Tahukah kamu apa saja jenis machine learning itu? Untuk diketahui, machine learning jadi salah satu cabang dari artificial intelligence yang bisa membuat komputer belajar dari berbagai data dan pengalaman tanpa pemrograman secara langsung.

Machine learning ini termasuk ke dalam bagian AI atau Artificial Intelligence. Dalam penggunaannya, machine learning ini terbagi menjadi beberapa jenis.

Penggunaan tipe marchine learning harus disesuaikan dengan kebutuhan. Hal ini bertujuan agar permasalahan bisa diselesaikan dengan solusi yang tepat dan sesuai.

Jenis Machine Learning

Berikut ini jenis-jenis machine learning dan contohnya yang harus kamu ketahui:

1. Supervised Learning

Supervised learning adalah pembelajaran mesin yang mana modelnya dilatih menggunakan data berlabel dengan kondisi input dan output yang sudah diketahui. 

Jika ingin menerapkan supervisor learning, kamu harus memberikan sampel data berlabel kepada mesin. 

Pemberian sampel data ini bertujuan agar sistem bisa terlatih untuk menguji model machine learning yang sudah terbentuk.

Nah, kumpulan data inilah yang nantinya bisa membuat mesin mampu mengklasifikasi data dan memprediksi hasil yang lebih akurat. 

Pengujian modelnya dilakukan untuk memeriksa apakah output yang dihasilkan sudah benar atau belum.

Supervised learning dapat diterapkan dengan berbagai algoritma seperti Naive Bayes, Regresi Linear, SVM, Decision Tree, atau Linear Discriminant Analysis. Intinya pada machine learning ini harus terdapat label pada datanya.

Salah satu contoh penerapan machine learning jenis supervised learning yaitu kalkulator BMI untuk mengetahui apakah berat badan seseorang ideal atau tidak. Pengguna menginput berat dan tinggi badan, nantinya sistem akan menghitungnya.

Baca juga: Jenis-Jenis AI Berdasarkan Kemampuan, Fungsi, dan Teknologinya

2. Unsupervised Learning

Jenis jenis machine learning lainnya yaitu Unsupervised Learning. Pembelajaran mesin satu ini pada dasarnya kebalikan dari Supervised Learning.

Unsupervised Learning tidak membutuhkan data sebelumnya sebagai inputannya. Selain itu, datanya juga tidak membutuhkan label seperti pada Supervised Learning.

Akan tetapi, cara kerja machine learning ini tetap membutuhkan algoritma yang bisa membantu model dalam membentuk klaster dari jenis data yang sama. 

Adapun algoritma yang bekerja yaitu K-Means, EM Klastering, dan spektral klastering.

Salah satu contoh kasus penerapan Unsupervised Learning yaitu perpustakaan digital memiliki ribuan artikel tanpa kategori. 

Untuk memudahkan pembaca, sistem menggunakan unsupervised learning untuk mengelompokkan artikel-artikel tersebut berdasarkan kesamaan topik, misalnya politik, olahraga, atau teknologi, bukan berdasarkan label.

Selain contoh tersebut, masih ada contoh penerapan lain pada unsupervised learning pada segmentasi pelanggan. 

Perusahaan menganalisis data pembelian, riwayat penelusuran, dan demografi pelanggan tanpa memakai label.

Model mengidentifikasi kelompok-kelompok (kluster) pelanggan yang memiliki perilaku serupa. Informasi ini berguna untuk untuk menargetkan kampanye pemasaran secara lebih efektif.

Baca juga: Apa Itu CRM? Ini Definisi, 5 Fungsi, Jenis, dan Manfaatnya

3. Semi-Supervised Learning

Semi-supervised learning adalah tipe machine learning yang merupakan kombinasi antara supervised learning dan unsupervised learning. Selain itu, machine learning ini juga memperbaiki kekurangan dua jenis sebelumnya.

Sebagaimana yang sudah kita ketahui, jenis metode machine learning supervise learning memerlukan data label yang pastinya membutuhkan waktu jika data tersebut sangat banyak.

Sementara itu, untuk unsupervise learning area penerapannya masih cukup terbatas. Jadi, semi-supervised learning menjadi solusinya.

Pada penerapannya, Semi-Supervised Learning bisa memiliki label dan sebagian tidak sehingga pengaplikasiannya lebih mudah daripada sebelumnya. 

