Algoritma Machine Learning Berperan Dalam

Principal Component Analysis (PCA)

PCA adalah algoritma unsupervised learning yang digunakan untuk reduksi dimensi.

Algoritma ini mencari fitur yang paling penting dalam data dan membuang fitur yang tidak diperlukan.

Baca juga: Penjelasan lengkap mengenai algoritma PCA

Algoritma machine learning adalah serangkaian instruksi atau prosedur matematika yang digunakan untuk mengembangkan model machine learning.

Ada tiga jenis utama algoritma machine learning: supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning.

Ada banyak jenis algoritma machine learning yang digunakan untuk berbagai tugas, seperti klasifikasi, regresi, clustering, dan reduksi dimensi.

Dalam pengembangan model machine learning, pemilihan algoritma machine learning yang tepat sangat penting.

Penggunaan algoritma yang salah dapat menghasilkan prediksi yang tidak akurat atau model yang tidak efisien.

Oleh karena itu, pemahaman yang baik tentang algoritma machine learning dan penerapannya adalah kunci untuk pengembangan model machine learning yang sukses.

Demikianlah penjelasan lengkap mengenai jenis-jenis algoritma machine learning. Semoga informasi yang disajikan dapat bermanfaat dan menambah khazanah pengetahuan kita.

Machine learning yang merupakan salah satu cabang dari artificial intelligence (AI) semakin banyak digunakan di berbagai industri. Tak heran, sebab teknologi ini dapat melakukan berbagai otomatisasi untuk percepatan proses bisnis dan pelayanan optimal kepada konsumen. Dalam machine learning terdapat komponen-komponen yang memungkinkan komputer mempelajari pola data dan kemudian membuat prediksi atau keputusan tanpa arahan pengguna. Salah satu komponennya adalah algoritma.

Algoritma machine learning adalah serangkaian instruksi atau prosedur matematis yang digunakan untuk mengembangkan model machine learning. Semakin bagus algoritma yang digunakan, maka akan semakin baik prediksi dan keputusan yang dibuat oleh machine learning. Ibarat manusia, semakin banyak dan baik informasi dan pengetahuan yang didapatkan, maka ia akan semakin pintar. Oleh karena itu, pemilihan algoritma machine learning harus sesuai dengan kebutuhannya.

Berdasarkan kegunaannya, secara garis besar algoritma machine learning dibagi menjadi 3 kategori yaitu supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning. Yuk, kita bahas satu persatu.

Supervised learning adalah jenis algoritma machine learning yang menggunakan data-data berlabel. Ibarat manusia, ketika balita dikenalkan dengan berbagai buah-buahan sekaligus dengan nama-namanya, misalnya ini pisang, ini apel, ini jeruk, dan seterusnya. Dengan demikian, balita akan mampu mengklasifikasikan yang mana pisang, jeruk, maupun apel. Begitupun machine learning dengan algoritma supervised learning dapat menjalankan tugas klasifikasi, regresi, dan deteksi anomali.

Machine learning digunakan untuk memprediksi pola. Pola tersebut sudah memiliki contoh data yang lengkap. Dengan demikian, pola yang terbentuk merupakan hasil dari mempelajari data yang lengkap tersebut.

Apabila kita memasukkan data baru, setelah melakukan extract transform load (ETL) kita akan memperoleh info feature dari sampel baru. Lalu, feature tersebut di-compare dengan pattern classification dari model yang didapatkan dari data berlabel. Setelah proses meng-compare semua label selesai, label yang memiliki persentase paling banyak akan diambil sebagai prediksi akhir.

Algoritma supervised learning ini dibagi lagi menjadi beberapa kategori berdasarkan tujuan dibentuknya, yaitu klasifikasi dan regresi/prediksi numerik. Untuk tujuan klasifikasi, algoritmanya terdiri dari neural networks, random forest, KNN, SVM, decision trees, random forest, dll. Sedangkan untuk tujuan regresi terdiri dari linear regression, neural networks, decision trees, SVM, dll.

Contoh penggunaannya, misalnya, perusahaan ingin mengetahui apakah pelanggan akan membeli sebuah produk atau tidak. Data yang dimiliki yaitu riwayat pembelian, riwayat aktivitas di website, jenis kelamin, usia, dan jumlah pendapatan pelanggan. Data ini diberi label “ya” atau “tidak” berdasarkan apakah pelanggan membeli produk yang dimaksud atau tidak. Dengan data yang tersedia algoritma supervised learning membuat model untuk memprediksi apakah pelanggan akan membeli produk yang dimaksud atau tidak.

