Algoritma Machine Learning Dalam Ai Memungkinkan Komputer Untuk

K-Nearest Neighbors (KNN)

KNN adalah algoritma lazy learning yang memprediksi harga rumah berdasarkan jarak dari rumah-rumah terdekat yang sudah diketahui harganya. Algoritma ini bekerja dengan cara mencari sejumlah tetangga terdekat (K) dari data baru dan menghitung rata-rata harga dari tetangga-tetangga tersebut.

Tertarik untuk menguasai bidang Machine Learning dan mengembangkan portofolio data yang berkualitas? Yuk, segera Sign Up ke DQLab!  Disini kamu bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho. Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri.

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!

Penulis: Reyvan Maulid

Algoritma machine learning adalah metode dimana sistem artificial intelligence mengerjakan tugasnya secara otomatis. Umumnya algoritma machine learning ini digunakan untuk memprediksi nilai output dari input yang diberikan. Dua proses utama dari algoritma machine learning adalah klasifikasi dan regresi.

Algoritma machine learning sendiri dibagi menjadi dua, yaitu supervised dan unsupervised learning. Supervised learning membutuhkan data input dan data output yang diinginkan dan digunakan untuk membuat pelabelan, sedangkan algoritma unsupervised learning bekerja dengan data yang tidak diklasifikasikan atau tidak diberi label.

Contoh algoritma unsupervised learning adalah pengelompokan atau clustering data yang tidak difilter berdasarkan persamaan dan perbedaan. Pada artikel kali ini, kita akan membahas algoritma supervised learning, yaitu algoritma klasifikasi atau classification.

Terkadang sulit memutuskan algoritma machine learning mana yang paling baik untuk klasifikasi diantara banyaknya pilihan dan jenis algoritma klasifikasi yang ada. Namun, ada algoritma klasifikasi machine learning yang paling baik digunakan dalam masalah atau situasi tertentu.

Algoritma klasifikasi ini digunakan untuk klasifikasi teks, analisis sentimen, deteksi spam, deteksi penipuan, segmentasi pelanggan, dan klasifikasi gambar. Pilihan algoritma yang sesuai bergantung pada kumpulan data dan tujuan yang akan dicapai.

Lalu apa saja algoritma klasifikasi terbaik tersebut? Yuk simak artikel kali ini hingga akhir!

Source: Thanmai Chandaka

Decision tree membangun model klasifikasi dan regresi dalam bentuk struktur pohon. Algoritma ini menguraikan kumpulan data menjadi himpunan bagian yang lebih kecil dan menghubungkannya menjadi pohon keputusan yang terkait. Tujuan utama dari algoritma decision tree adalah untuk membangun model pelatihan yang digunakan untuk memprediksi nilai variabel target dengan mempelajari aturan keputusan. Aturan ini disimpulkan dari data training yang sebelumnya telah diinput. Keuntungan algoritma ini adalah mudah dimengerti, mudah menghasilkan aturan, tidak mengandung hiper-parameter, dan model decision tree yang kompleks dapat disederhanakan secara signifikan dengan visualisasinya.

Decision tree membangun model klasifikasi dan regresi dalam bentuk struktur pohon. Algoritma ini menguraikan kumpulan data menjadi himpunan bagian yang lebih kecil dan menghubungkannya menjadi pohon keputusan yang terkait.

Tujuan utama dari algoritma decision tree adalah untuk membangun model pelatihan yang digunakan untuk memprediksi nilai variabel target dengan mempelajari aturan keputusan. Aturan ini disimpulkan dari data training yang sebelumnya telah diinput.

Keuntungan algoritma ini adalah mudah dimengerti, mudah menghasilkan aturan, tidak mengandung hiper-parameter, dan model decision tree yang kompleks dapat disederhanakan secara signifikan dengan visualisasinya.

Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!

Random Forest Classifier

Algoritma Random Forest Classifier merupakan salah satu algoritma klasifikasi machine learning yang paling populer. Seperti namanya, algoritma ini bekerja dengan cara membuat hutan pohon secara acak. Semakin banyak pohon yang dibuat, maka hasilnya akan semakin akurat.

Dasar dari algoritma random forest adalah algoritma decision tree. Keuntungan dari algoritma ini adalah dapat digunakan u8ntuk rekayasa fitur seperti mengidentifikasi fitur yang paling penting diantara semua fitur yang tersedia dalam dataset training, bekerja sangat baik pada database berukuran besar, sangat fleksibel, dan memiliki akurasi yang tinggi.

