5 Kesalahan yang Perlu Dihindari dalam Belajar Machine Learning

Belajar machine learning (ML) kini semakin populer, terutama karena banyak bidang industri yang mulai mengandalkan teknologi ini. Mulai dari rekomendasi film, deteksi wajah, hingga prediksi harga saham, machine learning hadir sebagai solusi modern yang menjanjikan. Namun, banyak pemula yang terjebak pada pola belajar yang salah sehingga proses mereka menjadi tidak efektif. Akhirnya, mereka cepat merasa bingung, lelah, atau bahkan menyerah sebelum benar-benar memahami dasar-dasarnya.

Untuk itu, penting sekali mengenali kesalahan-kesalahan umum yang sering dilakukan saat belajar machine learning. Dengan mengetahui jebakan yang ada di awal, kamu bisa menghindarinya sejak dini. Hal ini akan membuat proses belajar lebih terarah, konsisten, dan tentunya menyenangkan. Berikut adalah lima kesalahan utama yang perlu dihindari agar proses dalam memahami machine learning lebih lancar dan efektif. Simak penjelasannya berikut, sahabat DQLab!

1. Langsung Lompat ke Deep Learning Tanpa Dasar

Salah satu kesalahan paling umum adalah terburu-buru ingin menguasai deep learning tanpa memahami pondasi machine learning terlebih dahulu. Banyak pemula merasa lebih keren jika bisa menggunakan TensorFlow atau PyTorch, padahal mereka belum paham konsep dasar seperti regresi linear, klasifikasi, atau evaluasi model. Hasilnya, mereka hanya mengikuti tutorial tanpa benar-benar tahu apa yang sedang dilakukan, sehingga mudah kebingungan ketika menghadapi masalah baru.

Solusi terbaik adalah memulai dari dasar yang kokoh. Pelajari terlebih dahulu konsep dasar statistik, probabilitas, dan algoritma machine learning sederhana. Dengan memahami regresi, decision tree, atau k-nearest neighbors, kamu akan memiliki gambaran yang lebih jelas tentang cara kerja model. Setelah itu, barulah mendalami deep learning dengan lebih percaya diri karena memiliki fondasi yang kuat.

Baca Juga: Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. Hanya Menghafal Teori, Tanpa Praktik

Kesalahan berikutnya adalah terlalu fokus pada teori dan rumus, tanpa mencoba mengaplikasikannya dalam kode. Memang, teori sangat penting untuk memahami mengapa sebuah algoritma bekerja. Namun, machine learning adalah bidang yang sangat praktis. Tanpa latihan langsung, pemahamanmu hanya sebatas hafalan, bukan keterampilan yang bisa diterapkan.

Untuk menghindari jebakan ini, biasakan diri langsung mempraktikkan apa yang baru dipelajari. Mulailah dengan dataset sederhana, misalnya prediksi harga rumah atau klasifikasi email spam. Gunakan library seperti Scikit-learn untuk melatih model sederhana. Dengan begitu, kamu tidak hanya paham konsep, tapi juga terbiasa memecahkan masalah nyata.

3. Mengandalkan Library Tanpa Mengerti Cara Kerjanya

Library seperti Scikit-learn, Keras, atau TensorFlow memang memudahkan proses belajar. Namun, terlalu bergantung pada library tanpa memahami cara kerja dasarnya adalah kesalahan besar. Banyak pemula hanya menyalin kode dari tutorial dan menjalankannya, tanpa tahu apa arti dari parameter atau fungsi yang digunakan. Akibatnya, mereka kesulitan ketika harus memodifikasi model sesuai kebutuhan.

Untuk mengatasinya, coba pelajari langkah-langkah inti dalam membangun model machine learning. Pahami proses preprocessing, training, testing, dan evaluasi. Sesekali, cobalah mengimplementasikan algoritma sederhana secara manual, seperti gradient descent atau regresi linear. Meskipun butuh usaha lebih, langkah ini akan membantumu memahami mekanisme dasar dan membuatmu lebih fleksibel dalam menggunakan library.

Baca Juga: Mengenal NLP, Salah Satu Produk Machine Learning

4. Mengabaikan Data Preprocessing

Data adalah inti dari machine learning, namun banyak pemula tidak menyadari pentingnya data preprocessing. Mereka sering terburu-buru melatih model tanpa membersihkan data, sehingga hasilnya tidak akurat. Misalnya, membiarkan nilai kosong (missing values), tidak mengatasi data yang tidak seimbang, atau mengabaikan outlier. Hal ini membuat model gagal memberikan prediksi yang baik meskipun algoritmanya sudah benar.

Agar terhindar dari masalah ini, biasakan untuk selalu memperhatikan kualitas data sebelum melatih model. Pelajari teknik dasar preprocessing seperti normalisasi, encoding, dan penanganan data yang hilang. Ingat pepatah “garbage in, garbage out”: data yang buruk akan menghasilkan model yang buruk. Dengan data yang bersih, modelmu akan lebih optimal dan lebih mudah dievaluasi.

5. Tidak Konsisten dan Mudah Menyerah

Machine learning bukanlah sesuatu yang bisa dikuasai dalam semalam. Kurva belajarnya cukup terjal, sehingga wajar jika banyak pemula merasa kewalahan. Masalahnya, banyak yang akhirnya berhenti di tengah jalan karena merasa topiknya terlalu rumit. Belajar secara intens hanya dalam waktu singkat lalu berhenti lama justru membuat pemahaman semakin kabur.

Kunci utama agar bisa berhasil adalah konsistensi. Buat jadwal belajar kecil tapi rutin, misalnya satu jam sehari. Ikuti komunitas seperti Kaggle atau forum machine learning untuk menjaga motivasi. Dengan langkah kecil yang konsisten, pemahamanmu akan semakin bertumbuh, dan rasa sulit yang dirasakan di awal perlahan akan berganti menjadi rasa percaya diri.

FAQ

1. Apakah saya harus langsung belajar deep learning jika ingin cepat bisa machine learning?

Tidak perlu. Justru lebih baik mulai dari dasar seperti statistik, probabilitas, dan algoritma sederhana (linear regression, decision tree). Dengan fondasi yang kuat, nantinya kamu akan lebih mudah memahami konsep deep learning.

2. Mengapa data preprocessing dianggap sangat penting?

Karena kualitas data sangat menentukan kualitas model. Jika datanya kotor atau tidak rapi, model akan sulit memberikan hasil yang akurat. Istilahnya, garbage in, garbage out alias data buruk menghasilkan model buruk

3. Bagaimana cara agar konsisten belajar machine learning?

Mulailah dengan target kecil tapi rutin, misalnya 1 jam per hari. Jangan belajar terlalu intens dalam waktu singkat lalu berhenti lama. Bergabung dengan komunitas seperti Kaggle juga bisa membantu menjaga motivasi.

Gimana sahabat DQ? Seru banget kan membahas soal machine learning beserta modelnya. Eits, kalau kamu masih bingung soal model machine learning, tenang aja. Yuk, segera ambil kesempatan untuk Sign Up dengan bergabung bersama DQLab! Disini kamu bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho. Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri.

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!

Penulis: Reyvan Maulid