Algoritma machine learning atau pembelajaran mesin adalah cabang dari kecerdasan buatan (AI) yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data tanpa harus diprogram secara eksplisit.
Singkatnya, algoritma machine learning memproses data, menemukan pola, dan membuat prediksi atau keputusan berdasarkan data tersebut.
Lantas, apa sebenarnya algoritma machine learning itu dan apa saja jenis-jenisnya? Berikut adalah penjelasan selengkapnya.
Jenis Algoritma Machine Learning
Pada dasarnya, algoritma machine learning dapat dikelompokan menjadi beberapa kategori berdasarkan jenis pembelajaran yang dilakukan. Berikut adalah beberapa jenis-jenisnya:
1. Supervised Learning (Pembelajaran Terawasi)
Algoritma jenis ini dilatih dengan data yang sudah diberi label, artinya setiap input disertai dengan output yang benar. Tujuannya adalah untuk mempelajari hubungan antara input-output agar bisa membuat prediksi yang akurat pada data baru.
2. Unsupervised Learning (Pembelajaran Tak Terawasi)
Pada jenis ini, data yang digunakan tidak diberi label. Algoritma mencoba menemukan pola tersembunyi atau struktur dalam data. Contohnya adalah clustering, di mana data dikelompokkan sesuai dengan kesamaan tertentu tanpa mengetahui hasil akhirnya lebih dulu.
3. Semi-Supervised Learning (Pembelajaran Semi-Terawasi)
Algoritma jenis ini merupakan gabungan antara supervised learning dan unsupervised learning. Di mana sebagian data diberi label dan sebagian lagi tidak.
Setelahnya, algoritma akan belajar dari kedua jenis data untuk meningkatkan prediksi.
4. Reinforcement Learning (Pembelajaran Penguatan)
Pada reinforcement learning, algoritma belajar melalui trial dan error, dengan menerima reward atau punishment berdasarkan tindakan yang diambil.
Reinforcement learning sering digunakan dalam pengembangan sistem otonom seperti robotika dan kecerdasan buatan pada game.
Baca juga: 5 Metode Machine Learning Wajib Diketahui untuk Pemula
Algoritma Paling Populer
Saat ini, terdapat berbagai algoritma machine learning yang digunakan dalam berbagai aplikasi. Di bawah ini adalah beberapa algoritma yang populer dan sering digunakan, antara lain:
1. Linear Regression dan Logistic Regression
Linear regression adalah algoritma machine learning yang digunakan untuk memprediksi nilai numerik berdasarkan hubungan linear antara variabel input dan output.
Sementara logistic regression biasanya digunakan untuk masalah klasifikasi untuk memprediksi probabilitas suatu kejadian, misalnya apakah seorang pasien menderita penyakit tertentu atau tidak.
2. Decision Trees dan Random Forest
Decision trees adalah algoritma yang membuat keputusan berdasarkan fitur yang ada. Dinamakan ‘trees’ karena algoritma ini bekerja seperti diagram pohon, di mana setiap cabangnya mewakili pilihan dan setiap daun menunjukkan hasil.
Random forest sendiri digunakan untuk mengatasi kelemahan decision trees karena algoritma ini menggabungkan banyak decision trees untuk membuat prediksi yang lebih akurat dan stabil.
3. Support Vector Machine (SVM)
SVM ialah algoritma klasifikasi yang bekerja dengan mencari hyperplane yang memisahkan data ke dalam dua kategori. Algoritma jenis ini sangat efektif untuk masalah klasifikasi dengan jumlah banyak, namun bisa menjadi lambat jika dataset terlalu besar.
4. K-Nearest Neighbor (KNN)
KKN adalah algoritma sederhana yang sangat mampu untuk mengatasi masalah klasifikasi dan regresi. Ketika diminta membuat prediksi, KKN akan melihat k-neighbor terdekat dari data baru lalu memilih kategori atau nilai paling umum.
5. Neural Networks dan Deep Learning
Neutral networks adalah algoritma yang terinspirasi dari cara kerja otak manusia yang mampu menangani data yang sangat kompleks dan besar seperti gambar, suara, atau teks.
Penerapan Algoritma Machine Learning
Algoritma machine learning tidak hanya digunakan dalam dunia akademik tetapi juga diterapkan dalam berbagai perusahaan untuk menyelesaikan masalah. Berikut adalah beberapa penerapannya.
1. Deteksi Penipuan
Algoritma machine learning banyak digunakan oleh lembaga keuangan untuk mendeteksi transaksi penipuan. Seperti bank yang menggunakan supervised learning untuk menganalisis pola transaksi dan mendeteksi aktivitas mencurigakan.
Selain itu juga bantuan algoritma seperti random forest dan neutral networks bisa dilatih untuk mengenali pola penipuan dengan akurasi yang tinggi.
2. Analisis Sentimen
Dalam pemasaran dan manajemen reputasi, analisis sentimen dapat membantu perusahaan memahami bagaimana klien atau masyarakat memandang produk mereka.
Dengan bantuan algoritma logistic regression dan SVM, perusahaan dapat menganalisis ulasan klien apakah sentimen terhadap produk mereka positif, negatif, atau netral.
3. Prediksi Harga dan Penjualan
Algoritma machine learning juga dapat membantu perusahaan dalam memprediksi harga dan penjualan dengan menggunakan linear regression dan decision tree.
Seperti perusahaan retail yang memanfaatkan machine learning untuk memprediksi permintaan produk tertentu berdasarkan data penjualan atau bahkan tren pasar.
Kesimpulan
Algoritma machine learning memiliki peranan penting dalam teknologi modern. Berbagai jenis algoritma learning machine digunakan untuk mengatasi berbagai permasalahan dalam pengembangan aplikasi yang cerdas dan adaptif.
Untuk memanfaatkan potensi machine learning secara optimal, penting bagi perusahaan untuk memahami karakteristik setiap algoritma dalam memilih jenis yang paling sesuai dengan kebutuhan perusahaan.