Tipe-Tipe Algoritma Machine Learning

Machine learning, memiliki beberapa Algoritma yang digunakan berdasarkan tujuan tertentu. Namun secara umum, terdapat 3 jenis Algoritma Machine Learning yang sering digunakan dan diaplikasikan. Ke-3 algoritma tersebut adalah:

1. Supervised Learning

2. Unsupervised Learning

3. Reinforcement Learning

1. Supervised Learning

Supervised learning adalah algoritma Machine Learning yang paling sering digunakan dan diimplementasikan. Supervised Learning secara harfiah adalah sebuah algoritma yang berkaitan dengan prediksi output berdasarkan input-input yang diberikan. Model pada Supervised Learning akan di training menggunakan data-data yang telah diberikan sebelumnya dengan harapan model dapat merepresentasikan nilai input menjadi output yang diinginkan. Nilai error output pada model Supervised Learning menjadi cara kita untuk mengukur kualitas model yang telah kita buat.

Pada Supervised Learning, tujuan pembuatan model dapat dikelompokan menjadi 2 yaitu:

• Regression

• Classification

Pada Regression, pembuatan model bertujuan untuk melakukan pemrediksian nilai kontinyu, Seperti melakukan prediksi harga rumah, melakukan prediksi kenaikan nilai saham, dan lain sebagainya.

Sementara pada Classification, pembuatan model bertujuan untuk melakukan pemrediksian nilai diskrit, seperti melakukan prediksi jenis kelamin berdasarkan ukuran pakaian, melakukan prediksi jenis buah melalui warna dan bau, dan lain sebagainya.

Pada Supervised Learning, seluruh data yang akan digunakan untuk pemrosesan harus memiliki label. Label disini dapat berupa nilai kontinyu, maupun nilai diskrit. Label pada data dapat dikatakan adalah sebuah kolom yang nantinya akan digunakan sebagai output.

2. Unsupervised Learning

Jika pada Supervised Learning komputer akan mencoba untuk merepresentasikan beberapa input variabel menjadi sebuah output variabel. Pada unsupervised learning komputer akan mencoba untuk melakukan pengelompokan data-data input yang berdekatan sehingga kita mengetahui hubungan antara input yang satu dengan yang lain.

3. Reinforcement Learning

Jika pada 2 algoritma sebelumnya dilakukan pemrosesan pada dataset, pada algoritma ini training sebuah model akan dilakukan dengan cara mencari tahu interaksi antara agent dengan environment.