Kemajuan teknologi membuat segala keperluan manusia menjadi lebih mudah. Digitalisasi dalam setiap aspek menciptakan kemudahan yang mendukung segala aktivitas dari segi primer maupun sekunder. Salah satu kemajuan teknologi yang saat ini menjadi tren adalah machine learning. Machine learning dianggap menjadi salah satu pendukung kemajuan teknologi untuk segala aspek, khususnya dalam pengolahan data. Lalu, apa itu machine learning? Apa saja model machine learning yang wajib diketahui oleh data scientist? Berikut ulasannya.

Apa itu machine learning?

Secara umum, machine learning merupakan salah satu cabang dari kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI) dan ilmu komputer. Ia fokus pada penggunaan data dan algoritma untuk mengimitasi cara manusia belajar sehingga dapat memperbaiki diri secara bertahap.

Dalam pengembangan data science, machine learning adalah komponen yang sangat penting. Melalui metode statistika, algoritma pada machine learning dilatih untuk membuat klasifikasi atau prediksi, sehingga mampu menguak insight utama selama proses pengolahan data.

Insight ini akan berpengaruh besar terhadap penentuan arah sebuah penelitian atau bisnis. Semakin besar dan berkembangnya big data, maka kebutuhan pasar akan data scientist meningkat sebab mereka dibutuhkan untuk membantu mengidentifikasi pertanyaan-pertanyaan mengenai bisnis mereka, serta data yang kemudian diinterpretasikan sebagai jawaban dari pertanyaan tersebut.

Tipe model machine learning

Machine learning menggunakan model algoritma untuk dapat bekerja dengan baik. Algoritma yang digunakan dalam machine learning terbagi menjadi tiga kategori: supervised, unsupervised, dan reinforcement learning.

Supervised learning melibatkan feedback untuk mengidentifikasi apakah prediksi yang dihasilkan salah atau benar. Sebaliknya, unsupervised learning tidak membutuhkan response feedback. Sedangkan, reinforcement learning mirip dengan supervised learning yang menerima feedback, namun hanya untuk sebagian kondisi saja.

1. Supervised Learning

Supervised learning adalah model machine learning yang paling mudah dipahami. Proses learning dalam model supervised meliputi pembuatan fungsi yang dapat dilatih menggunakan data set latihan, kemudian diaplikasikan ke data yang baru untuk menciptakan prediksi terhadap data tersebut. Tujuannya adalah untuk membangun fungsi yang mampu mengeneralisir data yang belum dilihat sebelumnya.

Ada sejumlah algoritma yang menggunakan supervised learning sebagai metodenya. Meski begitu, ada dua contoh pendekatan yang bisa dilihat dalam penerapannya, yaitu:

• Neural Networks 

Prosesnya melibatkan vektor input menjadi vektor output sebagaimana terinspirasi oleh neuron dan konektivitasnya di dalam otak. Model ini memiliki sejumlah lapisan neuron yang terhubung antar input dan output.

• Decision Trees

Merupakan learning method yang digunakan untuk klasifikasi data. Algoritma ini membuat bagan pohon yang memprediksi hasil dari satu vektor berdasarkan peraturan yang dibuat sebelumnya untuk diterapkan dengan data saat ini.

2. Unsupervised Learning

Model machine learning yang satu ini juga tergolong sederhana. Namun, seperti namanya, metode learning ini tidak memiliki feedback sehingga tidak ada ukuran untuk performanya. Tujuan metode ini adalah untuk membangun fungsi mapping yang mengategorikan data menjadi beberapa kelas berdasarkan ciri yang tersembunyi dalam data yang diproses.

Pengimplementasian unsupervised learning biasanya menggunakan beragam algoritma, termasuk k-means clustering dan adaptive resonance theory (ART).

• K-means Clustering

K-means Clustering merupakan algoritma clustering yang sederhana dan populer karena menggunakan proses sinyal dalam penerapannya. Tujuan dari algoritma ini adalah untuk membagi dari dataset menuju ke cluster k.

• Adaptive Resonance Theory

Adaptive Resonance Theory merupakan bagian dari algoritma yang mampu mengenali pola dan prediksi dalam suatu data. ART sendiri sebenarnya dapat diterapkan baik untuk supervised dan unsupervised learning.

3. Reinforcement Learning

Model machine learning terakhir adalah reinforcement learning yang memiliki kemampuan tidak hanya mempelajari input dan output suatu data, tetapi juga memetakan serangkaian input dan output dengan dependensi. Selama proses learning, algoritma secara acak mengeksplorasi pasangan keadaan-tindakan dalam beberapa lingkungan (untuk membangun tabel pasangan keadaan-tindakan).

Kemudian, dalam praktiknya, informasi yang dipelajari memanfaatkan imbalan pasangan keadaan-tindakan untuk memilih tindakan terbaik atas suatu kondisi tertentu, yang mengarah ke beberapa kondisi yang diinginkan

Salah satu contoh algoritma yang menggunakan reinforcement learning adalah Q-learning. Algoritma Q-learning merupakan pendekatan yang melibatkan Q valuers dari setiap pasangan keadaan-tindakan yang mengindikasi imbalan terhadap satu kondisi tertentu. Algoritma umum untuk Q-learning adalah mempelajari penghargaan di lingkungan secara bertahap. Setiap kondisi mencakup pengambilan tindakan untuk satu kondisi ke kondisi berikutnya sampai kondisi tujuan tercapai.

Kesimpulan

Itulah beberapa model machine learning yang perlu diketahui oleh data scientist. Sebab, dengan memahami dasar dan model machine learning, Anda dapat menentukan tools mana yang dibutuhkan dalam pemrosesan data. Butuh pemahaman lebih dalam soal model machine learning? Mari bergabung dengan kelas data science di Algoritma Data Science School!