✨ PROMO SPESIAL 10.10 ✨
Belajar Data 6 BULAN bersertifikat  hanya 100K!
0 Hari 2 Jam 27 Menit 35 Detik

Apa Itu Machine Learning dan 4 Cara Kerjanya

Belajar Data Science di Rumah 06-September-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-senin-07-2024-09-06-161927_x_Thumbnail800.jpg

Machine Learning saat ini menjadi kunci dalam transformasi berbagai industri. Dengan kemampuannya untuk mengolah dan menganalisis data dalam skala besar, Machine Learning mampu menyelesaikan tugas-tugas yang sebelumnya membutuhkan intervensi manusia secara manual.


Misalnya, dalam pengenalan wajah, algoritma Machine Learning dapat menganalisis jutaan titik data dari gambar wajah untuk mengenali identitas seseorang dengan tingkat akurasi yang sangat tinggi. Begitu pula dalam analisis sentimen, Machine Learning dapat memahami dan menilai emosi atau opini yang terkandung dalam teks, seperti ulasan produk atau komentar di media sosial.


Dalam Machine Learning, komputer dilatih menggunakan dataset besar yang berisi berbagai contoh dan hasilnya. Algoritma Machine Learning kemudian mencari pola dalam data tersebut dan menggunakan pola ini untuk membuat prediksi atau keputusan.


Proses ini akan mendorong komputer untuk 'belajar' dari pengalaman, meningkatkan akurasi dan kinerja seiring waktu. Dengan perkembangan pesat dalam kapasitas komputasi dan ketersediaan data, Machine Learning telah menjadi alat yang esensial dalam mengembangkan sistem cerdas yang mampu mengatasi tantangan dunia nyata dengan efisiensi yang belum pernah terjadi sebelumnya.


Machine Learning adalah cabang dari kecerdasan buatan (Artificial Intelligence atau AI) yang memungkinkan sistem komputer untuk belajar dan membuat keputusan atau prediksi berdasarkan data tanpa diprogram secara eksplisit untuk tugas tertentu. Inti dari machine learning adalah kemampuannya untuk mengenali pola dalam data dan menggunakan pola tersebut untuk memecahkan masalah atau mengambil keputusan.


Dalam berbagai bidang, mulai dari kesehatan hingga keuangan, machine learning digunakan untuk membuat prediksi, mengidentifikasi tren, dan mengotomatisasi proses yang sebelumnya membutuhkan campur tangan manusia.


Pada artikel ini, kita akan membahas  empat cara kerja utama dari machine learning yang perlu dipahami. Penasaran? Yuk kita simak bersama!


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


1. Pengumpulan dan Persiapan Data

Langkah pertama dalam proses machine learning adalah pengumpulan data yang relevan dengan masalah yang ingin dipecahkan. Data ini bisa berasal dari berbagai sumber, seperti database, sensor, atau data historis. Setelah data dikumpulkan, langkah berikutnya adalah mempersiapkan data tersebut untuk analisis.


Persiapan data melibatkan beberapa proses, antara lain pembersihan data, transformasi, dan pembagian data. Dalam pembersihan data kita akan menghapus atau memperbaiki data yang hilang, duplikat, atau tidak konsisten. Kemudian dalam transformasi data, kita perlu mengkonversi data ke format yang lebih mudah dianalisis, seperti normalisasi atau standarisasi dan terakhir memisahkan data menjadi data pelatihan (training data) dan data pengujian (test data).


Persiapan data yang baik sangat penting karena kualitas data akan langsung mempengaruhi kinerja model machine learning.

Machine Learning


2. Pemilihan Algoritma dan Pelatihan Model

Setelah data siap, langkah berikutnya adalah memilih algoritma machine learning yang sesuai untuk masalah yang ingin dipecahkan. Ada berbagai jenis algoritma, seperti regresi, klasifikasi, clustering, dan lainnya, yang dapat digunakan tergantung pada jenis data dan tujuan yang diinginkan.

Machine Learning

Source: pactpub.com


Setelah algoritma dipilih, data pelatihan digunakan untuk melatih model. Proses pelatihan melibatkan penyetelan parameter model agar dapat mengenali pola dalam data. Model belajar dari data pelatihan dengan menyesuaikan bobot dan bias agar dapat memprediksi output dengan akurasi yang tinggi.


Contoh algoritma umum yang digunakan adalah Regresi Linear untuk memprediksi nilai kontinu, Decision Tree untuk klasifikasi data ke dalam kategori yang berbeda, dan K-Means untuk mengelompokkan data yang tidak berlabell.


3. Evaluasi dan Validasi Model

Setelah model dilatih, langkah berikutnya adalah mengevaluasi kinerjanya menggunakan data pengujian. Data pengujian adalah data yang belum pernah dilihat oleh model sebelumnya, sehingga memberikan gambaran bagaimana model akan bekerja dengan data baru di dunia nyata.


Evaluasi model biasanya melibatkan penggunaan metrik tertentu, seperti akurasi, precision dan recall, dan MSE. Yang dimaksud dengan akurasi adalah persentase prediksi yang benar dibandingkan dengan total prediksi.Precision dan recall digunakan untuk mengukur performa model dalam klasifikasi, terutama dalam kasus ketidakseimbangan kelas.MSE atau Mean Squared Error biasanya digunakan di model regresi untuk mengukur rata-rata kesalahan prediksi.


Jika hasil evaluasi menunjukkan bahwa model tidak bekerja dengan baik, maka model perlu disetel ulang atau bahkan dipilih ulang algoritmanya. Ini adalah proses iteratif hingga model yang memuaskan diperoleh.


Machine Learning

Source: sebastianrascha.com


4. Implementasi dan Monitoring

Setelah model berhasil dilatih dan dievaluasi, langkah terakhir adalah mengimplementasikan model tersebut dalam lingkungan produksi, di mana model akan digunakan untuk membuat prediksi atau keputusan berdasarkan data baru yang masuk. Implementasi bisa dalam bentuk aplikasi, API, atau sistem otomatis yang menggunakan model untuk menjalankan tugas secara real-time.


Namun, pekerjaan tidak berhenti di sini. Model machine learning harus terus dimonitor dan diperbarui secara berkala untuk memastikan kinerjanya tetap optimal. Hal ini penting karena data dan lingkungan tempat model beroperasi bisa berubah seiring waktu, yang dapat mempengaruhi akurasi model. Monitoring melibatkan pembaruan model dimana model dilatih ulang dengan data baru untuk menjaga relevansi dan pemantauan kinerja untuk memastikan bahwa model tetap bekerja dengan baik di lingkungan produksi.


Machine Learning


Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


Proses machine learning melibatkan serangkaian langkah yang dimulai dari pengumpulan dan persiapan data, pemilihan dan pelatihan model, evaluasi kinerja, hingga implementasi dan monitoring. Setiap langkah ini sangat penting untuk memastikan bahwa model machine learning yang dihasilkan dapat bekerja dengan efektif dan memberikan hasil yang akurat. Dengan memahami cara kerja machine learning, kita dapat lebih baik memanfaatkan teknologi ini untuk menyelesaikan berbagai masalah di dunia nyata.


Yuk belajar berbagai algoritma machine learning  bersama DQLab! DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam. DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali, atau ikuti  Bootcamp Data Analyst with SQL and Python.


Penulis: Galuh Nurvinda K





Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login