Posted by Apa ya kira-kira algoritma machine learning paling populer di kalangan pemula yang baru belajar data science atau machine learning?
Machine learning telah menjadi salah satu bidang yang berkembang paling pesat dalam dunia teknologi.
Dari aplikasi sederhana seperti rekomendasi film hingga teknologi kompleks seperti mobil tanpa pengemudi, machine learning memainkan peran utama.
Namun, bagi pemula, memahami algoritma yang mendasari teknologi ini sering kali terasa membingungkan.
Untuk membantu Anda memulai, artikel ini akan membahas lima algoritma machine learning paling populer yang mudah dipahami dan relevan untuk pemula.
Mari kita mulai perjalanan ini dengan membahas setiap algoritma secara sederhana, tetapi tetap mendalam.
1. Linear Regression: Memahami Dasar Prediksi Berbasis Garis Lurus
Linear regression adalah algoritma paling dasar dalam machine learning, terutama untuk memprediksi nilai numerik.
Contohnya, jika Anda ingin memprediksi harga rumah berdasarkan luasnya, linear regression bisa menjadi solusi.
Algoritma ini bekerja dengan mencari hubungan linear antara variabel input (features) dan output (target).
Bayangkan Anda memiliki sekumpulan titik data yang tersebar pada grafik, tugas linear regression adalah menemukan garis terbaik yang melewati titik-titik ini.
Garis ini dikenal sebagai regression line, yang diformulasikan sebagai:
Di mana a adalah intercept (titik potong garis pada sumbu y), dan b adalah kemiringan garis. Linear regression banyak digunakan karena sederhana, mudah diimplementasikan, dan cukup efektif untuk data yang memiliki pola linear.
2. Logistic Regression: Algoritma Sederhana untuk Klasifikasi
Meskipun namanya mirip, logistic regression berbeda dari linear regression karena digunakan untuk classification tasks, seperti memprediksi apakah email adalah spam atau bukan.
Algoritma ini bekerja dengan memodelkan probabilitas hasil (output) menjadi nilai antara 0 dan 1 menggunakan fungsi sigmoid:
Dengan logistic regression, kita dapat memutuskan kategori mana yang paling mungkin untuk setiap data berdasarkan probabilitasnya.
Sebagai contoh, dalam diagnosis medis, algoritma ini dapat memprediksi apakah seorang pasien menderita penyakit tertentu berdasarkan hasil pemeriksaan laboratorium.
3. Decision Trees: Membangun Keputusan dengan Struktur Cabang
Decision trees adalah algoritma yang sangat intuitif karena menyerupai cara manusia membuat keputusan.
Algoritma ini bekerja dengan membagi data ke dalam kelompok berdasarkan aturan sederhana hingga mencapai hasil akhir.
Bayangkan Anda ingin mengetahui apakah seseorang akan membeli mobil sport atau minivan.
Baca juga: Penjelasan Algoritma Decision Tree
Keputusan tersebut bisa didasarkan pada usia dan status pernikahan, seperti dalam contoh ini:
- Jika usia > 30 dan belum menikah → Mobil Sport
- Jika usia ≤ 30 atau sudah menikah → Minivan
Setiap cabang dari pohon keputusan ini mewakili pertanyaan, sementara daun (leaf) di ujung pohon adalah hasil akhirnya.
Decision trees populer karena mudah dipahami dan digunakan dalam berbagai aplikasi praktis, seperti analisis kredit atau diagnosis penyakit.
4. Naive Bayes: Cepat dan Efisien untuk Analisis Klasifikasi
Naive Bayes adalah algoritma berbasis probabilitas yang menggunakan Bayes’ Theorem untuk memprediksi hasil.
Algoritma ini sangat cepat dan sering digunakan untuk klasifikasi teks, seperti mengidentifikasi email spam atau melakukan analisis sentimen.
Salah satu keunggulan utama dari Naive Bayes adalah asumsi independensinya yang sederhana.
Baca juga: Cara Menemukan Outlier dengan Python
Meskipun asumsi ini jarang sepenuhnya terpenuhi dalam dunia nyata, algoritma ini tetap memberikan hasil yang sangat baik dalam berbagai kasus.
Selain itu, Naive Bayes efisien dalam menangani dataset besar, menjadikannya pilihan favorit di bidang natural language processing.
5. K-Means Clustering: Mengelompokkan Data Tanpa Label
K-Means adalah algoritma unsupervised learning yang digunakan untuk mengelompokkan data ke dalam kelompok (clusters).
Misalnya, jika Anda memiliki data pelanggan, algoritma ini dapat membantu Anda membagi mereka ke dalam kelompok berdasarkan perilaku belanja.
Baca juga: Perbedaan Big Data dan Data Tradisional
Algoritma ini bekerja dengan menentukan sejumlah kluster (kkk) dan kemudian mengelompokkan data ke dalam kluster yang paling dekat dengan pusatnya (centroid).
Proses ini diulang hingga kluster stabil. K-Means sering digunakan dalam pemasaran untuk segmentasi pelanggan atau dalam analisis pola.
Kesimpulan
Memulai perjalanan di bidang machine learning mungkin terasa menantang, tetapi memahami algoritma dasar seperti Linear Regression, Logistic Regression, Decision Trees, Naive Bayes, dan K-Means Clustering akan memberikan fondasi yang kuat.
Algoritma-algoritma ini tidak hanya mudah dipahami tetapi juga memiliki banyak aplikasi praktis yang relevan di berbagai industri.
Nah, itulah 5 algoritma machine learning paling populer untuk pemula yang baru memulai belajar data science atau machine learning.
Jika Anda ingin belajar lebih dalam penerapan algoritma-algoritma tersebut dengan bahasa pemrograman Python, kami telah menyusun modul lengkap dan terstruktur khusus untuk Anda. Dapatkan segera di sini!