Salah satu contoh penerapan metode machine learning ini yaitu sebuah perusahaan e-commerce dengan jutaan ulasan produk, tetapi hanya sebagian kecil yang diberi label ‘positif’ atau ‘negatif’. 

Dengan semi-supervised learning, sistem memanfaatkan ulasan berlabel untuk melatih model, lalu menggunakan data ulasan tersebut untuk memperkuat hasil analisis.

4. Reinforcement Learning

Jenis machine learning selanjutnya yaitu reinforcement learning. Machine learning ini bisa kamu artikan sebagai proses pembuatan model untuk belajar bagaimana membuat suatu keputusan.

Algoritma machine learning reinforcement dapat membantu proses pembelajaran berdasarkan feedback. Reinforcement learning juga bisa menjadi penguat aplikasi machine learning sebelumnya tidak bisa memberikan hasil yang akurat.

Konsep reinforcement learning lebih sederhana daripada machine learning sebelumnya. 

Sebab, reinforcement learning menggunakan konsep yang mirip seperti cara manusia bekerja yaitu trial dan error.

Reinforcement Learning bisa kamu terapkan pada sistem rekomendasi, misal rekomendasi video YouTube yang sering kamu tonton. Machine Learning ini sangat berorientasi pada jumlah waktu menonton pengguna.

Reinforcement Learning pada YouTube melatih algoritma rekomendasi untuk memilih serangkaian video yang akan membuat pengguna tetap berada di platform dan menonton lebih banyak video.

Seperti itulah jenis machine learning yang bisa kamu aplikasikan dalam berbagai keperluan. Machine learning juga bisa kamu gunakan untuk menjalankan bisnis agar berjalan lebih efektif dan efisien.

Baca juga: 6 Manfaat Digitalisasi UMKM, Bisa Dongkrak Produktivitas!

ChatOne, Fitur Chat Berbasis AI yang Dapatkan Roketkan Penjualan

Kami menghadirkan solusi terbaik untuk meningkatkan penjualan pada bisnis melalui ChatOne. Fitur ini menggunakan sistem CRM atau Customer Relationship Management.

ChatOne dapat berjalan di banyak saluran sekaligus dan semuanya terhubung ke dalam satu sistem. 

Dengan menggunakan ChatOne, kamu bisa mengelola percakapan dengan pelanggan jadi lebih mudah.

Semua percakapan pelanggan dari berbagai channel terkumpul dalam satu platform. Jawaban otomatis, layanan lebih cepat, pelanggan lebih puas. Coba ChatOne dari Rekan.ai sekarang juga dan rasakan peningkatan penjualan tanpa ribet!

FAQ

Apa Perbedaan Clustering dan Classification dalam Machine Learning?

Pada machine learning ada istilah clustering dan classification. Clustering adalah pengelompokan data berdasarkan kesamaan tanpa label, misalnya mengelompokkan pelanggan berdasarkan pola belanja.

Sedangkan classification adalah pengelompokan data ke dalam kategori yang sudah ditentukan, misalnya email ke dalam kategori spam atau non-spam.

Bagaimana cara memilih machine learning yang tepat untuk suatu masalah?

Pemilihan harus sesuai dengan kondisi data. Jika tersedia data berlabel maka gunakan supervised learning, sedangkan jika data tidak berlabel maka gunakan unsupervised learning.

Gunakan semi-supervised learning apabila hanya ada sebagian data berlabel dan apabila masalah melibatkan pengambilan keputusan berulang dengan feedback, gunakan reinforcement learning.

Apa saja algoritma yang biasa digunakan dalam reinforcement learning?

Beberapa algoritma yang sering dipakai antara lain Q-Learning, SARSA (State-Action-Reward-State-Action), dan Deep Reinforcement Learning. Algoritma ini membantu sistem lebih optimal melalui simulasi berulang.

Apa tantangan dalam menggunakan unsupervised learning?

Adapun tantangan dalam penggunaan unsupervised learning yaitu sulit mengevaluasi hasil karena tidak ada label sebagai acuan, dan resiko terbentuknya klaster yang tidak diperlukan.

Mengapa data berlabel penting dalam supervised learning?

Data berlabel penting dalam supervised learning karena memberikan contoh hubungan antara input dan output. Tanpa label, model tidak dapat memahami pola yang benar untuk membuat prediksi yang akurat.