5 Istilah Machine Learning: Data Scientist Wajib Tahu

Dalam machine learning, terdapat berbagai komponen dan proses yang saling berkaitan untuk membangun model yang efektif dan akurat. Untuk memahami dan memanfaatkannya secara optimal, penting untuk mengetahui istilah-istilah yang mendasari setiap tahap pengembangan model. Nah, artikel ini akan membahas lima komponen utama dalam machine learning yang wajib diketahui oleh data scientist sehingga kalian lebih siap untuk merancang, melatih, dan mengevaluasi model machine learning secara efektif.

1. Algoritma ML

Algoritma adalah serangkaian instruksi atau prosedur matematis yang digunakan oleh komputer untuk melakukan tugas-tugas tertentu secara otomatis tanpa instruksi eksplisit. Algoritma ini memungkinkan sistem komputer untuk belajar dari data, mengidentifikasi pola, dan membuat keputusan dengan sedikit atau tanpa intervensi manusia. Algoritma ML dibagi menjadi berbagai jenis, termasuk supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning, tergantung pada bagaimana cara menggunakan data untuk belajar.

Setiap algoritma juga memiliki keunggulan dan keterbatasan tergantung pada jenis masalah yang dihadapi, seperti klasifikasi, regresi, clustering, atau pengenalan pola. Contoh algoritma ML populer adalah Decision Trees, Support Vector Machines (SVM), dan Neural Networks. Pastikan memilih algoritma yang tepat karena akan menentukan keberhasilan suatu model Machine Learning dalam memecahkan masalah tertentu.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Model Machine Learning

Model Machine Learning adalah representasi matematis dari suatu proses yang telah dipelajari oleh algoritma ML berdasarkan data yang diberikan. Model ini merupakan hasil akhir dari proses training, di mana data mentah diolah untuk membangun hubungan atau pola yang dapat digunakan untuk membuat prediksi atau keputusan. Model ML dapat berupa rumus matematis sederhana atau struktur yang lebih kompleks seperti jaringan saraf tiruan.

Setelah model dibangun, ia dapat digunakan untuk menganalisis data baru, mengklasifikasikan informasi, atau memprediksi hasil di periode tertentu. Akurasi model sangat tergantung pada kualitas data yang digunakan untuk melatihnya dan kemampuan algoritma dalam menangkap pola yang relevan. Model Machine Learning harus terus dievaluasi dan diperbarui dengan data terbaru untuk memastikan tetap relevan dengan kebutuhan.

3. Data Training

Data training adalah kumpulan data yang digunakan untuk melatih model Machine Learning. Data ini berfungsi sebagai input yang digunakan oleh algoritma ML untuk belajar dan membangun model dengan mengidentifikasi pola dan hubungan dalam data. Data training harus mencakup berbagai contoh yang mewakili situasi yang mungkin dihadapi model di dunia nyata, sehingga model dapat menggeneralisasi dengan baik ketika diterapkan pada data baru.

Biasanya, data training terdiri dari fitur atau variabel independen dan label atau lebih dikenal dengan variabel dependen untuk masalah supervised learning. Pemilihan data training yang tepat dan representatif sangat penting untuk mencegah masalah seperti overfitting atau underfitting, yang dapat mempengaruhi kinerja model saat diterapkan pada data yang belum pernah dipakai.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

4. Data Testing

Data testing adalah kumpulan data yang digunakan untuk mengevaluasi kinerja model Machine Learning setelah dilatih dengan data training. Data ini tidak digunakan dalam proses pelatihan model, sehingga dapat memberikan gambaran yang objektif mengenai kemampuan model dalam memprediksi hasil dari data yang belum pernah digunakan. Pengujian dengan data testing membantu mendeteksi masalah seperti overfitting, di mana model terlalu terfokus pada data training dan tidak mampu menggeneralisasi dengan baik.

Data testing biasanya dibagi dari dataset utama sebelum proses pelatihan, dengan rasio yang bervariasi tergantung pada kebutuhan proyek. Evaluasi pada data testing dapat melibatkan berbagai metrik, seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score, untuk memastikan model bekerja dengan baik dalam berbagai situasi.

5. Hyperparameter

Hyperparameter adalah parameter yang ditentukan sebelum proses training model Machine Learning dimulai dan tidak dipelajari dari data. Hyperparameter ini mengontrol bagaimana model belajar dari data dan dapat sangat mempengaruhi kinerja akhir model. Contoh hyperparameter termasuk learning rate, jumlah layer dalam neural network, dan ukuran batch dalam proses training.

Tidak seperti parameter model yang dipelajari dari data training, hyperparameter harus disetting melalui metode seperti grid search atau random search untuk menemukan kombinasi yang optimal. Karena setiap algoritma ML memiliki hyperparameter yang berbeda, pemahaman mendalam tentang cara kerja algoritma tersebut sangat diperlukan agar penggunaan hyperparameter lebih efektif.

Wah ternyata sangat penting untuk menguasai machine learning bagi data scientist. Apakah SahabatDQ masih bingung memilih tempat pelatihan atau kursus yang tepat? Kalian bisa mulai belajar di DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan.

Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

  
  

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jika kalian terdaftar sebagai member Platinum, kalian bisa mengakses semua modul pembelajaran. Mulai dari R, Python, SQL, dan Excel. Skill kalian akan lebih matang lagi.

Yuk, segera lakukan Sign Up dan persiapkan diri untuk menjadi seorang data scientist profesional bersama DQLab dan ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner!