Perbedaan Lazy Learner dan Eager Learner dalam Machine Learning

Machine Learning adalah salah satu cabang utama dalam ilmu komputer yang telah membawa revolusi dalam memproses data dan membuat prediksi cerdas.

Di dalam Machine Learning, terdapat berbagai algoritma dan metode yang digunakan untuk memahami data dan membuat model yang dapat digunakan untuk prediksi.

Dua pendekatan utama dalam Machine Learning yang sering dibahas adalah "Eager Learner" dan "Lazy Learner."

Perbedaan Lazy Learner dan Eager Learner dalam Machine Learning

Apa itu? Simak artikel ini sampai selesai, ya! Kita akan membahasnya secara lengkap melalui artikel ini.

Daftar Isi

Lazy Learner vs. Eager Learner: Apa Bedanya?

Ketika kita berbicara tentang Machine Learning, kita perlu memahami bahwa setiap algoritma memiliki karakteristik uniknya sendiri.

Salah satu perbedaan paling mendasar adalah apakah algoritma tersebut termasuk dalam kategori Eager Learner atau Lazy Learner. Perbedaan ini merujuk pada cara algoritma tersebut memproses dan menggunakan data training.

Kita bahas satu per satu biar lebih mudah.

Lazy Learner

Lazy Learner atau Lazy Learning, sesuai namanya jika diartikan dalam bahasa indonesia berarti pembelajaran malas.

Lazy learner adalah pendekatan dalam Machine Learning di mana algoritma tidak membangun model saat tahap training. Sebaliknya, algoritma hanya menyimpan data training dalam bentuk yang dapat diakses dengan cepat. Model atau keputusan dibuat hanya saat data yang akan diprediksi tiba. Ini mirip dengan seseorang yang malas dan menunda pekerjaan hingga saat terakhir.

Contoh algoritma Lazy Learner yang populer adalah k-Nearest Neighbors (k-NN). Dalam k-NN, ketika Anda ingin memprediksi kelas atau nilai suatu data baru, algoritma mencari k titik data training terdekat dengan data baru dan memutuskan berdasarkan mayoritas kelas dari tetangga-tetangga tersebut. Modelnya hanya "dibangun" saat prediksi diperlukan dengan mencocokkan data baru dengan data pelatihan yang ada.

Contoh Algoritma Lazy Learner

Beberapa contoh algoritma Lazy Learner yang umum digunakan adalah:

k-Nearest Neighbors (k-NN)
Case-Based Reasoning (CBR)
Locally Weighted Learning (LWL)

Kelebihan Lazy Learner

Lebih hemat sumber daya saat tahap pelatihan, cocok untuk data pelatihan yang sangat besar.
Dapat menyesuaikan diri dengan perubahan dalam data tanpa memerlukan pelatihan ulang.

Keterbatasan Lazy Learner

Waktu prediksi mungkin lebih lambat karena model harus dibangun saat itu juga.
Kurang efisien untuk masalah dengan data pelatihan yang berubah secara dinamis.

Eager Learner

Eager Learner atau Eager Learning jika diartikan bermakna pembelajaran rajin. Kenapa disebut rajin? Alasannya pendekatan yang digunakan Eager Learning adalah pendekatan di mana algoritma Machine Learning memproses dan membangun model segera setelah menerima data training. Ini adalah pendekatan yang sangat proaktif, mirip dengan siswa yang rajin yang ingin menyelesaikan semua pekerjaan rumah secepat mungkin.

Contoh algoritma Eager Learning termasuk Decision Tree dan Naive Bayes. Dalam Decision Tree, misalnya, model pohon keputusan dibangun dengan menguraikan data training pada tahap pelatihan. Ini memungkinkan kita memiliki model yang siap digunakan segera setelah tahap pelatihan selesai.

Contoh Algoritma Eager Learner

Beberapa contoh algoritma Eager Learner yang umum digunakan adalah:

Decision Tree
Naive Bayes
Linear Regression
Support Vector Machines (SVM)

Kelebihan Eager Learner

Kecenderungan untuk memiliki waktu prediksi yang lebih cepat karena model sudah dibangun selama tahap pelatihan.
Lebih baik digunakan untuk data training yang relatif kecil hingga sedang.
Mungkin menghasilkan model yang lebih efisien untuk masalah yang sederhana.

Keterbatasan Eager Learner

Memerlukan lebih banyak sumber daya saat tahap pelatihan, terutama untuk data training besar.
Kurang fleksibel dalam menyesuaikan model saat ada perubahan data.

Kapan Menggunakan Lazy Learner dan Eager Learner?

Pemilihan antara Eager Learner dan Lazy Learner sangat bergantung pada karakteristik masalah dan data yang kita hadapi dalam proyek Machine Learning. Berikut adalah beberapa kondisi yang bisa dipertimbangkan ketika memilih algoritma.

Menggunakan Eager Learner ketika:

Data training relatif kecil hingga sedang.
Kita ingin model yang siap digunakan untuk prediksi segera setelah tahap pelatihan.
Kita memiliki sumber daya komputasi yang cukup untuk memproses data training secara cepat.

Menggunakan Lazy Learner ketika:

Data training sangat besar dan memproses semuanya saat tahap pelatihan tidak praktis.
Kita ingin model yang dapat menyesuaikan diri dengan perubahan dalam data tanpa perlu pelatihan ulang.
Kita ingin menghindari beban komputasi yang tinggi selama tahap pelatihan.

Penutup

Demikianlah penjelasan singkat mengenai perbedaan lazy learner dan eager learner dalam machine learning. Semoga informasi yang disajikan dapat bermanfaat dan menambah khazanah pengetahuan kita.

Apabila Anda suka dengan artikel seperti ini, Anda dapat mengunjungi rubrik Machine Learning, atau membaca artikel sebelumnya mengenai "Perbedaan algoritma KNN dan K-Means".

Salam!

Trivusi