Mengungkap algoritma inti dalam machine learning: Paduan dasar untuk penggemar teknologi dan ilmuwan data

Pembelajaran mesin (machine learning) telah mengukuhkan tempatnya dalam lanskap teknologi modern, memberdayakan aplikasi yang tak terhitung jumlahnya dengan kemampuan untuk belajar dari data dan membuat keputusan yang cerdas. Algoritmanya terletak di inti kemampuan yang hebat ini, memberikan mesin kemiripan dengan wawasan manusia.

Untuk penggemar teknologi, ilmuwan data, dan analis bisnis yang ingin memahami jalinan machine learning, di sini mengungkap algoritma inti yang memungkinkan mesin untuk memperoleh pengetahuan dari pola dan pengalaman.

Pemahaman Machine learning

Dilansir dari Medium (14/8), secara sederhana machine learning adalah bagian dari kecerdasan buatan (AI) yang melibatkan pelatihan algoritma dengan data untuk melakukan tugas tanpa diprogram secara eksplisit untuk tugas tersebut. Ini seperti mengajar anak melalui contoh; algoritma machine learning meningkat saat diberi lebih banyak data.

Pilar Algoritma Machine learning

Dunia algoritma machine learning beragam, tetapi sebagian besar dapat dikategorikan menjadi tiga jenis utama berdasarkan cara mereka belajar: pembelajaran terbimbing (supervised learning), tanpa pengawasan (unsupervised learning), dan penguatan (reinforcement learning).

Supervised Learning

Algoritma ini mirip dengan proses pembelajaran terbimbing. Mereka memerlukan data berlabel — artinya setiap contoh dalam set pelatihan dipasangkan dengan output yang benar. Algoritma belajar dengan membandingkan outputnya dengan output aktual untuk menemukan kesalahan dan membuat penyesuaian. Contohnya meliputi: