Data Analytics Lead Niagahoster, Muhammad Sifaul Rizky, menjelaskan terdapat tiga tipe utama dalam algoritma machine learning. Machine learning merupakan mesin yang dikembangkan untuk dapat belajar sendiri tanpa arahan dari pengguna.
Adapun ketiga algoritma tersebut, ialah supervised, unsupervised, dan reinforcement. Rizky mengulik, supervised learning merupakan algoritma paling populer dalam machine learning.
“Sebenarnya, algoritma ini belajar dari data yang sudah ada jawabannya. Sebagai contoh, teman-teman mengetahui apabila satu tambah satu sama dengan dua,” papar alumnus ITS tersebut dikutip dari laman its.ac.id, Senin, 22 Agustus 2022.
Rizky menganalogikan cara algoritma supervised learning bekerja mirip dengan manusia yang diberikan pengetahuan baru melalui teori yang sudah ada. Dalam hal ini, data yang dipelajari sudah termasuk ke dalam fakta atau data berlabel. Oleh karena itu, supervised learning mengidentifikasi data secara eksplisit dan melakukan prediksi atau klasifikasi yang sesuai.
Berbanding terbalik dengan supervised learning, Rizky menuturkan, unsupervised learning bekerja dengan metode berbeda. Unsupervised learning merupakan algoritma yang menganalisis dan mengidentifikasi data yang belum berlabel.
“Dalam unsupervised learning, bisa saja satu ditambah satu hasilnya sama dengan sepuluh,” terang laki-laki yang andal mengoperasikan bahasa pemrograman Python itu.
Rizky menuturkan algoritma yang bekerja melalui metode unsupervised learning tidak bisa mengetahui kebenaran maupun kesalahan data. Namun, pendekatan yang digunakan lebih kepada mencari pola dari suatu data melalui teknik pengelompokan objek ke dalam suatu grup seperti logika klaster.
Sementara itu, algoritma reinforcement learning mirip dengan supervised learning. Namun, algoritma-algoritma dalam reinforcement learning tidak dilatih menggunakan data yang sederhana.
“Reinforcement learning mempelajari data melalui pengimplementasian konsep uji coba dan kegagalan atau trial and error,” ungkap Rizky.
Rizky kembali membuat analogi terkait kerangka berpikir reinforcement learning yang cenderung mengevaluasi perilaku dalam suatu kasus. Apabila jawaban yang diberikan benar maka akan mendapatkan umpan balik.
Namun, apabila jawaban yang diberikan salah, tidak akan mendapatkan apa pun. Dengan demikian, reinforcement learning bekerja berdasarkan lingkungan yang dinamis untuk mencapai suatu target tertentu.
Rizky menjabarkan ilmu mengenai machine learning tidak akan lepas dari data science. Kendati demikian, penerapan machine learning bermanfaat untuk mengekstrak data menjadi informasi yang berguna bagi keberlangsungan suatu usaha melalui siklus berupa pemahaman bisnis, pemahaman dan pengoperasian data, serta evaluasi dan pengembangan.
| Baca juga: Generasi Digital, Yuk Kenali Apa Saja Fungsi Algoritma |
Cek Berita dan Artikel yang lain di
Google News