4. Support Vector Machine

Support Vector Machine atau biasa dikenal dengan algoritma SVM adalah algoritma machine learning yang digunakan untuk masalah klasifikasi atau regresi. Namun, aplikasi yang paling sering digunakan adalah masalah klasifikasi.

Algoritma SVM banyak digunakan untuk mengklasifikasikan dokumen teknis misalnya spam filtering, mengkategorikan artikel berita berdasarkan topik, dan lain sebagainya. Keuntungan algoritma ini adalah cepat, efektif untuk ruang dimensi tinggi, akurasi yang bagus, powerful dan fleksibel, dan dapat digunakan di banyak aplikasi.

Bcaa juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

Di era big data, machine learning merupakan salah satu teknologi yang banyak dicari. Hal ini menyebabkan meningkatnya minat belajar algoritma machine learning. Karena sebagian besar menggunakan data berukuran besar, maka tools yang digunakan pun tidak sembarangan dan perlu keahlian untuk mengaplikasikan tools tersebut. Ingin belajar machine learning beserta tools-nya? Yuk bergabung bersama DQLab!

DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.

DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif, yuk sign up sekarang di DQLab.id atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner berikut untuk informasi lebih lengkapnya!

Penulis: Galuh Nurvinda K

Ket. foto: Ilustrasi - Machine learning. Shutterstock.

Algoritma dalam machine learning adalah sekumpulan aturan yang digunakan oleh sistem machine learning untuk mengambil keputusan atau membuat prediksi. Algoritma dalam machine learning dapat dibagi menjadi dua kategori yaitu supervised learning dan unsupervised learning. Supervised learning adalah algoritma yang digunakan untuk membuat prediksi berdasarkan data latihan yang sudah ditandai dengan label atau target yang diinginkan. Sedangkan unsupervised learning adalah algoritma yang digunakan untuk menemukan struktur atau pola dalam data yang tidak dikenal sebelumnya. Ada berbagai jenis algoritma machine learning yang digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti algoritma regresi, klasifikasi, clustering, dan deep learning.

Algoritma adalah sekumpulan aturan yang digunakan untuk menyelesaikan suatu masalah atau untuk mencapai tujuan tertentu. Algoritma dapat didefinisikan sebagai serangkaian langkah-langkah yang harus diikuti secara sistematis dan logis untuk menyelesaikan masalah atau mencapai tujuan tertentu. Algoritma dapat digambarkan dalam bentuk flowchart, pseudocode, atau bahasa pemrograman. Algoritma dapat digunakan dalam berbagai bidang, seperti matematika, komputer, pengambilan keputusan, dan lainnya. Dalam bidang komputer, algoritma digunakan dalam pemrograman untuk menyelesaikan masalah-masalah yang kompleks.

Baca Juga: Pentingnya Sentiment Analysis dalam Annual Report

Apa Perbedaan Antara Supervised, Unsupervised, dan Reinforcement Learning?

Machine learning adalah bidang studi dimana manusia mencoba memberikan kemampuan kepada mesin untuk belajar dari data secara eksplisit. Mesin inilah yang kita sebut model machine learning dan yang kita gunakan untuk menyelesaikan masalah kita. Ada berbagai bentuk aplikasi machine learning di industri, misalnya: face recognition machine dan email spam detection adalah aplikasi model machine learning.

Mengetahui model machine learning mana yang harus diterapkan dalam setiap use case sangat penting karena tidak semua model dapat diaplikasikan untuk setiap use case. Model yang sesuai akan meningkatkan metrik model kita.

Machine learning adalah bidang yang luas dengan banyak istilah yang digunakan di dalamnya. Untuk memberikan pemahaman yang jelas tentang apa itu algoritma klasifikasi, pertama-tama kita perlu membahas tentang tiga sistem machine learning yang berbeda berdasarkan pengawasan manusia; Supervised, Unsupervised, dan Reinforcement Learning?

Supervised Learning adalah model machine learning yang menggunakan data training dari manusia yang mencakup solusi yang diinginkan. Data training sudah berisi jawaban untuk masalah yang ingin kita selesaikan, dan mesin diharapkan meniru pola pada input data (prediktor) untuk menghasilkan output yang serupa.

