Machine learning adalah cara komputer belajar untuk membuat keputusan atau prediksi tanpa perlu program secara langsung. Data scientist menggunakan algoritma machine learning untuk menganalisis data dan menemukan pola-pola yang berguna. Misalnya, ketika Anda menonton film di platform streaming, sistem rekomendasi menggunakan machine learning untuk menyarankan film berdasarkan yang sudah Anda tonton sebelumnya.
Algoritma untuk Prediksi (Supervised Learning)
Dalam supervised learning, komputer terlatih dengan data yang sudah ada label (misalnya, data yang sudah diketahui jawabannya). Komputer belajar untuk menghubungkan input dan output sehingga bisa membuat prediksi di masa depan.
- Linear Regression: Berguna untuk memprediksi nilai angka, seperti harga rumah berdasarkan ukuran atau lokasi.
- Logistic Regression:Berguna untuk membuat keputusan kategori, seperti apakah seseorang akan membeli produk atau tidak berdasarkan data mereka.
- Support Vector Machines (SVM): Membantu komputer memisahkan data ke dalam kategori yang berbeda, misalnya, email spam dan bukan spam.
- Decision Trees: Komputer membuat keputusan dengan mengikuti pohon keputusan, seperti memutuskan apakah seseorang lulus ujian atau tidak berdasarkan nilai mereka.
- K-Nearest Neighbors (KNN): Komputer melihat data yang paling mirip dengan data baru untuk memprediksi hasilnya, seperti rekomendasi film berdasarkan apa yang pernah menjadi tontonan orang lain.
Baca juga: Metode Agile untuk Project Manager: Panduan Pemula
Algoritma untuk Mengelompokkan Data (Unsupervised Learning)
Berbeda dengan supervised learning, unsupervised learning tidak memiliki data yang sudah diberi label. Komputer mencoba menemukan pola dalam data tanpa petunjuk jelas.
- K-Means Clustering: Mengelompokkan data berdasarkan kesamaan, seperti mengelompokkan pelanggan berdasarkan kebiasaan belanja mereka.
- Principal Component Analysis (PCA): Mengurangi jumlah data yang harus dianalisis dengan hanya menyimpan informasi yang paling penting.
- DBSCAN: Mengelompokkan data dan mencari pola atau kejadian langka yang tidak terlihat jelas.
Baca juga: Perbedaan Cloud Publik, Pribadi, dan Hybrid
Algoritma untuk Pembelajaran dari Pengalaman (Reinforcement Learning)
Dalam reinforcement learning, komputer belajar dengan cara mencoba berbagai hal dan melihat hasilnya. Jika hasilnya baik, komputer akan melakukannya lagi. Ini mirip dengan cara kita belajar dari kesalahan dan keberhasilan.
- Q-Learning: Komputer mencoba berbagai tindakan untuk mendapatkan hasil yang terbaik, seperti dalam permainan video atau robot yang belajar untuk bergerak.
Algoritma Deep Learning
Deep learning adalah sub-bidang machine learning yang menggunakan neural networks, yang meniru cara otak manusia bekerja.
- Neural Networks (ANN): Digunakan untuk tugas-tugas yang sangat kompleks, seperti mengenali gambar atau suara.
- Convolutional Neural Networks (CNN): Khusus digunakan untuk pengenalan gambar, seperti mendeteksi wajah dalam foto.
- Recurrent Neural Networks (RNN): Cocok untuk data berurutan, seperti teks atau suara. Misalnya, untuk memprediksi kata berikutnya dalam kalimat.
Baca juga: Panduan Lengkap Menjadi Ahli K3 Umum di Industri Manufaktur
Memilih Algoritma yang Tepat
Memilih algoritma machine learning yang tepat bergantung pada jenis data dan masalah yang ingin terselesaikan. Misalnya, jika Anda ingin memprediksi angka, seperti harga rumah, gunakan regresi linier. Namun, jika Anda ingin mengelompokkan pelanggan berdasarkan perilaku mereka, K-Means Clustering bisa menjadi pilihan yang lebih baik.
Kesimpulan
Machine learning adalah alat yang sangat kuat bagi data scientist untuk menganalisis data dan membuat keputusan atau prediksi. Dengan menguasai algoritma dasar seperti regresi, decision trees, dan K-Means clustering, Anda akan bisa memahami bagaimana data dapat berguna untuk menyelesaikan berbagai masalah dunia nyata. Machine learning adalah keterampilan penting yang terus berkembang, dan menguasainya akan membuka banyak peluang.
