Algoritma Machine Learning yang Harus Dikuasai Data Scientist

Machine learning adalah cara komputer belajar untuk membuat keputusan atau prediksi tanpa perlu program secara langsung. Data scientist menggunakan algoritma machine learning untuk menganalisis data dan menemukan pola-pola yang berguna. Misalnya, ketika Anda menonton film di platform streaming, sistem rekomendasi menggunakan machine learning untuk menyarankan film berdasarkan yang sudah Anda tonton sebelumnya.

 

Algoritma untuk Prediksi (Supervised Learning)

Dalam supervised learning, komputer terlatih dengan data yang sudah ada label (misalnya, data yang sudah diketahui jawabannya). Komputer belajar untuk menghubungkan input dan output sehingga bisa membuat prediksi di masa depan.

1. Linear Regression: Berguna untuk memprediksi nilai angka, seperti harga rumah berdasarkan ukuran atau lokasi.
2. Logistic Regression:Berguna untuk membuat keputusan kategori, seperti apakah seseorang akan membeli produk atau tidak berdasarkan data mereka.
3. Support Vector Machines (SVM): Membantu komputer memisahkan data ke dalam kategori yang berbeda, misalnya, email spam dan bukan spam.
4. Decision Trees: Komputer membuat keputusan dengan mengikuti pohon keputusan, seperti memutuskan apakah seseorang lulus ujian atau tidak berdasarkan nilai mereka.
5. K-Nearest Neighbors (KNN): Komputer melihat data yang paling mirip dengan data baru untuk memprediksi hasilnya, seperti rekomendasi film berdasarkan apa yang pernah menjadi tontonan orang lain.

 

 

Algoritma untuk Mengelompokkan Data (Unsupervised Learning)

Berbeda dengan supervised learning, unsupervised learning tidak memiliki data yang sudah diberi label. Komputer mencoba menemukan pola dalam data tanpa petunjuk jelas.

1. K-Means Clustering: Mengelompokkan data berdasarkan kesamaan, seperti mengelompokkan pelanggan berdasarkan kebiasaan belanja mereka.
2. Principal Component Analysis (PCA): Mengurangi jumlah data yang harus dianalisis dengan hanya menyimpan informasi yang paling penting.
3. DBSCAN: Mengelompokkan data dan mencari pola atau kejadian langka yang tidak terlihat jelas.

 

Baca juga: Minimalisir Kecelakan Bekerja Dengan Sertifikasi K3 Umum

 

Algoritma untuk Pembelajaran dari Pengalaman (Reinforcement Learning)