"Dengan menggunakan algoritma dan teknik yang kompleks, Machine Learning membantu memecahkan masalah yang rumit dan membuat keputusan data-driven"

Machine learning adalah cabang dari Artificial Intelligence (AI) yang memfokuskan pada pengembangan sistem yang dapat belajar dan membuat prediksi atau keputusan tanpa diberikan instruksi secara eksplisit. Dengan menggunakan algoritma dan teknik yang kompleks, machine learning membantu memecahkan masalah yang rumit dan membuat keputusan data-driven. Dalam artikel  ini, Ivosights akan membahas beberapa istilah penting dalam machine learning dan memahami bagaimana mereka bekerja bersama untuk membuat solusi yang kuat dan andal.

Baca Juga: Mengenal Apa Itu Data Processing Machine Learning

Istilah-istilah yang sering digunakan dalam Machine Learning

Berikut adalah beberapa istilah yang sering digunakan dalam dunia machine learning:

1. Algorithm: Algorithm adalah prosedur sistematis yang digunakan oleh mesin untuk memecahkan masalah. Misalnya, dalam machine learning, algoritma adalah bagaimana mesin membuat prediksi berdasarkan data pelatihan. Algoritma memiliki langkah-langkah yang ditentukan sebelumnya yang harus diikuti untuk memecahkan masalah tertentu.
2. Model: Model adalah representasi matematis dari kaitan antara input dan output. Dalam Machine Learning, model adalah bagaimana mesin memahami bagaimana input (fitur) menjadi output (label). Model memiliki parameter yang akan dioptimalkan selama proses pelatihan untuk memprediksi dengan benar.
3. Training: Pelatihan adalah proses memasukkan data ke dalam model untuk membuat model memahami bagaimana mengubah input menjadi output. Data pelatihan digunakan oleh algoritma untuk memperbarui parameter model sehingga model bisa memprediksi dengan benar.
4. Overfitting: Overfitting adalah kondisi di mana model terlalu memahami data pelatihan sehingga tidak bisa mengubah data baru dengan benar. Model overfit bisa menghasilkan prediksi yang sangat baik untuk data pelatihan tetapi buruk untuk data baru.
5. Underfitting: Underfitting adalah kondisi di mana model tidak memahami data pelatihan sehingga tidak bisa mengubah data baru dengan benar. Model underfit bisa menghasilkan prediksi yang sangat buruk baik untuk data pelatihan maupun data baru.
6. Bias: Bias adalah penyimpangan dalam model yang menghasilkan prediksi yang tidak akurat. Bias bisa terjadi karena pemilihan fitur yang salah, parameter model yang salah, atau data pelatihan yang tidak representative.
7. Feature: Fitur adalah atribut dari data yang digunakan sebagai input model. Fitur adalah informasi yang diberikan ke model untuk membuat prediksi. Misalnya, jika memprediksi harga rumah, fitur bisa berupa luas tanah, jumlah kamar, dan lokasi rumah.
8. Label: Label adalah output yang diinginkan dari model. Label adalah apa yang akan diprediksi oleh model. Misalnya, jika memprediksi harga rumah, label bisa berupa harga rumah.
9. Regression: Regresi adalah teknik machine learning untuk memprediksi nilai berdasarkan data masa lalu. Regresi digunakan untuk memprediksi
10. Classification: Classification adalah teknik machine learning untuk memprediksi apakah suatu data termasuk ke dalam kelompok tertentu atau tidak. Misalnya, memprediksi apakah suatu email adalah spam atau tidak.
11. Clustering: Clustering adalah teknik machine learning untuk mengelompokkan data berdasarkan kesamaan mereka. Misalnya, mengelompokkan pelanggan berdasarkan gaya belanja mereka.
12. Anomaly Detection: Anomaly detection adalah teknik machine learning untuk menemukan data yang tidak biasa atau tidak sesuai dengan pola data lain. Misalnya, menemukan transaksi kartu kredit yang tidak biasa dalam data finansial.
13. Deep Learning: Deep learning adalah sub-bidang dari machine learning yang menggunakan jaringan saraf tiruan yang sangat dalam untuk membuat prediksi. Deep learning biasanya digunakan untuk memecahkan masalah yang membutuhkan pemahaman konsep abstrak, seperti pengenalan wajah dan suara.
14. Neural Network: Neural network adalah jaringan saraf tiruan yang digunakan dalam deep learning untuk membuat prediksi. Neural network terdiri dari banyak node yang bekerja bersama untuk memecahkan masalah.
15. Gradient Descent: Gradient descent adalah algoritma optimasi yang digunakan dalam machine learning untuk menemukan parameter terbaik dalam model. Gradient descent mencari parameter terbaik dengan meminimalkan error yang ditemukan antara prediksi model dan data pelatihan.

Baca Juga: Mengenal Apa Itu Hyperparameter Tuning dalam Machine Learning

Dapatkan Software Digital Monitoring Terbaik Hanya di Ivosights!

Anda bisa mendapatkan software analisis data yang komprehensif dan lengkap untuk data report bisnis dan sosial media di Ivosights! Ivosights menyediakan berbagai layanan terkait comprehensive analytics. Ivosights dapat membuat Anda lebih mudah memahami data dan juga dapat memberikan rekomendasi strategi yang tepat untuk kelangsungan bisnis Anda dengan bantuan tim Ivosights yang sudah berpengalaman melakukan analisa mendalam dari berbagai macam data.

Comprehensive analytics dari Ivosights hadir sebagai solusi yang dapat memudahkan Anda mengelola big data dan mendapatkan insights terbaik. Sebagai penyedia layanan customer engagement terlengkap di bidang ini, Ivosights juga menyediakan layanan Ripple 10 yang dapat membantu Anda memenangkan kompetisi di pasar bisnis.

Ripple 10 dapat menjadi mata-mata perusahaan Anda untuk mengetahui seperti apa sentimen warganet terhadap produk atau layanan yang Anda tawarkan kepada mereka. Bahkan, lebih dari itu, Anda juga bisa mengetahui aktivitas digital kompetitor, mengetahui topik perbincangan netizen mengenai brand, hingga menjaga reputasi brand dari isu negatif yang berpotensi viral.