Contoh data training untuk Supervised Learning adalah sebagai berikut:

Gambar 1. Data training untuk Supervised Learning

Ada dua typical tasks dari supervised learning; Klasifikasi dan Regresi. Apa perbedaan di antara keduanya? Pada dasarnya, perbedaannya berasal dari hasil prediksi.

Algoritma klasifikasi berfokus pada hasil prediksi diskrit, misalnya, prediksi Churn (keluar atau tidak), Heart Disease (terpengaruh oleh penyakit jantung atau tidak), dll.

Sebaliknya, algoritma regresi berfokus pada hasil prediksi numerik di mana hasilnya tidak terbatas pada kelas tertentu, misalnya: harga rumah, jarak mobil, penggunaan energi, dll.

Support Vector Machine

SVM (Support Vector Machine) adalah algoritma klasifikasi yang memiliki kinerja yang bagus, tingkat keakuratan yang dinilai cukup tinggi untuk pengklasifikasian data, dan error rate yang dihasilkan minimum. Adapun keuntungan dari algoritma SVM adalah dapat menentukan hyperplane atau pemisah dengan memilih bidang yang memiliki optimal margin maka generalisasi pada SVM dapat terjaga dengan sendirinya, tingkat generalisasi pada SVM tidak dipengaruhi oleh jumlah data latih , dengan menentukan parameter soft margin, noise dapat dikontrol pada kesalahan klasifikasi sehingga proses pelatihan menjadi jauh lebih ketat.

Algoritma KNN atau sering disebut K-Nearest Neighbor merupakan algoritma yang melakukan klasifikasi berdasarkan kedekatan jarak suatu data dengan data yang lain. Dekat atau jauh suatu jarak dihitung berdasarkan jarak Euclidean. KNN merupakan salah satu algoritma non parametrik yang digunakan dalam pengklasifikasian. Selain naive bayes, algoritma KNN juga menjadi algoritma pengklasifikasian yang terkenal dengan tingkat keakuratan yang baik. Keuntungan dari algoritma KNN adalah sangat nonlinear, lebih mudah dipahami dan diimplementasikan karena kita cukup mendefinisikan fungsi untuk menghitung jarak antar-instance, menghitung jarak x dengan semua instance lainnya berdasarkan fungsi tersebut dan menentukan kelas x sebagai kelas yang paling banyak muncul di k-instance.

Baca juga : Belajar Data Science: Pahami Penggunaan Machine Learning pada Python

K-Nearest Neighbor (K-NN)

K-Nearest Neighbor atau K-NN adalah algoritma klasifikasi sederhana berbasis jarak data dan masalah optimasi Nearest Neighbor. Tidak seperti model-model sebelumnya, K-NN tidak mempelajari parameter seperti koefisien tetapi hanya menggunakan data aktual sebagai model.

Algoritma K-NN bertujuan untuk mengukur kedekatan data baru dibandingkan dengan data pelatihan yang telah dipelajari sebelumnya oleh model. Alih-alih mempelajari parameter apa pun, model menetapkan K jumlah observasi terdekat untuk mengklasifikasikan data baru.

Cara termudah untuk memahami cara kerja K-NN adalah dengan membayangkan model sebagai peta, dan setiap titik baru ditetapkan ke kelas baru dengan mayoritas jumlah K observasi terdekat menggunakan pengukuran jarak (seringkali Euclidean Distance).

Perhatikan gambar di bawah ini.

Gambar 13. Contoh model K-NN

Gambar di atas menunjukkan data aktual dari dua kelas yang berbeda (biru dan oranye). Bintang adalah data baru yang K-NN mencoba prediksi. Jika kita set K = 3, data baru akan mencari tiga data terdekat. Dengan menggunakan contoh di atas, data baru akan diklasifikasikan sebagai biru karena sebagian besar data terdekat adalah biru. Namun, jika kita meningkatkan K = 5, K-NN akan mengklasifikasikan data baru sebagai oranye karena mayoritas bergeser.

Sebagai catatan, jangan gunakan angka genap untuk K karena klasifikasi akan menjadi prediksi acak jika seri. Menemukan jumlah K yang optimal juga merupakan eksperimen, jadi cobalah mengevaluasi model pembelajaran mesin dengan metrik yang relevan.

Neural Networks adalah model machine learning yang didasarkan pada otak saraf manusia, dan model ini adalah subset dari machine learning yang fokus pada deep learning method. Secara lebih rinci, neural network biasanya terdiri dari tiga komponen simpul (node):

Mari kita lihat gambar di bawah ini untuk mendapatkan detail lebih mendalam.

