5 Contoh Proyek Machine Learning Sederhana untuk Mahasiswa
Instagram
LinkedIn
Bagi mahasiswa yang sedang mulai belajar Machine Learning, teori tanpa praktik sering kali membuat proses belajar terasa membingungkan. Padahal, cara terbaik memahami konsep Machine Learning adalah dengan mengerjakan proyek langsung, bahkan yang sederhana sekalipun.
Proyek-proyek ini tidak hanya membantu memperkuat pemahaman, tetapi juga bisa dijadikan portfolio saat melamar kerja atau magang. Berikut adalah lima contoh proyek Machine Learning sederhana yang cocok untuk mahasiswa.
1. Klasifikasi Sentimen Ulasan Produk
Proyek ini bertujuan untuk mengidentifikasi apakah suatu ulasan bernada positif atau negatif. Dengan menggunakan dataset ulasan produk dari e-commerce, kamu bisa melatih model klasifikasi teks menggunakan algoritma seperti Naive Bayes atau Logistic Regression. Proyek ini sangat bagus untuk memahami teknik natural language processing (NLP) dasar seperti tokenisasi, stopword removal, dan TF-IDF.
Baca juga: Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner
2. Prediksi Harga Rumah
Salah satu proyek paling populer dan mudah dimengerti oleh pemula. Kamu akan mempelajari bagaimana fitur seperti luas bangunan, jumlah kamar, dan lokasi bisa digunakan untuk memprediksi harga rumah. Menggunakan regresi linier atau decision tree, proyek ini mengajarkan teknik dasar regresi, visualisasi data, serta evaluasi model menggunakan metrik seperti MAE dan RMSE.
3. Deteksi Email Spam
Proyek ini mirip dengan klasifikasi sentimen, tapi fokusnya adalah membedakan email spam dan non-spam (ham). Cocok untuk mengenal cara kerja Naive Bayes dan evaluasi model klasifikasi. Kamu akan belajar cara membersihkan teks email, mengekstrak fitur, dan memahami pentingnya akurasi dan precision dalam masalah klasifikasi yang sensitif seperti ini.
4. Klasifikasi Angka Tulisan Tangan (MNIST)
Dataset MNIST merupakan pintu masuk yang baik untuk mengenal Machine Learning berbasis gambar. Proyek ini mengajarkan cara membangun model klasifikasi gambar untuk mengenali angka 0–9 yang ditulis tangan. Menggunakan pustaka seperti TensorFlow atau scikit-learn, kamu akan memahami dasar neural network dan CNN (convolutional neural networks) secara praktis.
Baca juga: Mengenal NLP, Salah Satu Produk Machine Learning
5. Sistem Rekomendasi Film
Dalam proyek ini, kamu akan membangun sistem yang merekomendasikan film berdasarkan riwayat penilaian pengguna lain. Cocok untuk memahami filtering-based recommendation, baik berbasis konten maupun kolaboratif. Proyek ini juga memperkenalkan kamu pada matriks pengguna-item dan cara mengukurnya dengan metrik seperti cosine similarity atau SVD.
Proyek-proyek di atas tidak membutuhkan data besar atau komputasi tinggi, tapi sangat bermanfaat untuk memperkuat dasar-dasar Machine Learning. Yang terpenting adalah konsistensi dan keberanian mencoba, karena dari proyek-proyek sederhana inilah pemahaman yang kuat akan terbentuk.
Jika kamu ingin belajar lebih terstruktur, tidak sekadar trial-and-error sendiri, DQLab menyediakan bootcamp yang bisa bantu kamu menguasai dasar Machine Learning secara sistematis.
Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner dari DQLab bisa jadi pilihan tepat untuk kamu yang:
Ingin belajar dari dasar tanpa harus bingung mulai dari mana
Dapat bimbingan dari mentor berpengalaman
Langsung praktik dengan proyek nyata dan dataset asli
Mendapat akses komunitas dan feedback yang membangun
Belajar Machine Learning nggak perlu mahal dan ribet. Mulai dari proyek sederhana, dan kembangkan skill-mu secara bertahap bersama DQLab.
FAQ:
1. Apakah saya harus jago coding dulu sebelum mengerjakan proyek-proyek ini?
Tidak. Sebagian besar proyek bisa dilakukan dengan pemahaman Python dasar dan bantuan dari pustaka populer seperti scikit-learn, pandas, atau TensorFlow. Yang penting adalah mau belajar dan mencoba.
2. Apakah proyek-proyek ini bisa dimasukkan ke dalam CV atau portfolio?
Sangat bisa! Justru proyek seperti ini menunjukkan bahwa kamu punya inisiatif dan sudah mempraktikkan ilmu yang dipelajari, nilai plus saat melamar kerja atau magang.