PROMO GEMPAR DUAR.DUAR DISKON 98%
Belajar Data Science Bersertifikat, 6 Bulan hanya 100K!
0 Hari 5 Jam 22 Menit 36 Detik

Apa Itu Machine Learning? Arti Penting bagi Data Scientist

Belajar Data Science di Rumah 07-Oktober-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/longtail-senin-02-2024-10-07-212839_x_Thumbnail800.jpg

Machine learning adalah cabang dari kecerdasan buatan (AI) yang memungkinkan sistem komputer untuk belajar dan membuat prediksi atau keputusan tanpa diprogram secara eksplisit. Teknologi ini telah digunakan dalam berbagai inovasi seperti pengenalan suara, mobil otonom, dan rekomendasi produk di e-commerce. Ilmu ini perlu dipelajari dengan baik oleh para pemula data scientist karena menjadi dasar dari inovasi-inovasi lainnya. Yuk, kenali dasar-dasarnya pada pembahasan di bawah!


1. Pengertian Machine Learning

Machine learning dapat diartikan sebagai proses di mana komputer belajar dari data dan menggunakannya untuk membuat prediksi atau keputusan tanpa intervensi manusia langsung. Definisi ini berbeda dari pemrograman konvensional, di mana instruksi ditulis secara eksplisit oleh manusia untuk setiap tugas.


Dalam machine learning, komputer menggunakan algoritma untuk menganalisis data, mengenali pola, dan belajar dari hasil yang telah ada. Seiring bertambahnya data yang digunakan, model machine learning ini menjadi lebih baik dalam membuat prediksi.


2. Bagaimana Cara Kerja Machine Learning?

Cara kerja machine learning melibatkan beberapa tahap utama yang dimulai dari pengumpulan data hingga evaluasi model. Langkah pertama adalah pengumpulan data, di mana sistem mengumpulkan informasi yang relevan sebagai bahan bakar untuk model. Kemudian, data ini diproses dan diubah menjadi bentuk yang dapat dimengerti oleh algoritma.


Langkah selanjutnya adalah memilih dan menerapkan algoritma yang tepat, seperti regresi linear, decision tree, atau jaringan saraf tiruan. Algoritma ini akan digunakan untuk melatih model berdasarkan data.


Setelah model dilatih, dilakukan evaluasi model untuk mengukur kinerjanya menggunakan metrik seperti akurasi, precision, atau recall. Model kemudian dapat digunakan untuk membuat prediksi atau menjalankan tugas lain, seperti klasifikasi gambar atau analisis sentimen teks.


Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist


3. Tahapan dalam Pengembangan Model Machine Learning

Pengembangan model machine learning melibatkan beberapa tahapan penting. Pertama, data yang relevan harus dikumpulkan dan disiapkan melalui proses data preprocessing, termasuk pembersihan data, menangani nilai yang hilang, dan normalisasi fitur-fitur penting.


Tahap kedua adalah pemilihan fitur, di mana hanya variabel yang paling relevan diambil untuk memastikan model tidak "overfit", yaitu terlalu cocok dengan data pelatihan. Selanjutnya adalah pelatihan model, di mana algoritma dipilih dan diimplementasikan untuk belajar dari data yang telah disiapkan.


Setelah pelatihan, dilakukan evaluasi model menggunakan data tes, yang berbeda dari data pelatihan, untuk melihat seberapa baik model dapat melakukan generalisasi. Jika hasil evaluasi memadai, model siap digunakan. Namun, jika tidak, penyetelan parameter (tuning) dapat dilakukan dengan menyesuaikan hyperparameter algoritma untuk meningkatkan kinerja.


4. Aplikasi Dasar Machine Learning bagi Data Scientist

Machine learning menawarkan banyak aplikasi dasar yang dapat dipahami dan digunakan oleh data scientist pemula. Salah satu aplikasi paling umum adalah klasifikasi, di mana model memprediksi kategori atau label dari input data, misalnya untuk mendeteksi email spam atau non-spam.


Aplikasi lain yang sangat populer adalah regresi, yang digunakan untuk memprediksi nilai numerik, seperti memperkirakan harga rumah berdasarkan ukuran dan lokasi. Selain itu, machine learning juga dapat digunakan untuk analisis klastering, di mana data dikelompokkan berdasarkan kesamaan fitur, yang sering digunakan dalam segmentasi pelanggan.


Kalian sebagai pemula data scientist juga bisa menggunakan machine learning dalam deteksi anomali, yang bermanfaat untuk menemukan pola yang tidak biasa. Misalnya dalam mendeteksi transaksi penipuan dalam perbankan.


5. Tools Mudah untuk Data Scientist Pemula

Ada banyak tools yang dapat membantu data scientist pemula belajar dan mengembangkan model machine learning tanpa kesulitan teknis yang terlalu besar. Salah satu yang paling populer adalah Python, yang merupakan bahasa pemrograman dengan banyak pustaka untuk machine learning, seperti Scikit-learn, TensorFlow, dan Keras.


Python terkenal karena sintaksnya yang sederhana dan library yang mudah digunakan untuk pemodelan data. Selain Python, R juga merupakan bahasa yang populer untuk statistik dan machine learning, terutama di kalangan akademisi. Tools lain yang user-friendly adalah Jupyter Notebook, yang memungkinkan kalian untuk menjalankan kode dan melihat hasil secara langsung di satu platform.


Google Colab juga sangat berguna bagi pemula, karena menawarkan environment yang mirip dengan Jupyter Notebook namun dengan akses ke GPU gratis untuk mempercepat pelatihan model. Bagi kalian yang tidak ingin langsung belajar pemrograman, platform visual seperti Orange dan Microsoft Azure Machine Learning membantu untuk membangun model dengan teknik drag-and-drop tanpa menulis kode.


Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


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!


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login