Gambar 14. Model Neural Network

Secara umum, Anda bisa memiliki jumlah hidden layer yang tak terbatas untuk meningkatkan algoritma. Namun, lebih banyak node berarti daya komputasi dan waktu pelatihan yang semakin tinggi. Jadi, tidak baik jika meningkatkan jumlah layer terlalu tinggi.

Neural network menghitung prediksi dengan menghitung data melalui layer. Data diproses dalam hidden layer node di mana setiap node terdiri dari dua fungis: linear function, dan activation function. Anggaplah fungsi linear sebagai model linear, dan activation function adalah fungsi yang memperkenalkan non-linearitas ke model. Untuk menyelaraskan perhitungan, metode backpropagation digunakan.

Singkatnya, setiap data di layer input akan melewati hidden layer, dan fungsi akan membuat nilai output.

Neural network sering digunakan untuk prediksi data tidak terstruktur, seperti data gambar, teks, atau audio, karena neural network dapat mengonsumsi data ini. Ini juga memungkinkan banyak kasus penggunaan, seperti image recognition, text recognition, dll.

Model machine learning adalah algoritma yang dirancang untuk mempelajari data dan membuat output yang menyelesaikan masalah manusia. Klasifikasi dalam machine learning berkaitan dengan hasil prediksi diskrit.

Kita telah membahas tujuh algoritma klasifikasi berbeda, yaitu:

Support Vector Machine (SVM)

K-Nearest Neighbour (K-NN)

Dalam ilmu komputer, terdapat berbagai macam algoritma untuk menjalankan sebuah machine learning. Membuat algoritma secara manual untuk satu machine learning tentu akan menghabiskan banyak waktu karena tidak efisien. Untungnya, saat ini sudah ada Python libraries yang bisa melakukan semua pekerjaan tersebut.

Python Libraries untuk Machine Learning

Python dengan libraries, modul, dan kerangkanya bisa digunakan untuk membantu kebutuhan machine learning. Hanya saja, Anda perlu menguasai pengaplikasian Python guna mendapatkan manfaatnya dalam machine learning dan data science. Berikut adalah sepuluh rekomendasi Python libraries yang bisa Anda gunakan.

Pandas adalah library Python yang paling dikenal dan banyak digunakan. Paket ini bisa digunakan untuk menganalisis data dengan cepat, realistis, dan serbaguna. Anda dapat memakainya untuk mengombinasikan, mengelompokkan, dan mengklasifikasikan data yang berasal dari berbagai sumber, seperti Excel, SQL databases, CSV, dan sebagainya. Oleh karena itu, Pandas menjadi salah satu paket Python yang wajib dimiliki lantaran performanya yang stabil dan bersifat open source.

Selanjutnya, ada NumPy atau Numerical Python. NumPy adalah aljabar linear yang dikembangkan dalam Python guna memecahkan berbagai permasalahan terkait numerik. Banyak ahli dan pengguna yang memilih paket ini karena NumPy memiliki kemampuan untuk memecahkan permasalahan-permasalahan rumit menyangkut operasional matematika. Selain itu, NumPy juga banyak digunakan untuk menangani berbagai permasalahan lain, seperti gambar, suara, dan operasional biner lainnya.

Matplotlib adalah salah satu Python libraries yang juga sering digunakan. Paket ini dipakai untuk kepentingan visualisasi data yang melibatkan grafik, plot, histogram, dan lain-lain. Visualisasi data diperlukan untuk memahami data secara lebih mendalam sebelum melakukan data-processing dan melatihnya dalam program machine learning. Matplotlib banyak digemari karena memiliki sifat yang open source dan gratis untuk diakses.

Seaborn adalah salah satu paket yang kerap digunakan dalam Python libraries. Paket ini dirancang di atas Matplotlib dan terintegrasi dengan struktur data dari Pandas. Sama halnya dengan Matplotlib, Seaborn digunakan untuk kepentingan visualisasi data agar data mudah dipahami. Dalam machine learning, Seaborn berfungsi membaca dan memahami data-data untuk kemudian dipetakan dalam bentuk grafis statistik, sehingga dapat menghasilkan plot yang informatif.

Berikutnya adalah SciPy sebagai Python libraries yang cukup dikenal. Paket ini terdiri dari beberapa modul untuk memperoleh hasil terbaik, meliputi statistik, integrasi, hingga aljabar linear. Kelebihan dari SciPy adalah operasionalnya yang mudah untuk mengatasi persoalan matematika. Selain itu, paket ini juga berguna untuk digunakan dalam image manipulation.

