Machine Learning – Jenis dan Contoh Pembelajaran (Learning) pada Mesin

Machine Learning – Jenis dan Contoh Pembelajaran (Learning) pada Mesin – www. kolonginfo.com. Machine learning adalah cabang dari ilmu komputer yang mempelajari cara untuk membuat mesin belajar dari data tanpa diberi instruksi yang spesifik. Machine learning menggunakan teknik statistik dan algoritma untuk membuat model yang dapat digunakan untuk melakukan tugas yang ditentukan, seperti memprediksi, klasifikasi, dan pengelompokan.

Data Science dan Machine Learning

Telah admin bahas banyak artikel terkait data science, sobat kolonginfo dapat akses di menu berikut.

Data science dan machine learning adalah dua bidang yang sangat erat hubungannya. Data science merupakan proses mengumpulkan, mengevaluasi, dan mengeksplorasi data untuk menemukan pola, insight, dan kesimpulan yang berguna. Machine learning adalah proses pelatihan model untuk melakukan tugas yang ditentukan dengan menggunakan data.

Data science memberikan data yang digunakan dalam proses pembelajaran machine learning, dan machine learning menggunakan teknik yang dikembangkan dalam data science untuk meningkatkan kinerja model. Data science membantu dalam menyiapkan data yang digunakan dalam machine learning, mengevaluasi data, dan mengeksplorasi data untuk menemukan pola yang berguna.

Secara umum, data science digunakan untuk menyiapkan data dan mengevaluasi data sebelum melakukan pembelajaran machine learning. Sedangkan machine learning digunakan untuk membuat model yang dapat digunakan untuk melakukan tugas yang ditentukan dengan menggunakan data yang disediakan oleh data science.

Secara keseluruhan, data science dan machine learning bekerja sama untuk mengekstrak informasi yang berguna dari data yang tersedia dan membuat model yang dapat digunakan dalam dunia nyata.

Mengapa diperlukan Teknik Pembelajaran

Teknik pembelajaran pada machine learning diperlukan karena:

1. Meningkatkan kinerja model: Teknik pembelajaran digunakan untuk meningkatkan kinerja model dalam melakukan tugas yang ditentukan.
2. Menangani data yang tidak terstruktur: Data yang digunakan dalam machine learning seringkali tidak terstruktur seperti data dalam tabel atau spreadsheet. Teknik pembelajaran digunakan untuk mengolah data ini menjadi bentuk yang dapat digunakan oleh model.
3. Menangani data yang tidak diketahui: Banyak masalah yang dihadapi dalam machine learning adalah data yang tidak diketahui. Teknik pembelajaran digunakan untuk menemukan pola atau struktur dalam data ini.
4. Membuat model yang dapat belajar sendiri : Teknik pembelajaran digunakan untuk membuat model yang dapat belajar dari data yang tersedia tanpa intervensi manusia.
5. Membuat model yang dapat digunakan dalam dunia nyata : Teknik pembelajaran digunakan untuk membuat model yang dapat digunakan dalam dunia nyata dan mengatasi masalah yang dihadapi oleh perusahaan atau organisasi.
6. Menangani data yang banyak : Dalam era digital saat ini, data yang tersedia sangat banyak sehingga dibutuhkan teknik-teknik pembelajaran yang dapat menangani data yang besar sehingga dapat menghasilkan model yang akurat.

Jenis Pembelajaran pada Machine Learning

Pembelajaran pada machine learning adalah proses menggunakan data yang tersedia untuk meningkatkan kinerja model dalam melakukan tugas yang ditentukan. Ada beberapa jenis pembelajaran yang umum digunakan dalam machine learning, yaitu:

