GIMANA MEMULAI KARIER JADI DATA ANALYST?
Simak caranya di webinar GRATIS dan raih DOORPRIZE menarik!
DAFTAR SEKARANG!
Pendaftaran ditutup dalam 1 Hari 17 Jam 28 Menit 35 Detik 

Belajar Machine Learning Seru dengan Python Cocok Pemula

Belajar Data Science di Rumah 22-Juni-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/b0826370d6e06440550278f6385dfc5a_x_Thumbnail800.jpg

Tanpa kita sadari, teknologi Machine Learning telah banyak diterapkan di sekitar kita. Machine Learning merupakan cabang ilmu dari Artificial Intelligence dimana mesin dikembangkan agar dapat belajar dengan sendirinya tanpa harus diprogram berulang kali. Penggunaan Machine Learning akan membantu para praktisi data untuk bisa mengolah data yang bentuknya cukup rumit dalam waktu yang lumayan singkat. Sehingga pekerjaan yang harus dilakukan oleh manusia bisa menjadi lebih ringan.


Salah satu bahasa pemrograman yang menjadi pilihan untuk mengembangkan Machine Learning adalah algoritma Python. Python merupakan bahasa pemrograman yang diciptakan oleh Guido van Rossum dan dirilis pada tahun 1991 dimana mendukung hampir seluruh sistem operasi. Saat ini Python masih dikembangkan oleh Python Software Foundation.


Python memang bahasa pemrograman yang sedang naik daun karena sering digunakan oleh para praktisi data seperti Data Analyst dan Data Scientist untuk mengolah, menganalisis dan membuat pemodelan untuk membuat suatu prediksi. Selain itu, Python termasuk bahasa pemrograman yang high level dimana bahasa yang digunakan mirip dengan bahasa manusia sehingga lebih mudah untuk dipelajari.


Dalam artikel ini akan dibahas secara singkat mengenai algoritma Python untuk Machine Learning mulai dari struktur algoritmanya, library yang sering digunakan hingga keunggulan dari bahasa Python. Penasaran kan? Yuk, simak artikelnya!


1. Mengenal Algoritma Python

Data structures and algorithms in python machine learning

Terdapat beberapa jenis algoritma Python antara lain sebagai berikut:

  • Searching algorithm atau algoritma pencarian merupakan algoritma yang mampu melakukan pemeriksaan dan pengambilan elemen dari struktur data yang berbeda. Algoritma ini terbagi menjadi dua yaitu algoritma pencarian linier dan biner.

  • Graph algorithm atau algoritma grafik adalah algoritma yang menggunakan tipe data list dalam implementasinya. Dua metode yang termasuk dalam algoritma grafik yaitu DFS (depth first search) dan BFS (breadth first search). 

  • Analysis algorithm atau algoritma analisis terbagi menjadi dua yaitu algoritma analisis apriori dan analisis posterior. Analisis apriori yaitu analisis teoritis dari algoritma sebelum diimplementasikan. Sedangkan algoritma analisis posterior yaitu analisis empiris dari algoritma yang telah diterapkan menggunakan bahasa pemrograman saat mengimplementasikan algoritma yang ditentukan untuk dieksekusi oleh komputer.  


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


2. Alasan Mengapa Python Ideal Untuk Machine Learning

Python menjadi salah satu bahasa pemrograman yang umum digunakan oleh para praktisi data. Salah satu alasannya adalah karena Python merupakan high level programming language dimana bahasa pemrograman ini mudah dibaca dan juga ditulis bahkan oleh orang awam sekalipun. Selain itu, Python juga bersifat lebih umum karena tidak berfokus di satu hal saja. Python dapat digunakan untuk mengembangkan situs web, algoritma, pengembangan game, hingga pengembangan Machine Learning.


Ada beberapa alasan utama, kenapa banyak yang menggunakan Python dalam membuat model Machine Learning, antara lain:

  • Mudah Dipelajari

    Python punya kode yang pendek dan mudah dibaca. Penggunaan Python juga memungkinkan Developer dan Data Scientist bisa menulis sistem yang mampu diandalkan dalam Machine Learning.

