PROMO TEBUS HOKI, DISKON 98%
Belajar Data Science Bersertifikat, 6 Bulan hanya 100K!
0 Hari 1 Jam 21 Menit 10 Detik

Apa itu Machine Learning? Pahami Bagaimana Cara Kerjanya!

Belajar Data Science di Rumah 30-Oktober-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/longtail-senin-07-2024-10-31-181713_x_Thumbnail800.jpg

Machine Learning (ML) saat ini sudah menjadi tulang punggung dari lahirnya berbagai inovasi teknologi moden di era digital. Dengan kemampuannya untuk “belajar” dari data, ML memungkinkan mesin atau sistem komputer mengenali pola dan memberikan hasil atau rekomendasi tanpa instruksi eksplisit.


Teknologi ini mungkin sering kita rasakan dampaknya dalam kehidupan sehari-hari, misalnya ketika aplikasi streaming musik merekomendasikan lagu yang sesuai dengan selera, atau ketika iklan-iklan yang muncul tampak sangat relevan dengan minat kita. Proses pembelajaran ini membuat ML menjadi alat yang semakin penting dalam banyak industri, dari kesehatan hingga transportasi.


Namun, untuk benar-benar memahami bagaimana ML bekerja, kita perlu memahami mekanisme di balik teknologi ini. Lalu bagaimana sih cara kerjanya? Yuk, pelajari selengkapnya melalui pembahasan berikut ini!


1. Data: Bahan Baku Machine Learning

Data menjadi bahan utama dalam Machine Learning, karena tanpa data, model tidak akan memiliki dasar untuk “belajar.” Data bisa diibaratkan sebagai pengalaman yang menjadi sumber pengetahuan bagi model ML untuk mengenali pola-pola tertentu.


Data yang digunakan juga bisa berasal dari berbagai sumber, seperti informasi penjualan dalam perusahaan, gambar hewan di media sosial, hingga data teks dalam bentuk artikel berita. Sumber data ini bisa sangat bervariasi tergantung pada tujuan model yang akan dibuat. Untuk membuat model ML yang mampu mengenali gambar hewan misalnya, kita memerlukan kumpulan gambar hewan dari berbagai jenis dan perspektif.


Secara umum, data terbagi menjadi dua kategori: data terstruktur dan tidak terstruktur. Data terstruktur adalah data yang memiliki format rapi, seperti tabel atau database yang berisi angka atau kata-kata spesifik. Sedangkan data tidak terstruktur lebih kompleks dan tidak memiliki format tertentu, misalnya gambar, audio, atau video yang membutuhkan pendekatan khusus dalam pengolahannya.


Tanpa data yang tepat, model ML tidak akan memiliki cukup informasi untuk bekerja dengan baik. Oleh karena itu, data adalah elemen dasar dan sangat penting dalam Machine Learning.


2. Tahap Pra-pemrosesan Data (Data Preprocessing)

Setelah data terkumpul, langkah berikutnya adalah tahap pra-pemrosesan, yaitu proses mempersiapkan data agar siap digunakan oleh model. Data mentah sering kali tidak langsung bisa dipakai, karena data tersebut mungkin masih mengandung “noise” atau informasi yang tidak relevan, dan terkadang data juga tidak lengkap atau bahkan salah. Pra-pemrosesan adalah langkah untuk membersihkan data dari hal-hal yang bisa mengganggu proses pembelajaran, seperti data yang hilang atau duplikat.


Selain membersihkan data, ada juga proses normalisasi dan standarisasi untuk membuat data lebih seragam. Misalnya, jika kita bekerja dengan data yang memiliki unit atau skala berbeda, normalisasi bisa membuat data tersebut lebih seragam sehingga model lebih mudah memahami pola yang ada.


Langkah penting lainnya adalah memisahkan data menjadi dua bagian utama: data pelatihan (training data) dan data pengujian (testing data). Data pelatihan digunakan untuk melatih model agar mampu mengenali pola dari contoh yang diberikan, sementara data pengujian digunakan untuk mengukur seberapa baik model bekerja pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya. Pembagian ini penting untuk memastikan bahwa model mampu memberikan hasil yang akurat di dunia nyata.


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


3. Proses Training (Pelatihan Model)

Pada tahap pelatihan atau training, model ML sudah benar-benar mulai belajar mengenali pola dari data pelatihan yang telah disiapkan. Proses pelatihan ini bertujuan untuk membantu model memahami apa yang harus dicari dan bagaimana cara menganalisis data secara mandiri.