1. Pembelajaran Supervised: Pembelajaran supervisi adalah proses pelatihan model dengan menggunakan data yang memiliki label. Model belajar dari data yang diberikan dan diharapkan dapat melakukan prediksi yang akurat pada data baru yang sama dengan data yang digunakan selama pelatihan. Contohnya, klasifikasi, regresi.
2. Pembelajaran Unsupervised: Pembelajaran tidak diawasi adalah proses pelatihan model tanpa menggunakan data yang memiliki label. Model belajar dari data yang diberikan dan diharapkan dapat menemukan pola atau struktur yang mungkin tidak diketahui sebelumnya. Contohnya, clustering, pengelompokan data.
3. Pembelajaran Semi-Supervised : Pembelajaran semi-supervisi adalah proses pelatihan model dengan menggunakan data yang memiliki sebagian label dan sebagian tidak memiliki label. Model belajar dari data yang diberikan dan diharapkan dapat melakukan prediksi yang akurat pada data baru yang sama dengan data yang digunakan selama pelatihan.
4. Pembelajaran Reinforcement : Pembelajaran penguatan adalah proses pelatihan model dengan memberikan reward atau sanksi kepada model berdasarkan tindakannya. Model belajar dari pengalaman yang diterimanya dan diharapkan dapat mengambil tindakan yang optimal dalam situasi yang sama di masa depan.

Selain itu, masih banyak jenis pembelajaran yang digunakan sesuai dengan masalah yang akan dipecahkan. Pemilihan jenis pembelajaran yang tepat sangat penting untuk mencapai hasil yang diinginkan dari model yang dibangun.

Pembelajaran Tidak Terbimbing (Unsupervised Learning)

Untuk menghitung prediksi menggunakan metode moving average, kita perlu mengambil sejumlah data historis sebagai dasar perhitungan. Contohnya, jika kita ingin melakukan prediksi penjualan selama 3 bulan ke depan, maka kita harus mengambil data penjualan selama 12 bulan terakhir (3 bulan sebelumnya + 3 bulan yang akan datang).

Langkah-langkah perhitungannya adalah sebagai berikut:

1. Ambil data penjualan selama 12 bulan terakhir.
2. Hitung rata-rata penjualan selama 3 bulan terakhir (contohnya, bulan ke-10, ke-11, dan ke-12).
3. Gunakan rata-rata tersebut sebagai prediksi penjualan untuk bulan ke-13.
4. Ulangi langkah 2 dan 3 untuk prediksi penjualan bulan ke-14 dan ke-15.

Contoh perhitungan:

Data penjualan selama 12 bulan terakhir: 100, 150, 200, 250, 300, 350, 400, 450, 500, 550, 600, 650

Prediksi penjualan bulan ke-13: (550 + 600 + 650) / 3 = 600

Prediksi penjualan bulan ke-14: (600 + 650 + 600) / 3 = 616,67

Prediksi penjualan bulan ke-15: (650+ 600+ 616,67) / 3 = 622.22

Ket: Pada contoh diatas menggunakan metode moving average dengan periode 3 bulan. Periode yang digunakan bisa diubah sesuai kebutuhan.

Pembelajaran Terbimbing (Unsupervised Learning)

Tahap perhitungan metode pembelajaran mesin secara terbimbing (supervised learning) adalah sebagai berikut:

1. Pemilihan Data: Pertama-tama, kita harus memilih data yang akan digunakan untuk pelatihan model. Data ini harus berisi fitur (atribut) yang relevan dan label (hasil yang diinginkan) yang sesuai dengan masalah yang akan kita kerjakan. Contohnya, jika kita ingin membuat model untuk menentukan jenis buah berdasarkan warna, ukuran, dan teksturnya, maka data yang kita pilih harus berisi fitur warna, ukuran, dan tekstur serta label jenis buah.
2. Pembagian Data: Setelah memilih data, kita harus membagi data menjadi dua bagian: data pelatihan dan data pengujian. Data pelatihan digunakan untuk melatih model, sedangkan data pengujian digunakan untuk menguji keakuratan model yang telah dilatih. Contohnya, jika kita memiliki 100 data, kita dapat membagi data menjadi 80 data pelatihan dan 20 data pengujian.
3. Pemilihan Algoritma: Setelah membagi data, kita harus memilih algoritma yang akan digunakan untuk melatih model. Beberapa algoritma yang populer digunakan dalam pembelajaran mesin adalah regresi linier, klasifikasi naive bayes, dan algoritma jaringan saraf tiruan. Contohnya, jika kita ingin membuat model klasifikasi (metode supervised learning), kita dapat menggunakan algoritma naive bayes.
4. Pelatihan Model: Setelah memilih algoritma, kita dapat melatih model dengan menggunakan data pelatihan. Proses ini akan menghasilkan model yang dapat digunakan untuk memprediksi label dari data baru. Contohnya, jika kita menggunakan algoritma naive bayes, maka model yang dihasilkan akan berupa tabel probabilitas yang menunjukkan kemungkinan label dari setiap kombinasi fitur.
5. Pengujian Model: Setelah melatih model, kita harus menguji keakuratan model dengan menggunakan data pengujian. Proses ini akan menghasilkan nilai akurasi yang menunjukkan seberapa baik model dapat memprediksi label dari data baru. Contohnya, jika nilai akurasi model adalah 90%, maka model dapat memprediksi label dengan benar sebanyak 90% dari data pengujian.
6. Perbaikan Model: Jika nilai akurasi model kurang dari yang diharapkan, lakukan berulang hingga mendapatkan nilai akurasi yang tinggi terhadap data testing.

