Algoritma Machine Learning Yang Bukan Merupakan Algoritma Supervised Learning Adalah

Implementasi Algoritma Machine Learning dalam Kehidupan Sehari-hari

K-nearest neighbor

Berikutnya ada metode K-nearest neighbor atau algoritma KNN. Metode ini menggunakan algoritma non-parametrik yang mengelompokkan poin data berdasarkan kedekatan dan juga asosiasi mereka dengan data lain yang tersedia.

Algoritma K-nearest neighbour ini mengasumsikan bahwa titik data yang serupa akan selalu bisa ditemukan di sekitarnya. Konsekuensinya, algoritma ini pun selalu berupaya untuk menghitung jarak antar titik data (biasanya dengan jarak Euclidean) dan kemudian menentukan kategori berdasarkan jenis yang paling sering muncul.

Algoritma supervised learning K-nearest neighbor ini disukai banyak data scientists. Sebab, penggunaannya relatif mudah dan waktu perhitungannya pun cukup rendah. Namun, saat dataset uji terus tumbuh, otomatis waktu pemrosesan pun menjadi semakin lama. Akibatnya, KNN menjadi kurang menarik. Oleh karenanya, KNN lebih sering dimanfaatkan untuk mesin rekomendasi dan pengenalan gambar.

Apa Itu Algoritma Machine Learning?

Algoritma machine learning adalah metode yang digunakan komputer untuk mengenali pola dan membuat keputusan berdasarkan data yang ada. Nah, algoritma ini seperti juru sihir modern yang bisa meramalkan masa depan (tapi tanpa bola kristal dan jubah). Dari klasifikasi email spam hingga prediksi saham, semua bisa dilakukan dengan sihir algoritma ini.

Terapkan Contoh-Contoh dari Algoritma Machine Learning Bersama DQLab

Jika kamu ingin tahu lebih mengenai tipe algoritma-algoritma Machine Learning serta ingin belajar secara langsung, DQLab adalah solusi yang tepat. Caranya mudah, kamu bisa memulainya dengan membuat akun GRATIS di DQLab.id/signup. Nikmati pengalaman belajar Data Science yang menarik bersama DQLab yang seru dan menyenangkan dengan live code editor yang simple. Selain itu, kamu juga bisa mengerjakan free module Introduction to Data Science with R dan Introduction to Data Science with Python untuk menguji kemampuan Data Science kamu. Yuk persiapkan dirimu untuk berkarir sebagai praktisi data yang kompeten!

Penulis : Salsabila Miftah Rezkia

Editor : Annissa Widya Davita

Machine learning, atau pembelajaran mesin, adalah salah satu cabang dari kecerdasan buatan yang sedang naik daun. Nah, kalau kamu berpikir machine learning itu seperti belajar mesin cuci, tenang, kamu nggak sendiri. Tapi, kita bukan ngomongin cara cuci baju, kita ngomongin algoritma yang bisa bikin komputer “belajar” tanpa harus diprogram ulang. Artikel ini akan membahas berbagai jenis algoritma machine learning beserta contoh-contohnya yang keren abis.

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!

Integrasi dengan IoT

Integrasi machine learning dengan Internet of Things (IoT) akan memungkinkan perangkat untuk saling berkomunikasi dan membuat keputusan secara otonom, dari rumah pintar hingga kota pintar.

Reinforcement Learning

Reinforcement learning adalah algoritma yang sangat berbeda dari supervised dan unsupervised learning. Dalam reinforcement learning, algoritma belajar melalui trial and error untuk memaksimalkan suatu “reward” atau hadiah. Algoritma ini sering digunakan dalam pengembangan game AI atau sistem rekomendasi.

Q-Learning adalah salah satu algoritma dalam reinforcement learning di mana agen belajar untuk mengambil tindakan dalam suatu lingkungan agar mencapai tujuan tertentu. Misalnya, kamu bisa menerapkan Q-Learning dalam permainan catur, di mana agen berusaha memenangkan permainan.

DQN adalah kombinasi antara Q-Learning dan deep learning, yang digunakan untuk menangani masalah dengan dimensi yang lebih tinggi. Algoritma ini memanfaatkan neural networks untuk memperkirakan nilai dari setiap tindakan yang diambil oleh agen.

Baca Juga: Penggunaan Data Science dan Machine Learning untuk Analisis Data

Memahami berbagai jenis algoritma machine learning ini tidak hanya akan membantumu dalam mengeksplorasi teknologi yang menarik, tetapi juga membuka peluang besar dalam kariermu di bidang data science, AI, dan teknologi lainnya. Tertarik mendalami machine learning secara lebih mendalam? Jika iya, kamu bisa mempertimbangkan untuk melanjutkan studi dan belajar langsung dari ahlinya di kampus unggulan seperti Universitas Mahakarya Asia.

Jadi, itulah jenis-jenis algoritma machine learning yang perlu kamu ketahui. Setiap algoritma memiliki kegunaannya sendiri yang sesuai dengan berbagai kebutuhan. Apakah kamu siap menjelajahi dunia machine learning dan membuka peluang karier di bidang ini? Daftarkan dirimu sekarang di Universitas Mahakarya Asia, dan mulai perjalananmu di dunia teknologi.***

Editor: Mahfida Ustadhatul Umma

Pengantar Algoritma Machine Learning

Transfer Learning

Transfer learning adalah metode di mana model yang sudah dilatih pada satu tugas digunakan kembali untuk tugas lain yang mirip. Ibaratnya, kamu belajar naik sepeda, kemudian dengan sedikit latihan, kamu bisa naik motor.

Supervised Learning

Supervised learning adalah salah satu algoritma yang paling umum dalam machine learning. Algoritma ini menggunakan data yang sudah diberi label untuk melatih model. Artinya, kamu memberikan input data beserta output yang benar, dan model akan belajar dari data ini untuk memprediksi output pada data baru. Contoh penerapan supervised learning bisa kamu lihat pada sistem prediksi harga rumah atau klasifikasi email sebagai spam atau bukan.

Baca Juga: Framework Machine Learning yang Populer dalam Data Science