Random Forest Classifier

Algoritma Random Forest Classifier merupakan salah satu algoritma klasifikasi machine learning yang paling populer. Seperti namanya, algoritma ini bekerja dengan cara membuat hutan pohon secara acak. Semakin banyak pohon yang dibuat, maka hasilnya akan semakin akurat.

Dasar dari algoritma random forest adalah algoritma decision tree. Keuntungan dari algoritma ini adalah dapat digunakan u8ntuk rekayasa fitur seperti mengidentifikasi fitur yang paling penting diantara semua fitur yang tersedia dalam dataset training, bekerja sangat baik pada database berukuran besar, sangat fleksibel, dan memiliki akurasi yang tinggi.

4. Support Vector Machine

Support Vector Machine atau biasa dikenal dengan algoritma SVM adalah algoritma machine learning yang digunakan untuk masalah klasifikasi atau regresi. Namun, aplikasi yang paling sering digunakan adalah masalah klasifikasi.

Algoritma SVM banyak digunakan untuk mengklasifikasikan dokumen teknis misalnya spam filtering, mengkategorikan artikel berita berdasarkan topik, dan lain sebagainya. Keuntungan algoritma ini adalah cepat, efektif untuk ruang dimensi tinggi, akurasi yang bagus, powerful dan fleksibel, dan dapat digunakan di banyak aplikasi.

Bcaa juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

Di era big data, machine learning merupakan salah satu teknologi yang banyak dicari. Hal ini menyebabkan meningkatnya minat belajar algoritma machine learning. Karena sebagian besar menggunakan data berukuran besar, maka tools yang digunakan pun tidak sembarangan dan perlu keahlian untuk mengaplikasikan tools tersebut. Ingin belajar machine learning beserta tools-nya? Yuk bergabung bersama DQLab!

DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.

DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif, yuk sign up sekarang di DQLab.id atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner berikut untuk informasi lebih lengkapnya!

Penulis: Galuh Nurvinda K

Ket. foto: Ilustrasi - Machine learning. Shutterstock.

Algoritma dalam machine learning adalah sekumpulan aturan yang digunakan oleh sistem machine learning untuk mengambil keputusan atau membuat prediksi. Algoritma dalam machine learning dapat dibagi menjadi dua kategori yaitu supervised learning dan unsupervised learning. Supervised learning adalah algoritma yang digunakan untuk membuat prediksi berdasarkan data latihan yang sudah ditandai dengan label atau target yang diinginkan. Sedangkan unsupervised learning adalah algoritma yang digunakan untuk menemukan struktur atau pola dalam data yang tidak dikenal sebelumnya. Ada berbagai jenis algoritma machine learning yang digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti algoritma regresi, klasifikasi, clustering, dan deep learning.

Algoritma adalah sekumpulan aturan yang digunakan untuk menyelesaikan suatu masalah atau untuk mencapai tujuan tertentu. Algoritma dapat didefinisikan sebagai serangkaian langkah-langkah yang harus diikuti secara sistematis dan logis untuk menyelesaikan masalah atau mencapai tujuan tertentu. Algoritma dapat digambarkan dalam bentuk flowchart, pseudocode, atau bahasa pemrograman. Algoritma dapat digunakan dalam berbagai bidang, seperti matematika, komputer, pengambilan keputusan, dan lainnya. Dalam bidang komputer, algoritma digunakan dalam pemrograman untuk menyelesaikan masalah-masalah yang kompleks.

Baca Juga: Pentingnya Sentiment Analysis dalam Annual Report

Rekomendasi Produk

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

A Structured Approach to Learning Data Science

The Machine Learning Specialization is an 8-week bundle curated to accelerate a student’s mastery in building data products, developing machine learning models, and understanding the core components that form most of industrial-grade AI today.

Students are not assumed to have a working knowledge of R or prior proficiency in statistics/mathematics/algebra. The workshop follows a gentle learning curve and emphasizes hands-on, one-to-one tutoring from our team of instructors and teaching assistants.

Throughout the course of the Academy, you will learn to build, evaluate and deploy your data science products, one project after another.

Machine learning merupakan salah satu bidang dalam kecerdasan buatan yang semakin populer belakangan ini.

