Pernahkah Anda menggulir layar ponsel dan merasa seolah-olah ponsel itu tahu persis apa yang ingin Anda lihat selanjutnya? Atau mungkin Anda mendapatkan diskon menarik secara online karena situs web tersebut "tahu" Anda tertarik. Itu adalah hasil kerja model pembelajaran mesin (ML) – para jenius di balik layar. Tetapi dengan semua istilah teknis yang beredar, mudah untuk merasa bingung.
Blog ini menguraikan jargon dan memperkenalkan Anda pada 5 model ML teratas yang secara diam-diam membentuk dunia kita.
1. Regresi Linier
Ingatkah saat kamu belajar mati-matian untuk ujian dan mendapat nilai sempurna? Regresi linier bisa memprediksi hasil itu. Pada dasarnya, ini seperti 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 sebagai garis tren super canggih, yang menghubungkan berbagai hal untuk memberi kamu gambaran tentang apa yang kemungkinan akan 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 masalah kompleks menjadi serangkaian pertanyaan yang bercabang seperti pohon. Pendekatan ini membuat mereka sempurna untuk tugas-tugas seperti menyaring email spam atau bahkan membantu dokter mendiagnosis penyakit berdasarkan gejala. Mereka mungkin tidak mengenakan jas hujan, tetapi mereka pasti tahu cara memecahkan kasus (atau kumpulan data).
3. Hutan Acak
Ingat diskusi kelompok tentang sebuah film? Setiap orang membawa perspektif yang unik, bukan? Random forest bekerja serupa. Model ini menggabungkan beberapa pohon keputusan, masing-masing dengan "gaya bertanya" yang sedikit berbeda. Dengan menggabungkan wawasan mereka, model ini bertujuan untuk prediksi yang lebih akurat daripada pohon tunggal mana pun. Anggap saja ini sebagai upaya tim, memanfaatkan kekuatan model yang berbeda untuk memberikan hasil yang andal.
4. Jaringan Saraf Tiruan
Otak kita luar biasa dalam mengenali pola, seperti melihat wajah yang familiar di awan. Jaringan saraf terinspirasi oleh kemampuan ini. Model-model ini meniru struktur otak manusia, dengan lapisan-lapisan yang saling terhubung yang memproses informasi. Dilatih dengan sejumlah besar data, mereka belajar untuk mengidentifikasi pola dan hubungan. Hal ini membuat mereka ideal untuk tugas-tugas seperti pengenalan gambar (bayangkan menandai teman Anda di foto) atau bahkan memahami bahasa alami (seperti chatbot yang Anda ajak mengobrol online).
5. K - Tetangga Terdekat
Pernahkah Anda merasa 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 dikenal. Dengan menganalisis karakteristik "tetangganya," model ini memprediksi kategori atau nilai yang mungkin dimiliki oleh titik data baru tersebut. Pendekatan ini sangat berguna dalam tugas-tugas seperti merekomendasikan produk berdasarkan pembelian Anda sebelumnya atau mengklasifikasikan angka tulisan tangan.
Ini hanyalah sebagian kecil dari model ML luar biasa yang mendorong inovasi di berbagai bidang. Meskipun terdengar kompleks, memahami prinsip-prinsip intinya akan membuka mata Anda terhadap kemampuan luar biasa dari pembelajaran mesin. Lagipula, model-model ini terus berkembang, dan siapa tahu, mungkin Anda akan menjadi orang yang membangun terobosan besar berikutnya di masa depan.
