Bangun Machine Learning Menggunakan Python, Sudah Coba?

Machine learning terus berkembang seiring dengan kemajuan teknologi saat ini. Maraknya digitalisasi selain memudahkan aktivitas manusia, namun juga menyebabkan banyak sekali data terkumpul dalam waktu yang relatif singkat. Data ini akan terus bertambah selama masih terjadi aktivitas pada sistem. 

Data dapat diproses agar menghasilkan suatu informasi yang nantinya dapat digunakan untuk kepentingan bisnis. Machine learning merupakan salah satu teknologi yang banyak digunakan baik di perusahaan berskala besar, startup, hingga perusahaan kecil semua pihak dapat menerapkan machine learning untuk mencapai tujuannya masing-masing. 

Machine learning dikenal sebagai teknologi canggih yang mampu belajar dengan sendirinya tanpa perlu diprogram ulang secara berkala. Machine learning akan belajar dari data yang diberikan dan memberikan output yang sesuai. Tentunya agar tercapai pengembang harus paham algoritma seperti apa yang cocok dan tools yang memudahkan pengembangannya. 

Salah satu tools yang populer untuk machine learning adalah Python. Bahasa pemrograman ini memang tidak hanya dikenal untuk machine learning namun juga dapat diandalkan untuk membangun aplikasi berbasis web dan lainnya. Penasaran seperti apa proses membangun machine learning dengan Python? Simak artikel ini sampai akhir, ya!

1. Mengapa Python?

Sahabat DQ mungkin bertanya-tanya, kenapa harus Python? Python merupakan bahasa pemrograman yang fokus pada keterbacaan kode sehingga memudahkan developer dalam pengembangan program dibanding menyusun kodenya. Ada beberapa alasan mengapa Python populer digunakan dalam pengembangan program atau aplikasi yaitu sebagai berikut.

• Mudah dipahami dan dipelajari oleh pemula

• Dapat dijalankan di berbagai sistem operasi. Contoh Windows, Linux, MacOS, Unix. 

• Dapat digunakan untuk pengembangan aplikasi berbasis web, mobile, analisis data, hingga machine learning

• Memiliki library beragam yang memudahkan pengembangan program

• Dukungan komunitas yang luas

Itulah mengapa Python masih menjadi bahasa pemrograman yang dipilih oleh developer. Skill Python juga menjadi skill yang wajib dikuasai praktisi data karena bisa diandalkan untuk analisis data. 

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

2. Proses Membangun Machine Learning

Bagaimana sih cara membangun machine learning? Ada beberapa tahap yang harus dilalui ketika membangun machine learning yaitu sebagai berikut:

• Pengumpulan data dapat dilakukan dengan berbagai metode salah satu contohnya yaitu web scraping. Web scraping menggunakan program automaton untuk value yang ada pada website dengan memanggil URL-nya.

• Membersihkan, mempersiapkan, dan manipulasi data. Seringkali data yang dikumpulkan masih berupa raw data sehingga perlu diproses terlebih dahulu menjadi layak untuk dianalisis.

• Train model untuk melatih model yang digunakan dalam machine learning. 

• Test data yaitu proses dimana data digunakan untuk melakukan prediksi dalam machine learning.

• Validasi model yaitu tahapan yang bertujuan mengukur kinerja model yang diterapkan pada machine learning sehingga kita tahu apakah model yang digunakan adalah model terbaik dan sesuai dengan permasalahan yang ingin diselesaikan.

3. Library Python untuk Machine Learning

Python menyediakan berbagai library yang dapat digunakan untuk membangun machine learning. Beberapa library yang sering digunakan yaitu sebagai berikut:

• Pandas adalah library open source yang digunakan untuk menganalisis data seperti mengelompokkan dan mengklasifikasikan data dari berbagai sumber (CSV, database SQL, Excel, dan lainnya).

• Numpy adalah library Python yang digunakan untuk pemecahan masalah terkait numerik.

• Matplotlib adalah library yang digunakan untuk membuat visualisasi data hasil analisis dengan menggunakan grafik, plot, dan lain sebagainya.

• Scikit-Learn merupakan library open source yang sangat baik dalam mendukung berbagai tipe machine learning seperti unsupervised learning dan supervised learning serta sempurna digunakan untuk analisis data dan data mining. 

• Keras merupakan library yang dikembangkan untuk membuat pembelajaran machine learning yang mendalam dengan cepat dan semudah mungkin.

• TensorFlow merupakan library open source paling populer untuk machine learning. Arsitektur yang dimiliki TensorFlow fleksibel dengan beragam toolkit. Library ini cocok diimplementasikan dalam AI dan deep learning dan dapat digunakan pada beberapa platform komputasi seperti CPU, GPU, dan TPU. 

4. Rekomendasi Buku Belajar Machine Learning Python

Mau belajar machine learning dengan Python tapi masih pemula? Buku berjudul Introduction to Machine Learning with Python dapat menjadi referensi atau panduan pemula dalam belajar. Buku yang ditulis oleh Andreas Műller dan Sarah Guido ini membahas hal-hal dasar pada machine learning menggunakan Python dan juga solusi untuk machine learning. Sehingga akan membantu kamu untuk mempelajari tahapan dalam membangun machine learning menggunakan library Scikit-Learn. 

Beberapa hal yang ada dalam buku ini yaitu antara lain konsep dasar dan aplikasi machine learning, keuntungan dan kerugiannya, metode untuk evaluasi model, konsep pipeline, dan tips untuk meningkatkan skill data. Kamu bisa mendapatkan buku ini dengan mudah di berbagai marketplace. 

Baca juga : Kenali Algoritma Klasifikasi Machine Learning Terpopuler di Tahun 2021

Belajar machine learning bisa dari mana saja baik dari internet, buku, dan lainnya. Kamu juga bisa melihat project-project orang lain seperti di Github atau LinkedIn sebagai referensi tambahan. Jadi kamu akan tau lebih banyak metode atau model yang digunakan pengembang untuk membangun machine learning. 

Untuk pemula, mengerjakan project machine learning penting agar mendapatkan pemahaman yang lebih dalam. Dengan subscribe paket premium di DQLab kamu dapat mengakses modul yang berisi project machine learning dengan mentor data professional untuk meningkatkan skill datamu. Yuk, daftar di DQLab.id!

Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya