Berbagai Jenis Pembelajaran Mesin yang Harus Anda Ketahui

pengantar

Pembelajaran mesin (ML) adalah salah satu keterampilan paling populer untuk programmer. Menurut laporan yang diterbitkan oleh Indeed pada tahun 2019, teknik pembelajaran mesin adalah pekerjaan AI dengan permintaan tertinggi di AS. Beberapa sektor yang banyak menggunakan teknologi pembelajaran mesin adalah keuangan, perbankan, kesehatan, investasi, pemasaran, manufaktur, keamanan siber, dan transportasi. Blog ini akan membantu Anda memahami konsep pembelajaran mesin dan berbagai jenisnya.

Apa itu Pembelajaran Mesin?

Pembelajaran mesin adalah teknologi modern yang menggunakan data untuk memprediksi hasil yang akurat dan meningkatkan kinerja perangkat. Dengan kata sederhana, teknologi pembelajaran mesin memungkinkan komputer menggunakan data historis dan memprediksi hasil dalam situasi serupa tanpa diprogram secara eksplisit. Teknologi ini bekerja mirip dengan otak manusia. Algoritme mengamati data yang diberikan, menganalisisnya, dan mencatat pola data. Algoritme memprediksi hasil berdasarkan pola sebelumnya saat kumpulan data baru disediakan. Konsep ini disebut pembelajaran mesin karena mesin belajar dari informasi dan memberikan hasil.

Dapatkan Sertifikasi Pembelajaran Mesin dari Universitas top Dunia. Dapatkan Master, PGP Eksekutif, atau Program Sertifikat Lanjutan untuk mempercepat karier Anda.

Berbagai Jenis Pembelajaran Mesin

Ada 14 jenis teknik pembelajaran mesin berdasarkan jenis data pelatihan yang diberikan ke perangkat dan bagaimana data digunakan oleh algoritme. Mari kita bahas berbagai jenis pembelajaran mesin.

1. Pembelajaran yang Diawasi

Pembelajaran yang diawasi adalah jenis pembelajaran mesin paling populer yang menggunakan data berlabel untuk klasifikasi. Kami menggunakan kumpulan data pelatihan dengan masukan dan keluaran berbeda untuk mengajarkan algoritme dalam pembelajaran terawasi. Algoritme kemudian memprediksi hasil yang menguntungkan berdasarkan data input dan output yang sudah disediakan.

Kami menggunakan data untuk tiga tujuan dalam pembelajaran terawasi; pelatihan, validasi, dan pengujian. Pertama, kami mengumpulkan data berlabel untuk melatih algoritme ML. Selama tahap kedua, kami menggunakan kumpulan data yang berbeda untuk memvalidasi kinerja algoritme yang benar. Terakhir, algoritma diuji di dunia nyata.

2. Pembelajaran Tanpa Pengawasan

Berlawanan dengan pembelajaran yang diawasi, kami menggunakan data yang tidak diberi tanda atau tidak berlabel dalam pembelajaran yang tidak diawasi. Dalam algoritma pembelajaran mesin jenis ini, kita tidak harus mengawasi algoritma dengan memberikan input dan output dataset. Algoritme itu sendiri menemukan pola tersembunyi di kumpulan data.

Ada empat jenis teknik pembelajaran tanpa pengawasan; pengelompokan, deteksi anomali, penambangan asosiasi, dan model variabel laten. Dalam pengelompokan, algoritme membagi kumpulan data menjadi kelompok yang berbeda berdasarkan beberapa properti serupa. Kami menggunakan deteksi anomali untuk menemukan aktivitas yang tidak biasa dalam kumpulan data. Kelompok teknik penambangan asosiasi sering membuat item data bersama.

