Apa Itu Machine Learning?

Unsupervised learning

Unsupervised learning menggunakan algoritma machine learning untuk menganalisis dan mengelompokkan kumpulan data yang tidak berlabel. Algoritma ini menemukan pola tersembunyi atau pengelompokan data tanpa perlu campur tangan manusia. Kemampuannya untuk menemukan persamaan dan perbedaan dalam informasi menjadikannya solusi ideal untuk melakukan exploratory data analysis, cross-selling strategies, segmentasi pelanggan, serta pengenalan gambar atau pola.

Ini juga digunakan untuk mengurangi jumlah fitur dalam model melalui proses pengurangan dimensi; principal component analysis (PCA) dan single value decomposition (SVD) adalah dua pendekatan umum untuk ini. Algoritma lain yang digunakan dalam unsupervised learning meliputi neural network, k-means clustering, probabilistic clustering method, dan masih banyak lagi.

Baca Juga: Apa Itu Edge Computing?

Semi-supervised learning

Semi-supervised learning menawarkan jalan alternatif antara supervised dan unsupervised learning. Selama pelatihan, semi-supervised learning menggunakan kumpulan data berlabel yang lebih kecil untuk memandu klasifikasi dan ekstraksi fitur dari kumpulan data yang lebih besar dan tidak berlabel. Semi-supervised learning dapat memecahkan masalah tidak memiliki cukup data berlabel (atau tidak mampu memberi label cukup data) untuk melatih algoritma supervised learning.

Mengapa Harus Mempelajari Machine Learning?

Saat ini machine learning memiliki semua perhatian yang dibutuhkannya. Machine learning dapat mengotomatisasi banyak tugas, terutama yang hanya dapat dilakukan oleh manusia dengan kecerdasan bawaannya. Mereplikasi kecerdasan ini ke mesin hanya dapat dicapai dengan bantuan machine learning.

Dengan bantuan machine learning, bisnis dapat mengotomatisasi tugas-tugas rutin. Ini juga membantu dalam membuat model dengan cepat saat akan melakukan analisis data. Berbagai industri bergantung pada data dalam jumlah besar untuk mengoptimalkan operasi mereka dan membuat keputusan yang cerdas.

Machine learning dapat sangat membantu dalam membuat model yang mampu memproses dan menganalisis sejumlah besar data kompleks untuk memberikan hasil yang akurat. Model ini presisi dan terukur serta berfungsi dengan waktu penyelesaian yang lebih sedikit. Dengan membangun model machine learning yang tepat, bisnis dapat memanfaatkan peluang yang menguntungkan dan menghindari risiko yang tidak diketahui.