Beranda AI & Pembelajaran Mesin 5 Model Pembelajaran Mesin Teratas yang Harus Anda Ketahui
Gambar Milik: Pexels

5 Model Pembelajaran Mesin Teratas yang Harus Anda Ketahui

-

Pernah menelusuri ponsel Anda dan merasa seperti tahu apa yang ingin Anda lihat selanjutnya? Atau mungkin Anda mendapatkan diskon menarik secara online karena situs webnya “tahu” Anda tertarik. Itulah hasil karya model pembelajaran mesin (ML) – para ahli di balik layar. Namun dengan banyaknya istilah teknis yang beredar, kita akan mudah merasa tersesat.

Blog ini menerjemahkan jargon tersebut dan memperkenalkan Anda pada 5 model ML teratas yang secara diam-diam membentuk dunia kita.

1. Regresi Linier

Ingat saat Anda belajar keras untuk ujian dan berhasil? Regresi linier dapat memprediksi hasil tersebut. Ini pada dasarnya adalah bola kristal untuk angka, menganalisis data masa lalu untuk memperkirakan tren masa depan. Pialang saham menggunakannya untuk menebak pergerakan pasar, dan bisnis mengandalkannya untuk memprediksi angka penjualan. Anggap saja ini sebagai garis tren yang sangat kuat, yang menggambarkan hubungan antara berbagai hal untuk memberi Anda informasi awal tentang apa yang mungkin terjadi selanjutnya.

2. Pohon Keputusan

Pernahkah Anda memecahkan masalah teknologi dengan menjawab serangkaian pertanyaan “ya” atau “tidak”? Itulah ide inti di balik pohon keputusan. Mereka seperti detektif, memecah permasalahan kompleks menjadi serangkaian pertanyaan yang bercabang seperti pohon. Pendekatan ini menjadikannya sempurna untuk tugas-tugas seperti memfilter email spam atau bahkan membantu dokter mendiagnosis penyakit berdasarkan gejala. Mereka mungkin tidak mengenakan jas hujan, tapi mereka pasti tahu cara memecahkan sebuah kasus (atau kumpulan data).

3. Hutan Acak

Ingat diskusi kelompok tentang film? Setiap orang membawa perspektif yang unik, bukan? Hutan acak bekerja dengan cara yang sama. Model ini menggabungkan beberapa pohon keputusan, masing-masing dengan “gaya bertanya” yang sedikit berbeda. Dengan menggabungkan wawasan mereka, hal ini bertujuan untuk menghasilkan prediksi yang lebih akurat dibandingkan pohon mana pun. Anggap saja sebagai upaya tim, memanfaatkan kekuatan berbagai model untuk memberikan hasil yang dapat diandalkan.

4. Jaringan Syaraf Tiruan

Otak kita luar biasa dalam mengenali pola, seperti melihat wajah yang kita kenal di awan. Jaringan saraf terinspirasi oleh kemampuan ini. Model-model ini meniru struktur otak manusia, dengan lapisan-lapisan yang saling berhubungan yang memproses informasi. Dilatih dengan data dalam jumlah besar, mereka belajar mengidentifikasi pola dan hubungan. Hal ini menjadikannya ideal untuk tugas-tugas seperti pengenalan gambar (misalnya menandai teman Anda di foto) atau bahkan memahami bahasa alami (seperti chatbot yang Anda ajak ngobrol online).

5. K-Tetangga Terdekat

Pernahkah Anda tertarik pada orang-orang dengan minat yang sama di sebuah pesta? K-Nearest Neighbors (KNN) menggunakan logika yang sama. Model ini mengidentifikasi titik data yang paling dekat (atau paling mirip) dengan data baru yang tidak diketahui. Dengan menganalisis karakteristik “tetangganya”, ia memprediksi kategori atau nilai yang mungkin dimiliki oleh poin baru tersebut. Pendekatan ini unggul dalam tugas-tugas seperti merekomendasikan produk berdasarkan pembelian Anda sebelumnya atau mengklasifikasikan angka tulisan tangan.

Ini hanyalah segelintir model ML luar biasa yang mendorong inovasi di berbagai bidang. Meskipun terdengar rumit, memahami prinsip intinya akan membuka mata Anda terhadap kemampuan pembelajaran mesin yang luar biasa. Bagaimanapun, model-model ini terus berkembang, dan siapa tahu, mungkin Andalah yang akan menciptakan terobosan baru di masa depan.

Samita Nayak
Samita Nayak
Samita Nayak adalah penulis konten yang bekerja di Anteriad. Dia menulis tentang bisnis, teknologi, SDM, pemasaran, cryptocurrency, dan penjualan. Saat tidak menulis, dia biasanya terlihat sedang membaca buku, menonton film, atau menghabiskan terlalu banyak waktu dengan Golden Retriever-nya.
Gambar Milik: Pexels

Harus Dibaca

Pembelajaran Tanpa Pengawasan dalam Penerapan di Dunia Nyata: Apa Selanjutnya?

Pembelajaran tanpa pengawasan merevolusi cara kita menganalisis dan menafsirkan data. Berbeda dengan metode tradisional, metode ini tidak bergantung pada kumpulan data berlabel. Sebaliknya, ini mengidentifikasi...