Python libraries berikutnya yang tidak kalah populer adalah Scikit-learn. Paket ini menjadi salah satu yang legendaris dalam dunia machine learning. Scikit-learn dibuat atas dua Python libraries, yakni NumPy dan SciPy. Dengan demikian, fungsinya tak jauh berbeda dengan kedua libraries pokoknya, yaitu untuk memecahkan berbagai permasalahan numerik. Namun, paket ini juga bisa digunakan untuk keperluan data mining dan analisis data.

Selanjutnya ada Python libraries yang dikembangkan oleh tim Google Brain dari Google, TensorFlow. Paket ini biasa digunakan untuk memecahkan permasalahan matematika dalam berbagai aplikasi artificial intelligence atau AI. Paket ini banyak digunakan oleh berbagai pengembang lantaran mampu menjalankan komputasi dengan melibatkan tensors. Selain itu, perangkat ini juga memungkinkan penerapan komputasi di berbagai perangkat, mulai dari komputer hingga smartphone.

Keras adalah salah satu Python libraries yang cukup populer. Sebab, paket ini memudahkan para pemula untuk pembuatan prototipe. Selain itu, proses prototyping juga bisa dikatakan jadi lebih cepat. Keras dibuat atas dasar TensorFlow, CNTK, dan Theano. Kelebihan lain dari paket ini adalah mampu digunakan untuk visualisasi data selain menyusun model, mengolah dataset, dan mengevaluasi hasil akhir.

Machine learning pada dasarnya berkutat pada persoalan matematika dan statistik. Begitu juga dengan Theano yang berfungsi untuk mendefinisikan, mengevaluasi, dan mengoptimalkan berbagai himpunan multidimensi dalam matematika. Paket ini biasanya digunakan untuk program komputasi berskala besar. Namun, tidak sedikit juga yang menggunakannya untuk proyek individu.

Terakhir ada PyTorch yang menjadi produk machine learning library dari tim Facebook. Paket ini dibuat untuk menyaingi keberadaan TensorFlow karena keduanya sama-sama menggunakan tensors. Akan tetapi, PyTorch didesain untuk lebih mudah dipahami dan dioperasikan. Meski demikian, paket ini hanya dapat digunakan untuk pengembangan dan pelatihan program deep learning.

Machine learning merupakan pembelajaran mesin yang mempelajari beberapa hal di dalamnya seperti algoritma, ilmu statistik, dan lainnya. Machine learning merupakan teknologi bagian dari Artificial Intelligence. Ketika seseorang melakukan proses pengolahan data, sebagian besar orang membutuhkan algoritma machine learning untuk menyelesaikan atau mencari solusi dari permasalahan data yang ada. Algoritma machine learning pun sangat beragam dan digunakan sesuai dengan masalah data yang sesuai.

Algoritma sendiri merupakan suatu proses langkah demi langkah yang tersusun untuk menyelesaikan permasalahan. Algoritma machine learning sendiri sangat beragam dan sudah sering digunakan untuk menyelesaikan permasalahan data dalam berbagai bidang seperti kesehatan, pendidikan, bisnis, keuangan, dan masih banyak lainnya. Kira-kira apa saja ya algoritma machine learning yang cukup sering digunakan dan bagaimana cara kerja machine learning? Yuk, simak artikel berikut ini!

Naive Bayes merupakan salah satu algoritma supervised learning yang sederhana dan cukup sering digunakan. Algoritma ini menggunakan dasar Teori Bayes di dalamnya. Algoritma ini memiliki data training (data yang sudah terdapat label kelas) dan data testing (data yang belum memiliki label kelas). Algoritma Naive Bayes bekerja dengan cara memaksimalkan nilai suatu kelas. Kelas yang memiliki probabilitas tertinggi akan masuk ke dalam salah satu dari label-label yang tersedia.

Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan

Jika pada algoritma supervised learning salah satu tujuan kita adalah untuk mengetahui label kelas pada data, maka pada unsupervised learning tidak berlaku demikian. K-Means merupakan salah satu algoritma supervised learning yang mana cara kerjanya adalah mengklaster atau mengelompokkan data sesuai dengan karakteristik atau kemiripan data menjadi beberapa klaster sesuai dengan nilai k yang telah ditentukan. Pada algoritma ini dibutuhkan centroid atau nilai pusat serta menghitung jarak kedekatan data dengan centroid. Algoritma ini dilakukan secara berulang sampai tidak ada perubahan anggota dalam masing-masing kelompok.

