8 Jenis Ilmu Dasar dalam Machine Learning

Dunia teknologi terus bertransformasi, dan salah satu perubahan paling signifikan yang mengubah lanskap ini adalah kemajuan dalam bidang Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence atau AI), khususnya Machine Learning (ML).

Bagi sahabat DQ yang ingin menguasai seni membangun model ML yang dapat memberikan rekomendasi produk, melakukan image recognition & classification, mengambil keputusan otomatis berdasarkan data, dan banyak lagi, penting untuk memahami kebutuhan dasar.

Sebelum melangkah ke proyek besar tersebut, ada beberapa ilmu dasar yang perlu dikuasai. Sebelum melangkah dalam proyek yang membutuhkan kompetensi Machine Learning, ada beberapa ilmu dasar yang perlu dikuasai. Pertama, pemahaman dasar statistika dan matematika adalah fondasi utama dalam pembelajaran Machine Learning. Ini membantu dalam memahami algoritma, distribusi data, dan evaluasi model.

Namun tidak hanya itu, DQLab akan menjabarkan ilmu dasar lainnya yang Sahabat DQ bisa pelajari. Baca artikelnya sampai habis ya!

1. Aljabar Linear

Aljabar Linear merupakan cabang matematika yang membahas ruang vektor dan transformasi linear. Dalam konteks machine learning, konsep ini digunakan untuk merepresentasikan dan memanipulasi data.Matriks digunakan untuk menyimpan informasi dalam bentuk numerik, sedangkan operasi matriks seperti perkalian dan invers sering digunakan dalam algoritma machine learning untuk mengolah data dengan efisien.

2. Kalkulus

Kalkulus adalah cabang matematika yang membahas perubahan dan akumulasi. Konsep turunan membantu memahami laju perubahan suatu fungsi. Turunan merupakan konsep yang sangat relevan dalam kalkulus dan memiliki aplikasi penting dalam machine learning. Dalam konteks ini, turunan membantu memahami laju perubahan suatu fungsi. Dalam hal machine learning, turunan sering digunakan untuk mengevaluasi dan mengoptimalkan fungsi objektif. Fungsi objektif ini sering mencerminkan tingkat kesalahan model, dan turunan membantu mengidentifikasi ke arah mana model harus diperbarui untuk meminimalkan kesalahan tersebut. Sedangkan integral berkaitan dengan akumulasi area di bawah kurva. Dalam machine learning, kalkulus digunakan untuk mengoptimalkan fungsi objektif, yang umumnya melibatkan penemuan nilai minimum atau maksimum.

Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!

3. Statistika

Statistika membantu dalam merangkum dan menyajikan data sehingga dapat diambil kesimpulan yang bermakna. Dalam konteks machine learning, pemahaman statistika diperlukan untuk menganalisis distribusi data, mengukur variabilitas, dan membuat prediksi berdasarkan sampel data yang terbatas. Statistika memegang peran sentral dalam machine learning dengan menyediakan kerangka kerja untuk menganalisis, merangkum, dan membuat kesimpulan dari data. Dalam konteks machine learning, pemahaman statistika menjadi landasan yang esensial untuk mengambil keputusan yang akurat dan membuat prediksi yang signifikan.

4. Probabilitas

Probabilitas membahas peluang dan distribusi suatu kejadian. Dalam machine learning, probabilitas digunakan untuk mengukur ketidakpastian dan membangun model yang dapat membuat prediksi berdasarkan probabilitas berbagai hasil. Probabilitas, sebagai cabang utama dalam matematika, memainkan peran krusial dalam konteks machine learning. 

5. Python

Python menjadi bahasa pemrograman utama dalam machine learning karena sintaksisnya yang mudah dipahami dan fleksibilitasnya. Banyak library seperti NumPy, Pandas, dan Scikit-learn dibangun menggunakan Python, membuatnya menjadi pilihan utama bagi praktisi machine learning. Pengetahuan dasar tentang Python, bahasa pemrograman yang sering digunakan dalam pengembangan Machine Learning, sangat penting, karena kelebihan Python mencakup sintaksis yang mudah dipahami, dan komunitas pengembang yang besar.

6. Logika Pemrograman

Logika pemrograman membantu dalam merancang algoritma dan mengimplementasikan model machine learning. Kemampuan ini membantu para praktisi untuk mengoptimalkan kinerja model dan memecahkan masalah yang kompleks. Logika pemrograman, sebagai kemampuan esensial dalam pengembangan perangkat lunak, memegang peran sentral dalam konteks machine learning. Kemampuan ini tidak hanya membantu merancang algoritma yang efisien tetapi juga kritis dalam mengimplementasikan dan mengoptimalkan model machine learning.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

7. Data Cleaning

Data cleaning melibatkan proses mengidentifikasi dan memperbaiki data yang tidak sesuai atau tidak lengkap. Pemahaman teknik data cleaning penting agar data yang digunakan dalam model machine learning akurat dan dapat diandalkan. Data cleaning adalah tahap kritis dalam persiapan data untuk model machine learning. Hal ini melibatkan identifikasi, penanganan, dan perbaikan data yang tidak sesuai, tidak lengkap, atau tidak konsisten. Pemahaman teknik data cleaning memiliki dampak langsung pada akurasi dan kehandalan model machine learning.

8. Feature Scaling dan Selection

Feature scaling dan selection adalah teknik untuk mengoptimalkan fitur-fitur (variabel) dalam dataset. Feature scaling membantu menghindari bias karena perbedaan skala antar fitur, sedangkan feature selection membantu memilih fitur-fitur yang paling relevan untuk model, mengurangi kompleksitas dan meningkatkan performa.

Dengan menguasai fondasi ini, sahabat DQ akan siap untuk mengeksplorasi dan menggali potensi besar Machine Learning. Jangan ragu untuk terus belajar dan berlatih karena dunia Machine Learning selalu berkembang, dan pengetahuan terkini akan memberikan manfaat di dunia profesional.

Jadi, tunggu apalagi? Nikmati pengalaman belajar praktis dan menyenangkan di DQLab dengan Sign Up segera di sini atau ikuti Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner!