AI use cases and applications
Machine Learning Techniques and Use Cases
Pilih teknik yang sesuai dengan data yang kamu punya dan jawaban yang kamu butuhkan.
Supervised learning
Dilatih dengan labeled data; label berperan sebagai "supervisor".
- Classification memprediksi kategori. Use case: fraud detection, image classification, customer retention (churn), diagnostik.
- Regression memprediksi angka kontinu. Use case: harga rumah, forecast penjualan, estimasi permintaan.
Unsupervised learning
Dilatih dengan unlabeled data; model menemukan struktur sendiri.
- Clustering mengelompokkan data yang mirip. Use case: customer segmentation, targeted marketing, recommendation system.
- Dimensionality reduction mengurangi jumlah feature tapi tetap mempertahankan informasi penting, misalnya sebelum visualisasi atau untuk mempercepat training.
Reinforcement learning
Agent belajar lewat trial and error di sebuah environment, dipandu oleh reward dan penalty. Pakai ini ketika kamu tahu hasil yang bagus seperti apa, tapi tidak tahu jalan untuk mencapainya.
Contoh: di AWS DeepRacer, agent-nya adalah mobil, environment-nya adalah lintasan, aksinya adalah gas dan setir, dan reward-nya mendorong mobil menyelesaikan lintasan secepat mungkin tanpa keluar jalur.
Panduan cepat memilih
| Kamu ingin... | Teknik |
|---|---|
| Memprediksi label dari contoh berlabel | Classification |
| Memprediksi angka dari contoh berlabel | Regression |
| Menemukan kelompok di data tanpa label | Clustering |
| Menyederhanakan data dengan banyak feature | Dimensionality reduction |
| Mempelajari urutan aksi dari reward | Reinforcement learning |