Algoritma Pada Machine Learning

Daftar Isi

    LancangKuning - Machine Learning adalah sebuah mesin yang dapat dikembangkan untuk dapat dikembangkan untuk dapat belajar dengan sendirinya tanpa arahan dari penggunanya. Machine Learning tersebut memiliki sebuah kemampuan yang dapat memperoleh data yang ada dengan perintahnya sendiri. Machine Learning juga dapat mempelajari dan yang ada dan data yang diperoleh sehingga dapat melakukan tugas tertentu.

    Tugas yang didapat tersebut dalam dilakukan oleh machine learning sangat beragam tergantung dari apa yang akan dipelajari.  Peran machine learning tersebut sangat banyak membantu manusia dalam berbagai hal serta bidang. Biasanya penerapan Machine learning dapat dengan mudah kita temukan dalam kehidupan sehari-hari. Terdapat tiga tipe algoritma utama pada Machine Learning :

    1. Supervised Learning

    Supervised Learning merupakan sebuah algoritma machine learning pada proses pembelajarannya membutuhkan serangkaian contoh input serta output yang benar sebagai sebuah supervisor atau sebagai pengawas atau pelatih.

    Pada Algoritma Supervised Learning ini terbagi menjadi beberapa jenis algoritma yang tergantung dari task atau tujuan dibentuknya algoritma, yaitu sebagai berikut :

    1. Untuk bagian Klasifikasi terdiri dari
    1. Logistik Regression
    2. Decision Trees
    3. Random Forest
    4. KNM
    5. SVM
    6. Neural Networks
    7. Naïve Bayes
    8. Dan lain -lain
    1. Prediksi Numerik/Regresi terdiri dari :
    1. Linear Regression
    2. Decision Trees
    3. Neural Networks
    4. SVM
    5. Trees
    6. Dan lain lain
    1. Unsupervised Learning

    Unsupervised learning merupakan sebuah algoritma dari machine learning yang memiliki proses belajarnya yaitu algoritma yang hanya diberikan sejumlah sampel masukan tanpa label (output yang benar). Sehingga pada algoritma tersebut tidak terdapat supervisor atau pelatih yang dapat membantu dalam menentukan apakah kinerja yang dijalankan serta output yang dihasilkan benar atau salah.

    Pada algoritma unsupervised ini memiliki berbagai jenisnya yang berdasarkan task atau tujuan dari algoritmanya, yaitu sebagai berikut :

    1. Klustering yaitu K-Means Clustering dan Hierarchical Clustering

    2. Association yaitu Association Rules

    1. Reinforcement Learning

    Pada Algoritma Reinforcement Learning memiliki dua komponen utama yaitu Agent dan Environment. Dalam prosesnya Agent ‘dipaksa’ untuk dengan sendirinya mempelajari bagaimana ia harus bertindak untuk menghadapi environment-nya untuk mencapai berbagai tujuannya. Pada algoritma ini tidak terdapat kumpulan dari dataset yang diberikan, tidak seperti pada algoritma Supervised Learning dan algoritma Unsupervised Learning.

    1. Semi-Supervised Machine Learning Algorithms

    Pada Jenis algoritma tersebut dipakai dalam melakukan sebuah pembelajaran, baik melalui suatu data yang memiliki label ataupun yang tidak memiliki label, biasanya disebut dengan Semi-supervised machine learning algorithms. Sistem tersebut akan memakai banyak jenis algoritma ini yang bisa meningkatkan efisiensi pada output yang akan dihasilkan.

    Setelah kita mengetahui tentang berbagai macam algoritma machine learning maka kita akan melihat cara kerja dari machine learning. Berikut adalah cara kerjanya, pada awalnya, suatu computer akan melakukan proses belajar yang disebut dengan training yang akan bertujuan untuk menghasilkan model tertentu.

    Proses belajar tersebut akan menggunakan algoritma yang juga akan menjadi penerapan di dalam teknik statistika. Model tersebut yang akhirnya dapat menghasilkan sebuah informasi yang dapat menjadi pengetahuan dalam memecahkan masalah yang juga menjadi proses di dalam input dan outputnya. Model yang dihasilkan tersebut juga memiliki kemampuan dalam melakukan prediksi ataupun klasifikasi utnuk masa mendatang.

    Data tersebut terbagi menjadi dua jenis yaitu data pengujian serta data pembelajaran. Pembagian yang digunakannya dapat memiliki variasi dan dapat tergantung pada algoritma yang telah di pakai. Biasanya data pengujian tersebut digunakan untuk menghitung jumlah efisien model yang dihasilkan dalam melakukan prediksi atau klasifikasi. Jika data tersebut dipakai maka akan semakin banyak jumlah nya sehingga nilai nya akan semakin meningkat.Demikian lah algoritma dari machine learning. Semoga bermanfaat!(Riela Annisa)

    Bagikan Artikel

    data.label
    data.label
    data.label
    data.label
    Beri penilaian untuk artikel Algoritma Pada Machine Learning
    Sangat Suka

    0%

    Suka

    0%

    Terinspirasi

    0%

    Tidak Peduli

    0%

    Marah

    0%

    Komentar