Program AI & ML kami di AS

3. Pembelajaran Semi-diawasi

Pembelajaran semi-diawasi adalah perpaduan antara teknik pembelajaran mesin yang diawasi dan tidak diawasi. Kami menggunakan data berlabel dan tidak berlabel untuk melatih algoritme. Data berlabel digunakan dalam jumlah kecil, dan data tidak berlabel digunakan dalam jumlah besar. Teknik pembelajaran semi-supervised digunakan untuk melakukan tugas-tugas intensif yang sulit dilakukan oleh pembelajaran yang diawasi atau tidak diawasi saja. Pertama, kami menggunakan algoritme pembelajaran tanpa pengawasan untuk mengelompokkan data serupa. Selanjutnya, data yang tidak berlabel diklasifikasikan dengan bantuan data berlabel yang ada.

Beberapa aplikasi praktis dari pembelajaran semi-diawasi termasuk mengklasifikasikan konten yang tersedia di Internet, pengenalan suara, dan klasifikasi DNA.

4. Pembelajaran Penguatan

Pembelajaran penguatan menggunakan konsep penghargaan dan hukuman. Algoritme mengaitkan peristiwa yang menyenangkan atau menyenangkan sebagai hadiah dan menafsirkan peristiwa yang tidak menyenangkan sebagai hukuman. Konsep penghargaan dan hukuman memperkuat algoritme dan belajar menggunakan perilaku sebaik mungkin dari waktu ke waktu. Saat kami memasukkan informasi, algoritme mengambil tindakan yang sesuai untuk memaksimalkan hadiah.

5. Pembelajaran dengan Pengawasan Sendiri

Ini adalah bagian dari pembelajaran tanpa pengawasan. Seperti namanya, pembelajaran yang diawasi sendiri adalah jenis pembelajaran mesin di mana algoritme mencari input dari data yang tidak berlabel sendiri dan memberikan hasil. Karena sulit untuk mendapatkan data berlabel, pemrogram sering menggunakan data yang tidak berlabel dan tersedia. Dalam pembelajaran yang diawasi sendiri, data menyediakan pengawasan terhadap algoritme. Mesin mendapatkan label dari data itu sendiri dan memprediksi input. Pembelajaran mandiri adalah salah satu teknik pembelajaran mesin yang paling hemat data.

6. Pembelajaran Multi-instance

Ini adalah jenis teknik pembelajaran yang diawasi dengan sedikit variasi. Teknik pembelajaran multi-instance menggunakan data berlabel lemah. Ini berarti data memiliki tag yang tidak lengkap, dan hanya instans dalam tas yang diberi label. Algoritma menggunakan konsep biner. Ini memberi label tas positif jika ada satu contoh positif dan memberi label negatif jika setidaknya satu contoh negatif.

Jenis pembelajaran mesin multi-instance terutama digunakan dalam patologi karena dapat dengan cepat menentukan sel ganas dalam sampel. Algoritme menganggap sel ganas sebagai contoh negatif.

Blog Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan Populer

7. Pembelajaran Daring

Dalam pembelajaran online, algoritme menggunakan data yang tersedia untuk memperbarui model setelah pengamatan dilakukan. Teknik pembelajaran online digunakan ketika beberapa pengamatan hadir dalam rentang waktu singkat.

8. Pembelajaran Aktif

Pembelajaran aktif adalah jenis pembelajaran mesin terawasi yang menggunakan kumpulan data kecil dengan hanya titik data yang relevan. Kami memprioritaskan data dalam pembelajaran mesin jenis ini. Pertama, kita perlu memberi label sampel kecil data secara manual. Langkah selanjutnya adalah melatih algoritme sesuai dengan data berlabel. Setelah model dilatih, kita dapat menggunakannya untuk menentukan kelas titik data yang tidak berlabel.

