Machine learning (ML) adalah bagian dari kecerdasan buatan yang dirancang untuk bekerja secara mandiri tanpa instruksi pengguna.
Seiring dengan perkembangan teknologi yang pesat, metode ML diterapkan di berbagai bidang, seperti analisis prediktif dan pemrosesan bahasa.
Bagi pemula, memahami metode dasar ML sangat penting untuk membangun fondasi pengetahuan di bidang ini.
Metode Machine Learning yang Sering Digunakan
Berikut ini adalah lima metode learning yang paling umum digunakan pada data science:
1. Random Forest
Sebuah algoritma ensemble learning yang menggabungkan beberapa decision trees untuk meningkatkan akurasi prediksi, keputusan akhir diambil berdasarkan rata-rata atau mayoritas prediksi dari semua pohon.
Algoritma ini efektif untuk klasifikasi dan regresi, serta handal dalam menangani data kompleks atau berisik. Random forest sering digunakan dalam pengenalan gambar, prediksi harga, dan diagnosa medis.
2. Support Vector Machine (SVW)
Support Vector Machine adalah algoritma yang bertujuan untuk menemukan hyperplane terbaik yang dapat memisahkan data ke dalam kelas yang berbeda.
SVW digunakan untuk tugas klasifikasi dan regresi, serta sangat kuat dalam menangani data dengan dimensi tinggi.
3. K-Nearest Neighbor (KNN)
K-Nearest Neighbor adalah algoritma sederhana yang mengklasifikasikan titik data berdasarkan kedekatannya dengan titik lain dalam ruang fitur.
KNN menggunakan jarak Euclidean untuk dapat mengukur kedekatan dan mengelompokkan data berdasarkan mayoritas tetangga terdekatnya.
Tak hanya itu, algoritma ini sering kali digunakan untuk pengenalan pola, deteksi penipuan, dan sebagai sistem rekomendasi.
4. Naive Bayes
Naive Bayes adalah metode supervised learning dalam data science yang terdiri dari serangkaian algoritma berdasarkan Teorema Bayes. Metode ini mengasumsikan bahwa setiap pasangan fitur yang diklasifikasikan bersifat independen.
Penerapannya berakar pada analisis statistik, dimana probabilitas awal diestimasi dari data pelatihan. Algoritma ini sering digunakan dalam penyaringan spam email, analisis sentimen di media sosial, dan masalah klasifikasi berbasis teks lainnya.
5. Decision Tree
Decision Tree adalah algoritma yang membangun pohon keputusan untuk membuat prediksi. Setiap node dalam pohon mewakili fitur dan setiap cabang mewakili keputusan berdasarkan fitur tersebut.
Algoritma ini sangat intuitif dan mudah diinterpretasikan, digunakan secara luas dalam analisis data bisnis, seperti pengambilan keputusan investasi atau risiko kredit.
Baca juga: Apa Itu Algoritma Machine Learning dan Jenisnya?
Dengan memahami lima metode di atas, Anda bisa mendapatkan gambaran dasar tentang machine learning bekerja dan bagaimana masing-masing metode dapat digunakan dalam berbagai aplikasi.
Dalam mempelajari setiap metode secara mendalam dapat membantu Anda membangun kemampuan dalam mengembangan model prediktif yang lebih baik di masa depan.