Pertama-tama, model ML yang akan digunakan dipilih berdasarkan jenis masalah yang ingin dipecahkan. Ada berbagai jenis model, seperti regresi, klasifikasi, atau klasterisasi. Misalnya, untuk tugas memprediksi harga, kita bisa menggunakan model regresi, sedangkan untuk mengenali kategori gambar, kita mungkin menggunakan model klasifikasi.


Di dunia ML, beberapa algoritma populer adalah Decision Tree, Neural Networks, dan K-Nearest Neighbors. Masing-masing algoritma tersebut juga memiliki cara kerja berbeda dalam mengenali pola dari data. Decision Tree bekerja dengan membuat pohon keputusan yang membantu model memilih hasil berdasarkan aturan tertentu.


Neural Networks, di sisi lain, meniru cara kerja otak manusia dan digunakan untuk tugas yang lebih kompleks, seperti pengenalan gambar atau suara. Sementara itu, algoritma K-Nearest Neighbors membandingkan data baru dengan data yang sudah ada dan memberikan hasil berdasarkan “tetangga” terdekat. Model juga dapat dioptimalkan dengan menyesuaikan parameter tertentu, dalam proses yang disebut hyperparameter tuning, untuk meningkatkan akurasi dan performa.


4. Testing dan Validasi Model

Setelah melalui proses pelatihan, model diuji untuk melihat seberapa akurat dan efektif ia dalam memproses data baru. Data pengujian yang sudah dipisahkan sebelumnya digunakan untuk mengevaluasi kinerja model. Proses pengujian ini penting karena memungkinkan kita memahami seberapa baik model bekerja dengan data yang belum pernah dilihat sebelumnya, yang pada akhirnya akan menunjukkan apakah model siap digunakan di dunia nyata atau tidak.


Metode validasi yang sering digunakan dalam Machine Learning adalah Cross-Validation atau k-Fold Validation, di mana data dibagi ke dalam beberapa bagian dan diuji berkali-kali. Hal ini untuk memastikan bahwa model tidak overfitting, yaitu kondisi di mana model terlalu menyesuaikan diri dengan data pelatihan sehingga kinerjanya menurun pada data baru.


Untuk menilai performa model, ada beberapa metrik yang biasa digunakan, seperti akurasi, presisi, recall, dan F1 score. Akurasi mengukur seberapa sering model memberikan hasil yang benar, sementara presisi dan recall berfungsi untuk melihat ketepatan prediksi model pada kelas tertentu. Metrik-metrik ini membantu kita memahami kekuatan dan kelemahan model, serta memberikan gambaran seberapa baik model bisa diandalkan dalam skenario yang lebih luas.


Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


5. Evaluasi dan Penyempurnaan Model

Tahap terakhir dalam proses Machine Learning adalah evaluasi menyeluruh dan penyempurnaan model. Setelah pengujian, kita memeriksa hasil dari setiap prediksi yang dibuat model. Jika model menghasilkan kesalahan atau hasil yang tidak memuaskan, kita perlu menganalisis apa yang menyebabkan masalah tersebut. Analisis ini bisa mencakup pemeriksaan ulang data atau meninjau kembali model dan metode yang digunakan.


Penyempurnaan bisa dilakukan dengan mengubah algoritma, menyesuaikan parameter, atau menambah jumlah data untuk memperkaya pengetahuan model. Dalam banyak kasus, proses ini dilakukan berulang kali hingga model mencapai performa yang optimal. Tahapan ini, yang disebut iterasi training, memungkinkan model menjadi semakin baik dalam memahami data dan membuat prediksi yang lebih akurat. Semakin sering model diulang dan diperbaiki, semakin andal pula hasil yang bisa dicapai.


Seluruh tahapan dalam proses Machine Learning, mulai dari pengumpulan data hingga evaluasi dan penyempurnaan, bekerja bersama untuk menghasilkan model yang dapat diandalkan. Setiap tahap memiliki peran penting dalam membentuk model yang akurat dan siap digunakan untuk berbagai keperluan, mulai dari prediksi cuaca hingga rekomendasi konten.


Machine Learning tidak hanya mengandalkan teknologi, tapi juga pemahaman mendalam tentang data dan pola yang ada di dalamnya. Dengan perkembangan yang pesat, ML akan terus berperan besar dalam inovasi teknologi masa depan dan memberikan solusi untuk berbagai tantangan di dunia nyata.


Gimana? Kamu tertarik untuk menguasai bidang Machine Learning dan mengembangkan portofolio data yang berkualitas untuk jenjang karir yang lebih baik? Yuk, segera Sign Up ke 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: Lisya Zuliasyari


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login