9. Pembelajaran Ensemble

Ensemble berarti menggabungkan hal-hal dan melihatnya bersama secara keseluruhan. Oleh karena itu, pembelajaran ansambel adalah jenis pembelajaran mesin di mana algoritme menggabungkan prediksi dari berbagai model untuk hasil yang lebih baik. Ada tiga model berbeda dalam pembelajaran ansambel:

• Mengantongi - Ini melibatkan penambahan prediksi yang berbeda ke pohon sampel dan mengambil rata-rata semua prediksi. Ini menggunakan sampel dari kumpulan data yang sama.
• Penumpukan- Dalam penumpukan, kami menggunakan model berbeda dari kumpulan data yang sama. Namun, kami juga menggunakan model lain untuk menentukan bagaimana prediksi dapat digabungkan.
• Meningkatkan - Dalam teknik ini, kami mengatur prediksi secara berurutan dan menghitung rata-rata tertimbang dari semua prediksi.

9. Transfer Pembelajaran

Dalam teknik pembelajaran transfer, kami mentransfer elemen model pra-pelatihan ke model baru. Teknik ini digunakan ketika dua model dibuat untuk melakukan tugas serupa. Pembelajaran transfer adalah salah satu jenis pembelajaran mesin yang paling hemat biaya dan waktu .

10. Pembelajaran Multi-tugas

Pembelajaran multi-tugas adalah jenis pembelajaran mesin di mana mesin mempelajari beberapa tugas secara bersamaan. Alih-alih menggunakan berbagai model untuk melakukan tugas yang berbeda, kita dapat melatih satu model untuk melakukan banyak tugas dan melakukan banyak pengambilan sekaligus.

11. Pembelajaran Induktif

Kami membuat aturan umum dalam bentuk IF-THEN untuk dataset dalam pembelajaran induktif. Teknik ini bekerja dalam format 'Jika suatu peristiwa terjadi, maka ini terjadi'. Pembelajaran induktif digunakan untuk menurunkan fungsi dari data yang diberikan. Beberapa aplikasi praktis pembelajaran induktif meliputi:

• Persetujuan kredit (Jika pelanggan memiliki properti A, maka B adalah apakah kredit akan disetujui atau tidak).
• Diagnosis penyakit (Jika pasien memiliki gejala A, maka pasien memiliki penyakit B).

12.Pembelajaran Transduktif

Transduksi adalah proses mengubah suatu unsur dari satu bentuk ke bentuk lainnya. Dalam pembelajaran transduktif, kita tidak harus memodelkan data pelatihan. Algoritme secara langsung menggunakan data untuk memprediksi informasi dengan menurunkan nilai fungsi yang tidak diketahui dari kumpulan data yang diberikan.

13. Pembelajaran Deduktif

Pembelajaran deduktif adalah teknik pembelajaran mesin yang digunakan untuk menganalisis data dan menghasilkan kesimpulan dari hal yang sama. Dalam pembelajaran deduktif, kami melatih algoritme untuk menggunakan pengetahuan yang terbukti benar. Ini membantu pemrogram menyadari bahwa informasi tertentu adalah benar dan telah diperoleh sebelumnya.

Kesimpulan

Banyak perusahaan menggunakan ML untuk meningkatkan kepuasan pelanggan dan meningkatkan retensi pelanggan dengan membuat chatbot yang dipersonalisasi. Teknologi ini juga membantu mengoptimalkan proses rantai pasokan dan mengotomatiskan proses pembiayaan dalam organisasi. Perusahaan teratas di AS seperti Meta, Netflix, Google, Twitter, Pinterest, dan organisasi lainnya menggunakan pembelajaran mesin untuk mengotomatiskan proses kerja dan melakukan tugas kompleks dalam kerangka waktu minimum. Inilah sebabnya mengapa insinyur pembelajaran mesin sangat diminati di AS.

ML telah menjadi salah satu pilihan karir yang paling menguntungkan saat ini karena gaji yang lebih baik dan peluang pertumbuhan. Anda dapat mengejar gelar Master of Science dalam Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan dari upGrad untuk mendapatkan pengetahuan lanjutan tentang pembelajaran mesin dan memperoleh keterampilan yang relevan.