer learning berdasarkan tugas, model yang telah dilatih untuk memecahkan tugas tertentu digunakan sebagai awal untuk memecahkan tugas lain yang mirip atau terkait. Misalnya, model yang dilatih untuk mengenali huruf dapat digunakan sebagai awal untuk mempelajari tugas mengenali angka.
4. Transfer learning berdasarkan layer, layer-layer pada model yang telah dilatih sebelumnya digunakan sebagai awal untuk mempelajari tugas baru. Layer-layer yang lebih awal pada model yang telah dilatih pada dataset gambar, misalnya, dapat digunakan sebagai fitur extractor pada model yang akan dilatih pada tugas deteksi objek.

Deep learning

Deep learning adalah jenis machine learning yang menggunakan jaringan saraf yang kompleks untuk memprediksi keputusan yang mungkin diambil. Contoh aplikasi deep learning adalah sistem yang dapat memprediksi penyakit yang mungkin terjadi pada individu dan memberikan saran terapi yang tepat.

Kesimpulannya

machine learning memiliki beberapa jenis yang memiliki karakteristik dan kegunaan yang berbeda-beda. Dari kelima jenis tersebut, masing-masing memiliki aplikasi yang dapat membantu dalam memprediksi keputusan yang mungkin diambil oleh individu atau perusahaan dalam berbagai bidang, seperti pemasaran, finansial, dan pengembangan produk.

Namun, perlu diingat bahwa machine learning hanya merupakan alat bantu dan tidak boleh menggantikan peran manusia dalam proses keputusan. Kita harus memahami potensi masalah yang mungkin terjadi dan memastikan bahwa teknologi ini digunakan dengan etis dan bertanggung jawab. Selain itu, perlu adanya pengawasan dan regulasi yang memastikan bahwa teknologi ini tidak digunakan untuk kepentingan yang tidak etis atau merugikan masyarakat.

Dengan mengetahui jenis-jenis machine learning yang ada, kita dapat memahami dan memanfaatkan teknologi ini secara lebih efektif sesuai dengan kebutuhan kita. Jadi, pastikan kamu memahami jenis-jenis machine learning yang ada agar kamu dapat memprediksi masa depanmu dengan lebih baik dan tepat!

Tambahan

Sebagai tambahan, ada juga beberapa jenis machine learning lain yang mungkin perlu anda ketahui, yaitu:

1. Semi-supervised learning adalah jenis machine learning yang menggunakan data yang terdiri dari sebagian terlabel dan sebagian tidak terlabel. Ini merupakan gabungan antara supervised learning dan unsupervised learning.
2. Online learning adalah jenis machine learning yang memperbarui modelnya secara terus-menerus sesuai dengan data yang baru saja masuk. Ini sangat berguna dalam menangani data yang terus berubah seperti data real-time.
3. Active learning adalah jenis machine learning yang memperbolehkan sistem untuk mengajukan pertanyaan atau meminta bantuan manusia dalam mengelompokkan data yang tidak terlabel. Ini sangat berguna dalam menangani data yang tidak terlabel dalam jumlah yang sangat banyak.

Dengan memahami jenis-jenis machine learning yang ada, kita dapat lebih fleksibel dalam memilih algoritma yang tepat sesuai dengan kebutuhan dan tujuan yang ingin dicapai. Selain itu, kita juga dapat lebih memahami potensi dan batasan dari masing-masing jenis machine learning, sehingga dapat lebih bijaksana dalam menerapkannya.