  • Tidak Menguras Fokus

    Kemudian, dengan kemudahan ketika menggunakan Python, Data Scientist sepertimu bisa lebih fokus pada pemecahan masalah yang ada pada Machine Learning daripada harus berkutat pada nuansa teknis bahasa pemrograman.

  • Varietas Library yang Tinggi dan Beragam

    Python punya banyak Library yang bisa digunakan. Ini memungkinkan Data Scientist atau Developer mampu menyelesaikan permasalahan rumit dalam hitungan menit bahkan hitungan detik.

  • Dukungan Komunitas

    Dengan banyaknya pengguna Python, membuatnya punya komunitas yang luas dan solid. Dengan begitu, saat kamu kesulitan dan mungkin mengalami kendala, kamu bisa menemukan solusinya di dalam komunitas tersebut.


3. Library Python untuk Machine Learning

machine learning

Python menyediakan banyak library yang mendukung pembuatan Machine Learning. Hal ini menjadi salah satu alasan mengapa Python populer untuk membangun Machine Learning. Beberapa library yang mendukung pembuatan Machine Learning yaitu sebagai berikut:

  • Library Numpy akan dimanfaatkan dalam pengoperasian data-data yang berbentuk angka sehingga untuk proses selanjutnya akan lebih mudah. 

  • Library Pandas umumnya digunakan untuk melakukan manajemen data, termasuk berbagai proses untuk manipulasi data (menambah dan mengurangi variabel yang digunakan dalam penelitian). Secara umum, library Pandas dan Numpy menjadi library yang paling sering digunakan.

  • Kemudian untuk library Matplotlib merupakan library yang digunakan untuk melakukan visualisasi, biasanya akan digunakan bersamaan juga dengan library Seaborn.

  • Sementara library Scikit Learn digunakan untuk mengerjakan project Machine Learning.


4. Contoh Aplikasi Machine Learning dengan Library Python

machine learning

Berikut ini adalah contoh aplikasi Machine Learning yang dilakukan oleh penyedia email, seperti Gmail. Menggunakan Machine Learning, provider email ini mampu memisahkan mana email yang kemungkinan tidak penting atau mengganggu yang biasa disebut email spam. Fitur ini sangat membantu untuk tetap mempertahankan Inbox email kita tetap bersih.


Aplikasi ini dapat diterapkan menggunakan pemodelan Machine Learning dengan memanfaatkan Python dan teknik pemodelan Natural Language Processing (NLP). NLP merupakan cabang dari kecerdasan buatan yang berhubungan dengan interaksi antara komputer dan manusia menggunakan bahasa alami. Beberapa penggunaan NLP sendiri antara lain aplikasi terjemahan bahasa seperti Google Translate, aplikasi personal assistant seperti OK Google, Siri, Cortana, dan Alexa.


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


Bahasa Python tidak hanya digunakan untuk menghitung operasi matematika saja, akan tetapi bisa pula digunakan untuk Machine Learning. Nah, untuk memulai belajar Machine Learning, DQLab lah salah satu solusinya. Jika kamu tertarik untuk mempelajari Machine Learning, kamu dapat berlangganan sebagai member premium DQLab, karena disana menyediakan pembelajaran yang berhubungan dengan Machine Learning.


Selain mendapatkan ilmu tentang Machine Learning, kamu juga bisa mempelajari hal-hal lainnya, karena sekali berlangganan modul premium, maka kamu akan bisa mengakses semua modul premium yang disediakan oleh DQLab. Modul-modul tersebut dibungkus dalam bahasa pemrograman yang umum digunakan oleh praktisi data seperti SQL, R, dan Python. Yuk, tunggu apa lagi? Buruan Sign Up dan nikmati modulnya!


Penulis: Salsabila MR

Editor: Annisa Widya Davita


Postingan Terkait

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!