Machine learning memungkinkan mesin untuk belajar dari data dan melakukan tugas tertentu tanpa perlu diatur secara eksplisit.

Salah satu komponen penting dalam machine learning adalah algoritma machine learning.

Algoritma machine learning adalah serangkaian instruksi atau prosedur matematika yang digunakan untuk mengembangkan model machine learning.

Model machine learning dapat digunakan untuk memprediksi hasil berdasarkan data yang diberikan.

Dalam artikel ini, kita akan membahas pengenalan algoritma machine learning dan beberapa jenis algoritma machine learning yang umum digunakan.

Pembelajaran Berkelanjutan

Pembelajaran berkelanjutan atau continuous learning akan memungkinkan model machine learning untuk terus belajar dari data baru seiring waktu, meningkatkan akurasi dan relevansinya.

Konsep Machine Learning

Machine learning adalah suatu teknologi atau metode yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data dan pengalaman, tanpa perlu diprogram secara eksplisit.

Secara singkat, machine learning memungkinkan komputer untuk menemukan pola-pola dalam data dan membuat prediksi atau keputusan berdasarkan pola-pola tersebut

Machine learning dapat digunakan untuk berbagai macam tugas, seperti klasifikasi, regresi, clustering, dan reduksi dimensi.

Untuk melakukan machine learning, terdapat beberapa komponen yang diperlukan, seperti data, model, dan algoritma.

Data adalah informasi atau input yang akan dipelajari oleh model, sementara model adalah representasi matematis dari proses belajar yang digunakan untuk mempelajari pola dari data.

Algoritma adalah serangkaian instruksi atau prosedur matematika yang digunakan untuk mengembangkan model machine learning.

Tujuan utama dari machine learning adalah membuat model atau sistem yang dapat belajar dari data dan membuat prediksi atau keputusan yang akurat.

Dengan kemampuan ini, machine learning dapat digunakan untuk berbagai macam tugas dan aplikasi, seperti deteksi spam, pengenalan wajah (face recognition), pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing), pengenalan suara (speech recognition), dan sebagainya.

Machine learning juga memiliki beberapa keuntungan, antara lain:

Dalam pengembangan model machine learning, pemilihan algoritma yang tepat sangat penting. Ada beberapa jenis algoritma machine learning yang umum digunakan, seperti supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning.

Masing-masing jenis algoritma memiliki karakteristik dan metode yang berbeda-beda, tergantung pada tugas dan data yang diberikan.

K-Means Clustering

K-Means Clustering adalah algoritma unsupervised learning yang digunakan untuk clustering. Algoritma ini mencari kelompok yang serupa berdasarkan jarak antara data.

Baca juga: Penjelasan lengkap mengenai algoritma K-Means Clustering

Reinforcement Learning

Reinforcement learning adalah jenis machine learning di mana model belajar melalui interaksi dengan lingkungan.

Tujuan dari reinforcement learning adalah untuk memaksimalkan reward atau penghargaan yang diberikan oleh lingkungan. Contoh dari reinforcement learning adalah robotika dan game.

Suatu perusahaan ingin mengembangkan robot yang dapat berjalan dan menghindari rintangan di sekitarnya.

Tujuan dari reinforcement learning adalah membuat model yang dapat memaksimalkan reward yang diberikan saat robot berhasil melewati rintangan tanpa bertabrakan.

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!

Naive Bayes Classifier

Source: Koushiki Dasgupta Chauduri

Naive bayes classifier merupakan algoritma klasifikasi yang sangat sederhana berdasarkan apa yang disebut pada teorema bayesian. Algoritma ini memiliki satu sifat umum, yaitu setiap data diklasifikasikan tidak bergantung pada fitur lain yang terikat pada kelas atau biasa disebut dengan independen. Artinya, satu data tidak berdampak pada data yang lain.

Meskipun algoritma ini merupakan algoritma yang tergolong sederhana, namun naive bayes dapat mengalahkan beberapa metode klasifikasi yang lebih canggih. Algoritma ini biasa digunakan untuk deteksi spam dan klasifikasi dokumen teks.

Kelebihan algoritma ini adalah sederhana dan mudah diterapkan, tidak sensitif terhadap fitur yang tidak relevan, cepat, hanya membutuhkan sedikit data training, dan dapat digunakan untuk masalah klasifikasi multi-class dan biner.