KNN atau K-Nearest Neighbour merupakan salah satu algoritma supervised learning yang mengklasifikasikan atau mengelompokkan data ke dalam beberapa kelompok berdasarkan kemiripan sifat dari data. Algoritma ini hampir mirip dengan algoritma K-Means, yang membedakan adalah pada K-Means melakukan proses clustering sedangkan pada KNN melakukan proses klasifikasi. Terkadang orang menyebut algoritma ini dengan sebutan algoritma malas dikarenakan pada algoritma ini tidak mempelajari cara mengkategorikan data akan tetapi hanya mengingat data yang sudah ada.

Customer Service yang Lebih Cepat

Hasil penelitian mengatakan bahwa 79% pelanggan memilih live chat untuk komplain atau menanyakan suatu hal karena mendapatkan respon yang lebih cepat. Oleh karena itu, perusahaan dapat menggunakan chatbot untuk meningkatkan pelayanan terkait komplain atau pertanyaan dari pelanggan. Beberapa kelebihan dari chatbot adalah waktu tunggu respon tidak terlalu lama, tersedia setiap saat (tidak ada jam operasional), dan dapat mengarahkan query yang kompleks ke sumber daya manusia apabila pertanyaan atau keluhan tidak dapat ditangani oleh chatbot.

Cara Belajar Digital Marketing

Di era teknologi modern, digitalisasi merupakan salah satu transformasi yang banyak digunakan, hampir di semua lini industri. Oleh karena itu, perubahan-perubahan mulai dilakukan oleh perusahaan agar tidak tertinggal zaman, salah satunya dengan mulai merekrut ahli digital marketing untuk membantu proses pemasaran dengan media digital. Saat ini profesi digital marketing sedang menjadi sorotan, bahkan termasuk karir yang diprediksi akan bersinar dalam beberapa tahun mendatang. Tak heran jika banyak orang mulai belajar digital marketing sebagai bekal menghadapi era digitalisasi. Mau belajar digital marketing? Yuk bergabung dengan DQLab! Disini kamu tidak hanya belajar teori, tetapi juga tools yang banyak digunakan di dunia digital marketing. Penasaran? Klik button di bawah ini untuk bergabung dan nikmati belajar menyenangkan anti ribet bersama DQLab. Selamat mencoba!

Penulis: Galuh Nurvinda K

Editor: Annissa Widya Davita

Model machine learning adalah algoritma yang dirancang untuk mempelajari data dan membuat output yang memecahkan masalah manusia. Apa itu algoritma klasifikasi dalam machine learning, dan seberapa berguna setiap model dalam menyelesaikan masalah bisnis kita?

Otomatisasi Pemasaran

Menurut Forrester, Perusahaan diprediksi akan menghabiskan dana sebesar 25 miliar dolar untuk mengembangkan alat otomatisasi pemasaran di tahun 2023. Prediksi-prediksi lain terkait otomatisasi pemasaran adalah perusahaan yang mengelola otomatisasi pemasaran diprediksi akan mengalami peningkatan pendapatan sebesar lebih dari 10% setelah 6 sampai 9 bulan, 49% bisnis diprediksi akan menggunakan alat pemasaran untuk otomatisasi email, dan 79% perusahaan dengan merek terkenal telah menggunakan tools untuk otomatisasi pemasaran selama lebih dari 3 tahun.

Baca juga : Belajar Data Science: Pahami Penggunaan Machine Learning pada Python

Reinforcement Learning

Reinforcement learning adalah sistem machine learning yang melakukan tugas dengan memaksimalkan reward melalui tindakan tertentu. Reinforcement learning menggunakan agen untuk mengamati keadaan lingkungan tertentu dan memilih suatu keadaan untuk bertindak. Tindakan akan menghasilkan reward atau penalty tergantung pada pilihan tersebut. Reinforcement learning akan mendorong algoritma untuk menemukan strategi terbaik dalam memaksimalkan reward. Keputusan tersebut kemudian akan menjadi agen dalam suatu lingkungan tertentu.

Kita sering menggunakan reinforcement learning ketika kita tidak memiliki banyak data atau mendapatkan data dengan berinteraksi dengan lingkungan. Contoh reinforcement learning adalah self-driving car dan AI Chess.