✨ PROMO SPESIAL 10.10 ✨
Belajar Data 6 BULAN bersertifikat  hanya 100K!
0 Hari 3 Jam 50 Menit 45 Detik

Apa Kekuatan Machine Learning vs Ilmu Data Science Lain?

Belajar Data Science di Rumah 24-September-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/longtail-selasa-07-2024-09-24-142721_x_Thumbnail800.jpg

Machine learning (ML) dan data science memiliki hubungan yang erat, namun masing-masing memiliki pendekatan dan fokus yang berbeda dalam menangani data. Machine learning sering dianggap sebagai cabang dari data science, tetapi ia memiliki kekuatan unik yang membuatnya unggul dalam beberapa aspek. Berikut adalah beberapa kekuatan utama machine learning dibandingkan ilmu data science lainnya.


1. Kemampuan Belajar dari Data

Machine learning memiliki kekuatan utama dalam kemampuannya untuk belajar dari data tanpa intervensi manusia yang signifikan. Algoritma ML dapat mengevaluasi pola, menemukan hubungan tersembunyi, dan membuat keputusan atau prediksi berdasarkan data historis. Sementara metode tradisional dalam data science mengandalkan aturan eksplisit yang ditentukan oleh para ilmuwan data, ML otomatis mengidentifikasi pola dari dataset yang besar dan kompleks.


Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


2. Kemampuan Membuat Prediksi di Situasi yang Tidak Terduga

Salah satu kekuatan utama machine learning adalah kemampuannya untuk membuat prediksi yang akurat di situasi yang tidak terduga atau belum pernah ditemui sebelumnya. Model ML, terutama yang berbasis neural network, dapat mempelajari representasi data yang lebih abstrak, sehingga dapat menangkap pola yang lebih kompleks daripada metode tradisional data science.


Hal ini membuat ML unggul dalam menangani masalah yang tidak dapat dipecahkan dengan pendekatan analisis konvensional.


3. Penggunaan di Berbagai Bidang Aplikasi

Machine learning telah diterapkan secara luas di berbagai industri, termasuk teknologi, kesehatan, keuangan, dan transportasi. Berbeda dengan teknik tradisional yang kadang-kadang terbatas pada analisis statistik atau eksplorasi data, machine learning dapat diimplementasikan di sistem otomatis seperti kendaraan otonom, deteksi penyakit, hingga personalisasi konten. Fleksibilitas ini membuat ML menjadi salah satu alat yang paling kuat dalam era data modern.


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


4. Skalabilitas dalam Menangani Data Besar

Salah satu tantangan utama dalam data science adalah menangani data dalam skala besar. Machine learning memiliki kekuatan untuk memproses data yang sangat besar (big data) dan kompleks tanpa kehilangan akurasi atau efisiensi. Teknik seperti distributed learning memungkinkan model machine learning untuk dilatih di beberapa node komputasi, sehingga mempermudah penanganan dataset yang sangat besar dibandingkan metode statistik tradisional.


5. Adaptasi dan Pembaharuan Secara Dinamis

Machine learning memungkinkan pembaruan model secara dinamis tanpa harus membangun model baru setiap kali ada data baru yang masuk. Algoritma ML, terutama dalam metode online learning, dapat terus memperbarui prediksi dan pemodelan berdasarkan data terbaru yang diterima. Hal ini berbeda dengan beberapa metode dalam data science lainnya yang memerlukan rekonstruksi model secara manual ketika ada perubahan data.


Machine learning unggul dalam berbagai aspek dibandingkan dengan metode lain dalam data science, terutama dalam hal kemampuan otomatisasi, skalabilitas, dan akurasi yang tinggi dalam menangani data besar dan kompleks. Namun, seperti cabang ilmu lainnya, machine learning memiliki keterbatasan tertentu dan sering kali lebih efektif ketika dikombinasikan dengan teknik-teknik lain dalam data science, seperti statistik, pemodelan data, dan visualisasi.


Tertarik untuk menguasai bidang Machine Learning dan mengembangkan portofolio data yang berkualitas? 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: Reyvan Maulid

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login