Types of Machine Learning

Uncategorized

Hallo, JIWAku! Kembali lagi bersama JIWA Learning. Pada artikel kali ini kita akan membahas tipe Machine Learning! Kalian tahu tidak? Jika kita tidak tahu tipe Machine Learning yang kita gunakan untuk menyelesaikan suatu permasalahan, sama saja kita tidak tahu proyek/masalah yang kita kerjakan lho. Dalam artikel sebelumnya, telah dijelaskan pembagian dataset menjadi 3 bagian. Maka tahap berikutnya adalah proses training. 

Di tahap training ini, algoritma Machine Learning akan dilatih ke dalam dataset kita. Tapi sebelumnya, kalian harus ingat bahwa pemilihan tipe Machine Learning itu nggak boleh sembarangan ya. Mengapa? Karena proyek/masalah yang kalian kerjakan itu butuh metode yang tepat, agar masalahnya bisa terselesaikan. Contohnya, Kamu disuruh untuk membersihkan kamar mandi, tapi kamu bukannya bawa sikat, pembersih porselen, dll. Kamu malah bawa sapu dan kemoceng. Kurang tepat kan? bisa-bisa kamar mandi kamu nggak jadi bersih lho. 

Karena itu, penting banget ya untuk tahu alat yang tepat untuk digunakan di situasi yang tepat. Machine Learning itu bagaikan alat untuk menyelesaikan masalah yang kita kerjakan. Sama seperti membersihkan kamar mandi tadi, Proyek atau masalah yang kalian kerjakan juga punya cara / metode masing-masing ya, dan gak harus sama. Dalam artikel ini, kita akan membahas 3 tipe Machine Learning, yuk simak sampai habis! 

Tipe pertama adalah Supervised Learning. Ini adalah tipe Machine Learning yang menggunakan fitur dan label pada dataset sebagai sumber belajar, dan memprediksi label data berdasarkan fitur-fiturnya. Apa itu label dan fitur? Yuk kita belajar mengenali dataset Coba bayangkan sebuah gambar yang terdapat burung, dan juga ada kucing. Hmm, coba kita pelajari fitur dan labelnya yaa.. Ternyata, fitur itu adalah jumlah kaki, ada/tidaknya sayap, kecepatan bergerak dan lainnya. Sementara yang dimaksud label itu adalah ‘burung’ dan juga ‘kucing’. Yap, jadi setiap label itu punya ciri khas yang disebut fitur. Fitur itu mirip dengan input, dan label mirip dengan output. 

Kenapa kita harus memahami fitur dan label? Yuk tonton disini!

0
    0
    Your Cart
    Your cart is empty