Pembelajaran Semi-Terbimbing (Semi-Supervised Learning)

Contoh pembelajaran semi-supervised adalah sebagai berikut:

1. Pengelompokan data: Anda memiliki dataset yang berisi informasi tentang pelanggan yang digunakan untuk membuat sistem pengelompokan pelanggan. Namun, hanya sebagian dari data yang memiliki label grup pelanggan. Anda dapat menggunakan algoritma pembelajaran semi-supervised untuk mengelompokkan pelanggan yang tidak memiliki label dengan menggunakan informasi dari pelanggan yang memiliki label.
2. Analisis Sentimen: Anda ingin mengevaluasi sentimen dari tweet yang diterima dari sebuah perusahaan. Anda memiliki dataset yang berisi beberapa tweet yang sudah diberi label positif, negatif, atau netral. Namun, Anda tidak memiliki label untuk semua tweet. Anda dapat menggunakan algoritma pembelajaran semi-supervised untuk mengelabelkan tweet yang tidak memiliki label dengan menggunakan informasi dari tweet yang memiliki label.
3. Klasifikasi Gambar : Anda memiliki dataset yang berisi gambar yang digunakan untuk membuat sistem klasifikasi gambar. Namun, hanya sebagian dari data yang memiliki label klasifikasi. Anda dapat menggunakan algoritma pembelajaran semi-supervised untuk mengelompokkan gambar yang tidak memiliki label dengan menggunakan informasi dari gambar yang memiliki label

Dalam setiap contoh di atas, algoritma pembelajaran semi-supervised digunakan untuk mengelompokkan atau mengelabelkan data yang tidak memiliki label dengan menggunakan informasi dari data yang memiliki label. Ini memungkinkan Anda untuk menggunakan semua data yang tersedia daripada hanya data yang memiliki label saja.

Pembelajaran Reinforcement (Reinforcement Learning)

Contoh langkah-langkah dalam pembelajaran penguatan machine learning adalah sebagai berikut:

Definisikan masalah: Tentukan masalah yang ingin dipecahkan dengan menggunakan pembelajaran penguatan. Contohnya, membuat agent yang dapat mengambil tindakan yang optimal dalam game teka-teki.

1. Definisikan lingkungan: Tentukan lingkungan di mana agent akan beroperasi. Ini dapat berupa game teka-teki, simulasi, atau dunia nyata.
2. Definisikan tindakan yang dapat diambil oleh agent: Tentukan set tindakan yang dapat diambil oleh agent dalam lingkungan yang ditentukan.
3. Definisikan reward function: Tentukan fungsi reward yang digunakan untuk memberikan umpan balik kepada agent berdasarkan tindakannya.
4. Pelatihan agent: Latih agent dengan menggunakan algoritma pembelajaran penguatan, seperti Q-learning atau SARSA, dengan menggunakan data dari lingkungan dan reward function yang ditentukan.
5. Evaluasi agent: Evaluasi performa agent dengan mengujinya dalam lingkungan yang sama atau lingkungan yang berbeda.
6. Perbaikan agent: Perbaiki agent dengan mengubah parameter atau algoritma yang digunakan jika diperlukan.
7. Deploy agent: Setelah melalui proses pelatihan dan evaluasi, agent siap digunakan dalam lingkungan yang ditentukan.

Itu adalah beberapa langkah dasar dalam proses pembelajaran penguatan, tetapi mungkin dapat berbeda sesuai dengan masalah yang akan dipecahkan. Namun, langkah-langkah dasar tersebut akan membantu Anda untuk memulai proses pembelajaran penguatan.