Belajar Machine Learning: Yuk Mulai Belajar Membangun Software Menggunakan Machine Learning!
Machine Learning secara tradisional merupakan teknologi yang hanya dapat dimanfaatkan oleh PhD dan institusi dengan banyak sumber daya keuangan. Namun saat ini, dengan berkembangnya teknologi yang sangat pesat, ada begitu banyak alat yang dapat dimanfaatkan oleh siapa saja untuk mulai belajar machine learning. Jadi uang bukanlah batasan untuk meningkatkan kemampuan, betul?
Machine learning merupakan teknologi yang bisa melakukan proses pembelajaran secara mandiri menggunakan sebuah model yang telah dikembangkan oleh manusia. Teknologi ini memiliki banyak manfaat, salah satunya adalah developer yang memanfaatkan teknologi machine learning untuk membangun dan mengembangkan sebuah software. Lalu apa saja yang harus dilakukan seorang developer untuk membangun dan mengembangkan sebuah software menggunakan machine learning? Tenang, DQLab akan menjelaskannya, jadi, simak artikel ini sampai selesai ya!
1. Mempelajari Dasar-Dasar Machine Learning
Pada dasarnya ada empat dasar-dasar yang harus dipahami sebelum developer membuat dan mengembangkan sebuah software. Dasar-dasar tersebut adalah data, komputasi, algoritma, dan ilmu pengetahuan (pendidikan). Data merupakan "bahan bakar" dalam teknologi machine learning karena teknologi ini mempelajari data hingga akhirnya dapat mendeteksi sesuatu. Di era modern saat ini, data dapat ditemukan dimana saja dalam bentuk dan jenis beragam. Mulai dari data teks, angka, gambar, bahkan suara atau audio. Untuk mengambil data, developer bisa menggunakan library bahasa pemrograman seperti scrapy pada python untuk scraping web. Menurut sumbernya data dibagi menjadi dua jenis, yaitu data primer dan data sekunder. Data primer adalah data yang diperoleh langsung oleh si peneliti, bisa menggunakan metode survei atau pengamatan langsung pada objek penelitian, sedangkan data sekunder adalah data yang diambil dari sumber lain misalnya lembaga negara seperti Badan Pusat Statistika atau lembaga kementerian.
Dasar machine learning kedua yang harus dikuasai oleh developer software adalah komputasi. Machine learning khususnya deep learning membutuhkan banyak komputasi yang biayanya tidak murah. Contohnya neural network yang memerlukan penggunaan komputasi paralel masif yang cocok untuk GPU (Graphics Processing Unit). Sayangnya GPU ini sangat mahal. Kabar baiknya, saat ini sudah ada teknologi untuk menjalankan coding machine learning di browser menggunakan GPU gratis seperti Google CoLab atau Kaggle"s Kernels.
Setelah memahami data dan komputasi, seorang developer software juga harus menguasai algoritma. Di dunia machine learning, banyak algoritma open source yang dapat diakses dan digunakan secara gratis, bahkan untuk komersil sekalipun. Biasanya di konferensi tahunan seperti NIPS atau ICLR, peneliti sering membagikan hasil penelitian mereka, termasuk algortimanya. Library yang dapat digunakan oleh developer software untuk membangun dan mengembangkan sebuah model adalah library tensorflow.
Last but not least, seorang developer software harus memiliki ilmu pengetahuan yang cukup agar bisa bertanggung jawab atas hasil yang telah dibuatnya. Apa gunanya data, komputasi, dan algoritma jika kita tidak tahu bagaimana cara menggunakannya? Kemajuan teknologi berdampak besar bagi kehidupan manusia, khususnya di bidang pendidikan. Contoh nyatanya adalah platform youtube. Platform ini merupakan salah satu sumber ilmu pengetahuan gratis yang dapat diakses oleh siapapun dan dimanapun. Bahkan, saat ini tidak sedikit developer software yang bisa membangun dan mengembangkan software hanya dengan melihat video tutorial di youtube, tanpa belajar di sekolah (belajar formal).Bahkan saat ini, kita bisa mengakses buku melalui internet. Jadi, tidak ada alasan lagi untuk tidak meningkatkan kemampuan dan pengetahuan karena semuanya bisa diakses secara cuma-cuma.
Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan
2. Membangun Software dengan Machine Learning
Setelah memahami dasar-dasar machine learning, seorang developer bisa mulai mengerjakan proyeknya. Berikut adalah tahap-tahap untuk membangun software dengan machine learning. Pertama, identifikasi dan tentukan tujuan. Seorang developer harus menentukan fungsi dan tujuan software yang akan dibuat. Apakah software tersebut untuk pengembangan produk atau penelitian. Kedua, temukan model terlatih untuk proyek tersebut. Misalnya jika seorang developer ingin membuat software text autocompleter atau pelacak plat nomor kendaraan, dia bisa menggunakan model GPT-2 atau YOLOv3. Selain itu seorang developer juga bisa menggunakan model lain sesuai kebutuhan datanya. Terakhir, terapkan model yang telah dibuat menjadi sebuah microservice. Langkah ini akan membantu developer untuk mengetahui apakah software tersebut benar-benar dapat melihat aplikasi dunia nyata.
3. Evaluasi Software
Setelah software diuji coba menggunakan data nyata, software tersebut tetap harus dievaluasi. Apakah ada kesalahan atau haruskan ada fitur yang dikembangkan. Dengan evaluasi ini, developer dapat menyempurnakan software yang telah dibuatnya. Selain itu, dengan adanya proses evaluasi ini, developer dapat memperbaiki kesalahan yang mungkin terlewat. Proses evaluasi juga dapat digunakan oleh developer untuk membuat software lain yang lebih baik.
Machine learning berkaitan erat dengan data science. Ilmu ini tidak hanya digunakan dalam machine learning, tetapi dapat dikombinasikan dengan hampir semua ilmu pengetahuan. Di era serba digital yang menghasilkan jutaan data setiap harinya, peran data science sangat dibutuhkan untuk mengekstrak data tersebut menjadi informasi yang berguna. Saat ini, banyak perusahaan yang mulai menerapkan data science untuk meningkatkan performanya. Hal ini menyebabkan lapangan pekerjaan sebagai data scientist meningkat drastis. Selain banyaknya lapangan pekerjaan, gaji seorang data scientist juga tidak main-main. Oleh karena itu banyak orang yang mulai serius belajar data science.
Baca juga : Belajar Data Science: Pahami Penggunaan Machine Learning pada Python
4. Yuk, Mulai Belajar Data Science bersama DQLab secara GRATIS!
Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri 4.0. Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industi! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!
Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":
Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup
Akses module Introduction to Data Science
Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab
Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!
Penulis: Galuh Nurvinda Kurniawati
Editor: Annissa Widya Davita