FLASH PROMO!! BELAJAR DATA SCIENCE ONLINE 6 BULAN 399K
Diskon 89%, Akses 74 Modul Data Science Premium, Metode Praktek Sandbox, Bersertifikat!
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 7 Jam 24 Menit 5 Detik 

Belajar Data Science pada Metode Machine Learning

Belajar Data Science di Rumah 14-Oktober-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/95047b39e1667121c866ba26590d22ac_x_Thumbnail800.jpg

Machine Learning adalah teknik dimana komputer dapat mengekstraksi atau mempelajari pola dari suatu data, kemudian dengan pola yang telah dipelajari dari data historis, komputer mampu mengenali dan memprediksi trend, hasil atau kejadian di masa mendatang atau dari observasi baru tanpa perlu diprogram secara eksplisit.


Machine learning juga sangat erat kaitannya dengan data science dalam proses pembuatan model untuk mendapatkan pola dibalik data-data data science memerlukan machine learning untuk melakukan pemodelan tersebut.


Model belajar dari program ini nyaris sekali sama dengan proses pembelajaran manusia, yakni mempelajari contoh-contoh yang sudah ada. Machine learning ini akan mempelajari pola dari setiap contoh yang akan dianalisanya untuk bisa melakukan prediksi dan juga bisa menemukan dari jawaban pertanyaan selanjutnya.


Tapi, sebelum lebih dalam mari kita mengenal tentang machine learning yang digunakan dalam data science di artikel ini, Yuk!


1. Pengertian Machine Learning

data science


Machine learning bisa didefinisikan sebagai salah satu cabang dari Artificial Intelegence (AI) yang mengkhususkan sebuah komputer untuk bisa mempelajari data yang ada dengan tujuan untuk meningkatkan kecerdasan dari machine learning itu sendiri.


Menurut Tom Mitchel, Machine Learning bisa diartikan sebagai komputer yang mempunyai kemampuan untuk melakukan pembelajaran dari pengalaman-pengalaman yang diterima atas tugas-tugas yang telah diselesaikannya untuk meningkatkan kinerja dari machine learning.


Jadi bisa disimpulkan bahwa machine learning ini lebih memfokuskan kedalam metode analisis yang bisa membantu menangani big data atau data yang ada dalam jumlah yang cukup besar dengan mengembangkan algoritma komputernya.


Baca juga: Machine Learning Data Science untuk Prediksi dan Klasifikasi


2. Metode Algoritma Machine Learning

data science

Machine learning akan bekerja berdasarkan analisis data yang disematkan di dalamnya. Pelatihan ini juga dalam bentuk pengelolaan data input dan output yang bisa membantu machine learning untuk memprediksi sebuah jawaban dan juga menemukan sebuah pola intrinsik didalam data masukan.


Ada beberapa metode algoritma machine learning seperti supervised machine learning algorithms, metode ini biasa melakukan pembelajaran melalui prediksi yang dihasilkan akan adanya bukti ketidakpastian.


Kedua ada unsupervised machine learning algorithms yang bisa mengajarkan pada mesin untuk mampu menghasilkan suatu output tertentu. Ketiga ada Semi-supervised machine learning algorithms, jadi metode ini menggunakan algoritma yang sengaja diaplikasikan untuk keperluan pembelajaran pada sebuah data baik dalam bentuk label ataupun yang tidak berlabel.


Terakhir ada Reinforcement machine learning algorithms, konsep utama dalam melakukan metode ini adalah memiliki kemampuan untuk interaksi di dalam proses belajar.


3. Konsep Dasar Machine Learning

data science


Konsep dasar dari machine learning ini meliputi tentang kemampuan sebuah alat untuk bisa meningkatkan kecerdasannya untuk bisa belajar. Inti dari machine learning ini adalah machine learning bisa memprediksi akan suatu hal dengan berdasarkan pola yang sudah dilatih, di proses dan juga analisis dengan cara sederhana tanpa menghabiskan banyak waktu.


Machine Learning juga membutuhkan model dalam pelatihannya, ini bertujuan untuk membiasakan mesin mengelola dan juga memprediksi suatu hal.


Machine learning juga memiliki tingkat ambang akurasi yang bisa mencapai angka 80%, jika sebuah machine learning berhasil mencapai angka 80% maka machine learning itu akan dianggap sukses beroprasi.


Baca juga: Memahami Keunggulan dan Manfaat Data Science dalam Dunia Bisnis


4. Contoh Machine Learning dalam Kehidupan

Dalam pengaplikasian machine learning, ternyata banyak sekali diterapkan dalam kehidupan sehari-hari. Hampir semua bidang pasti memakai machine learning apalagi sekarang eranya sudah era digital jadi tidak heran hampir semua bidang memakai machine learning.

data science


Contoh penerapan machine learning yang pertama ada text analysis, jadi dalam hal text analysis ini machine learning berguna untuk menganalisa, menilai dan juga menyaring email spam berdasarkan isi dan juga sumber pesannya berasal.


Kedua ada image processing, ini merupakan sebuah tahapan pengolahan gambar untuk mengidentifikasikan sebuah data pada gambar tersebut, yang kemudian diolah dan ditransformasikan kedalam tingkat yang lebih lanjut lagi.


Sahabat DQ ingin berkarir di bidang data science tapi, tidak memiliki background pendidikan yang linier dengan itu? Sudah mencoba belajar otodidak tapi malahan overdosis materi? Mengingat skill data science terbilang cukup banyak yang wajib dikuasai salah satunya adalah memahami algoritma data science nya hingga tahap penerapannya pada dataset. 


Yuk, coba free module Introduction to Data Science with R dan python dari DQLab sekarang. Caranya gimana? Mudah banget kok cukup signup sekarang ke DQLab.id lalu pilih menu learn.


Setelah itu kamu sudah bisa menikmati pembelajaran yang praktis dan aplikatif dan jago algoritma data science bersama DQLab! Tunggu apa lagi? Yuk, signup sekarang dan mulai belajar Module Premium di DQLab!

Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :