Machine Learning Bahasa Indonesia

Jenis-Jenis Machine Learning

Terdapat berbagai jenis ML yang diklasifikasikan berdasarkan teknik belajar yang digunakan. Beberapa jenis ML yang umum adalah:

Machine Learning adalah

Pembelajaran mesin atau machine learning adalah bagian dari artificial intelligence (AI) atau kecerdasan buatan yang melibatkan pembuatan algoritma dan model yang memungkinkan komputer belajar dari data dan meningkatkan kinerjanya pada tugas tertentu. Ini adalah proses mengotomatiskan pembuatan model analitis dengan menggunakan metode statistik dan algoritma untuk melatih sistem komputer membuat prediksi atau keputusan berdasarkan data. Intinya, machine learning adalah cara belajar komputer untuk mengenali pola dalam data dan menggunakan pola tersebut untuk membuat prediksi atau keputusan.

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

Ini adalah jenis machine learning dimana model dilatih pada data berlabel. Data berlabel adalah data yang memiliki keluaran atau variabel target yang diketahui yang coba diprediksi oleh model. Tujuan supervised machine learning adalah untuk mempelajari fungsi pemetaan dari variabel input ke variabel output dengan menggunakan dataset pelatihan berlabel. Dengan kata lain, model dilatih pada data yang telah diklasifikasikan atau diberi label, dan menggunakan data berlabel ini untuk memprediksi output untuk data baru yang tidak terlihat. Contohnya adalah masalah klasifikasi dan regresi.

Ini adalah jenis pembelajaran mesin dimana model dilatih pada data yang tidak berlabel. Data yang tidak berlabel adalah data yang tidak memiliki keluaran atau variabel target yang diketahui. Tujuan unsupervised machine learning adalah mempelajari struktur atau distribusi data yang mendasarinya dengan menemukan pola dan hubungan dalam data. Dengan kata lain, model dilatih pada data yang belum diberi label atau diklasifikasikan, dan harus menemukan pola dan strukturnya sendiri. Contohnya adalah pengelompokan dan deteksi anomali.

Ini adalah jenis pembelajaran mesin dimana model belajar membuat keputusan berdasarkan umpan balik dari lingkungan. Model dilatih untuk memaksimalkan sinyal umpan balik yang diberikan oleh lingkungan. Tujuan reinforcement machine learning adalah untuk mempelajari suatu kebijakan, yang merupakan pemetaan dari keadaan menjadi tindakan, yang memaksimalkan imbalan kumulatif yang diharapkan dari waktu ke waktu. Dengan kata lain, model dilatih untuk membuat keputusan yang menghasilkan imbalan kumulatif yang tinggi dalam jangka panjang. Contohnya adalah game, robotika, dan kendaraan otonom.

Pembelajaran mesin memiliki banyak aplikasi praktis, termasuk pengenalan gambar, pemrosesan bahasa alami, deteksi penipuan, dan sistem rekomendasi. Misalnya, algoritma pembelajaran mesin dapat digunakan untuk mengenali wajah dalam foto, memahami arti teks tertulis, atau mengidentifikasi transaksi penipuan dalam data keuangan.

Model pembelajaran mesin juga digunakan untuk mendukung sistem rekomendasi yang memberikan rekomendasi untuk dipersonalisasi pada produk atau konten berdasarkan perilaku pengguna di masa lalu (yang pernah dilakukan). Salah satu keuntungan utama machine learning adalah dapat membantu organisasi mengotomatiskan proses dan membuat keputusan berbasis data yang ada.

Dengan menganalisis data dalam jumlah besar dan mengidentifikasi pola, algoritma pembelajaran mesin dapat membantu bisnis mengoptimalkan operasional perusahaan dan meningkatkan produk dan layanan. Namun, pembelajaran mesin juga memiliki beberapa tantangan, termasuk kebutuhan akan data berkualitas tinggi, potensi hasil yang bias, dan kesulitan dalam menafsirkan dan menjelaskan keputusan yang dibuat oleh model.

Unsupervised learning

Jenis kedua dari algoritma machine learning adalah unsupervised learning dimana data yang digunakan tidak memiliki label. Tanpa label atau output benar dan salah, jenis algoritma ini tidak memiliki supervisor yang membantu menentukan benar atau salah. Tujuan dari algoritma unsupervised learning adalah menemukan pola atau kelompok dalam data seperti clustering dan reduksi dimensi.

Contohnya, algoritma unsupervised learning digunakan untuk menentukan segmentasi pasar. Sebuah perusahaan memiliki data berupa gender, pekerjaan, usia, alamat, frekuensi pembelian, dan kuantitas pembelian produk selama 1 tahun terakhir. Perusahaan tidak perlu memberikan label atau output yang benar atau melabeli pelanggan dengan usia, gender, maupun label lainnya. Kita juga tidak perlu menentukan jumlah kelompok dan kriteria tiap kelompok. Algoritma unsupervised learning akan mempelajari pola-pola dari karakterteristik tiap data dan kemudian melakukan pengelompokan secara mandiri.

Berdasarkan tujuannya, algoritma unsupervised learning dibagi menjadi clustering dan association. Untuk clustering contohnya adalah K-Means clustering dan Hierarchical clustering. Untuk association contohnya seperti Association rules.

Deep Learning: Membuka Batas AI

Deep Learning (DL) adalah subbidang ML yang memanfaatkan jaringan saraf tiruan (JST) untuk meniru cara kerja otak manusia dalam memproses informasi. JST terdiri dari lapisan-lapisan unit komputasi yang disebut neuron buatan, yang terhubung dan berkomunikasi satu sama lain.

Kekuatan DL terletak pada kemampuannya untuk memproses data dalam jumlah besar dan mengidentifikasi pola kompleks yang tidak selalu mudah dikenali oleh manusia. Arsitektur JST yang berlapis-lapis memungkinkan DL untuk mengekstrak fitur tingkat tinggi dari data, menghasilkan akurasi yang lebih tinggi dan wawasan yang lebih mendalam.

Machine learning merupakan pembelajaran mesin yang mempelajari beberapa hal di dalamnya seperti algoritma, ilmu statistik, dan lainnya. Machine learning merupakan teknologi bagian dari Artificial Intelligence. Ketika seseorang melakukan proses pengolahan data, sebagian besar orang membutuhkan algoritma machine learning untuk menyelesaikan atau mencari solusi dari permasalahan data yang ada. Algoritma machine learning pun sangat beragam dan digunakan sesuai dengan masalah data yang sesuai.

Algoritma sendiri merupakan suatu proses langkah demi langkah yang tersusun untuk menyelesaikan permasalahan. Algoritma machine learning sendiri sangat beragam dan sudah sering digunakan untuk menyelesaikan permasalahan data dalam berbagai bidang seperti kesehatan, pendidikan, bisnis, keuangan, dan masih banyak lainnya. Kira-kira apa saja ya algoritma machine learning yang cukup sering digunakan dan bagaimana cara kerja machine learning? Yuk, simak artikel berikut ini!

Naive Bayes merupakan salah satu algoritma supervised learning yang sederhana dan cukup sering digunakan. Algoritma ini menggunakan dasar Teori Bayes di dalamnya. Algoritma ini memiliki data training (data yang sudah terdapat label kelas) dan data testing (data yang belum memiliki label kelas). Algoritma Naive Bayes bekerja dengan cara memaksimalkan nilai suatu kelas. Kelas yang memiliki probabilitas tertinggi akan masuk ke dalam salah satu dari label-label yang tersedia.

Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan

Jika pada algoritma supervised learning salah satu tujuan kita adalah untuk mengetahui label kelas pada data, maka pada unsupervised learning tidak berlaku demikian. K-Means merupakan salah satu algoritma supervised learning yang mana cara kerjanya adalah mengklaster atau mengelompokkan data sesuai dengan karakteristik atau kemiripan data menjadi beberapa klaster sesuai dengan nilai k yang telah ditentukan. Pada algoritma ini dibutuhkan centroid atau nilai pusat serta menghitung jarak kedekatan data dengan centroid. Algoritma ini dilakukan secara berulang sampai tidak ada perubahan anggota dalam masing-masing kelompok.

KNN atau K-Nearest Neighbour merupakan salah satu algoritma supervised learning yang mengklasifikasikan atau mengelompokkan data ke dalam beberapa kelompok berdasarkan kemiripan sifat dari data. Algoritma ini hampir mirip dengan algoritma K-Means, yang membedakan adalah pada K-Means melakukan proses clustering sedangkan pada KNN melakukan proses klasifikasi. Terkadang orang menyebut algoritma ini dengan sebutan algoritma malas dikarenakan pada algoritma ini tidak mempelajari cara mengkategorikan data akan tetapi hanya mengingat data yang sudah ada.

Analisis Data yang Lebih Baik

ML dan DL memberikan kekuatan pada komputer untuk “belajar” dari data tanpa pemrograman eksplisit. Dengan menganalisis pola dan hubungan dalam kumpulan data yang sangat besar, ML dan DL membantu mengekstrak wawasan yang berharga dari data yang tidak terstruktur. Pengambilan keputusan pun menjadi lebih cepat, tepat, dan efisien. Umpamanya, perusahaan ritel dapat menggunakan ML untuk memprediksi preferensi pelanggan, memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi, dan mengoptimalkan strategi pemasaran mereka.

Contoh lain, DL berperan penting dalam pengenalan pola yang kompleks, seperti mengenali gambar, ucapan, dan teks. Teknologi ini mendukung aplikasi seperti pengenalan wajah, asisten suara, dan terjemahan bahasa. Bayangkan Anda memiliki album foto yang berisi ribuan gambar. DL dapat membantu Anda mengurutkan foto berdasarkan orang, tempat, atau benda-benda yang muncul di dalamnya, sehingga memudahkan Anda menemukan foto yang Anda butuhkan dalam sekejap.

Puskomedia sebagai perusahaan teknologi terkemuka, menyediakan layanan dan pendampingan terkait Machine Learning dan Deep Learning. Dengan keahlian kami di bidang AI dan infrastruktur digital, kami memastikan bahwa Anda memiliki akses ke teknologi terkini dan sumber daya yang diperlukan untuk memaksimalkan potensi data Anda. Mari bersama kami, raih kesuksesan Anda di era society 5.0!

Mengenal Machine Learning

Saatnya kenalan sama machine learning! Kamu bakal mendapatkan informasi mengenai pengertian pembelajaran mesin, sejarah dan contoh machine learning. Simak baik-baik ya!

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.

Di era digitalisasi yang pesat ini, kemampuan komputasi dan analisis data menjadi semakin krusial. Dengan memanfaatkan Machine Learning dan Deep Learning, kita dapat meningkatkan kemampuan tersebut secara signifikan. Namun, apakah Anda sudah memahami konsep dan manfaat dari Machine Learning dan Deep Learning? Artikel ini akan mengulas secara mendalam topik tersebut. Mari kita eksplorasi bersama!

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.

Cara Kerja Machine Learning

Machine learning bekerja dengan menggunakan algoritma dan model statistik untuk menganalisis data, mengidentifikasi pola dan hubungan, serta membuat prediksi atau keputusan berdasarkan analisis tersebut. Ada beberapa langkah yang terjadi dalam proses pembelajaran mesin yaitu: