Belajar Machine Learning Tanpa Latar Belakang Matematika, Apakah Mungkin?

Semakin hari, istilah machine learning semakin sering kita dengar. Mulai dari rekomendasi video di YouTube, filter spam di email, hingga fitur kamera smartphone yang bisa mengenali wajah, semuanya melibatkan teknologi machine learning. Tak heran jika banyak orang tertarik untuk mempelajarinya, termasuk mereka yang tidak berasal dari latar belakang teknik atau matematika.

Namun, muncul satu pertanyaan umum yaitu apakah mungkin belajar machine learning tanpa dasar atau latar belakang matematika yang kuat? Wajar jika pertanyaan ini muncul, apalagi banyak materi Machine Learning yang tampak dipenuhi rumus dan istilah teknis. Bisa jadi jawabannya adalah mungkin. Tapi tentu ada beberapa hal penting yang perlu diperhatikan agar perjalanan belajarnya tetap efektif dan menyenangkan. Berikut adalah jawabannya, sahabat DQLab!

1. Ilmu Matematika tidak harus jadi penghalang awal

Kamu mungkin merasa ragu untuk memulai belajar machine learning karena merasa tidak cukup kuat dalam matematika. Mungkin kamu tidak begitu paham tentang kalkulus, statistik, atau aljabar linier, dan kamu berpikir bahwa bidang ini bukan untukmu. Tapi anggapan itu tidak sepenuhnya benar. Machine learning memang berakar pada matematika, tapi untuk memulainya, kamu tidak perlu langsung menyelami persamaan diferensial atau turunan fungsi yang rumit. Justru, banyak pendekatan praktis yang bisa kamu coba terlebih dahulu tanpa perlu merasa terbebani oleh rumus-rumus kompleks.

Alih-alih fokus pada teori, kamu bisa memulai dari eksperimen langsung: seperti mencoba mengklasifikasikan data sederhana menggunakan tools seperti scikit-learn, Google Colab, atau aplikasi berbasis drag-and-drop seperti Teachable Machine dari Google. Dalam proses ini, kamu akan terbiasa dengan istilah-istilah dasar seperti "model", "akurasi", atau "fit", tanpa harus tahu dulu secara matematis bagaimana cara kerjanya. Dengan begitu, kamu akan mendapatkan kepercayaan diri untuk terus melangkah, dan matematika bisa kamu pelajari secara perlahan sambil jalan, bukan sebagai rintangan awal.

Baca Juga: Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. Pemahaman Dasar Masih Dibutuhkan Seiring Waktu

Seiring kamu makin mendalami machine learning, akan ada momen di mana kamu mulai bertanya, “Kenapa modelku tidak akurat?” atau “Bagaimana cara mengoptimalkan hasil prediksi ini?” Di titik ini, kamu akan mulai menyadari pentingnya pemahaman dasar matematika. Bukan untuk membuat segalanya sulit, tetapi agar kamu benar-benar memahami alasan di balik keputusan yang diambil oleh model. Misalnya, memahami bagaimana gradient descent bekerja akan membantumu memahami proses training model, atau mengerti arti varians dan bias dapat membantumu memperbaiki masalah overfitting dan underfitting.

Pemahaman matematika yang kamu perlukan tidak harus dalam bentuk hafalan rumus, tapi lebih kepada pengertian intuitif. Kamu bisa mulai dengan memahami konsep dasar probabilitas untuk mengerti cara model membuat prediksi, atau belajar aljabar linier untuk memahami bagaimana data direpresentasikan dalam bentuk vektor dan matriks. Ini adalah bagian dari proses menjadi lebih mahir. Jadi, kamu tidak harus menguasainya sejak awal, tapi kamu juga tidak bisa mengabaikannya selamanya jika ingin berkembang lebih jauh di bidang ini.

3. Belajar secara bertahap

Tidak ada aturan bahwa kamu harus memahami semuanya sekaligus. Justru, belajar machine learning secara bertahap akan membuatmu lebih kuat secara pemahaman dan lebih percaya diri dalam mengatasi tantangan. Kamu bisa mulai dari hal-hal dasar seperti membuat model klasifikasi sederhana, memahami cara membaca dataset, atau melihat bagaimana data diproses dalam pipeline machine learning. Kunci utamanya adalah konsistensi dan rasa ingin tahu.

Setiap langkah yang kamu ambil akan membuka pintu ke pertanyaan dan pengetahuan baru. Kamu mungkin memulai dari tutorial yang sangat dasar, lalu penasaran mencoba proyek analisis data sendiri. Dari situ, kamu akan terdorong untuk belajar lebih dalam tentang preprocessing data, algoritma, hingga tuning hyperparameter. Belajar bertahap artinya kamu tidak terburu-buru menjadi ahli, tapi kamu sedang membangun pondasi yang kuat. Dan ingat, setiap ahli machine learning dulunya juga pernah menjadi pemula yang bingung dengan istilah-istilah dasar.

Baca Juga: Mengenal NLP, Salah Satu Produk Machine Learning

4. Banyak sumber belajar tanpa harus menguasai ilmu matematika

Sekarang ini, kamu punya banyak pilihan sumber belajar machine learning yang tidak menuntut pemahaman matematika mendalam sejak awal. Banyak kursus dan buku dirancang khusus untuk pemula non-teknis. Kamu bisa mulai dengan konten YouTube seperti “StatQuest” yang menjelaskan konsep ML dengan analogi yang sangat sederhana, atau mengikuti kursus di Coursera dan DataCamp yang lebih menekankan pada praktik daripada teori. Bahkan buku seperti “Machine Learning for Absolute Beginners” sangat cocok untuk kamu yang baru mulai dari nol.

Selain itu, ada juga platform interaktif seperti Kaggle yang memungkinkan kamu belajar langsung dari proyek nyata. Di sana, kamu bisa mengunduh dataset, mencoba model, dan membaca notebook dari praktisi lain yang mungkin juga memulai dari jalur non-matematika. Ini adalah cara yang menyenangkan untuk belajar: tidak terlalu teoretis, tapi sangat aplikatif. Dengan kombinasi berbagai sumber ini, kamu bisa merancang jalur belajar yang sesuai dengan kecepatan dan kenyamananmu sendiri, tanpa perlu merasa tertinggal karena tidak punya gelar matematika.

Belajar machine learning tanpa latar belakang matematika memang bisa. Kamu tidak perlu menunggu untuk mahir materi kalkulus atau aljabar linier terlebih dahulu. Cukup mulai dari hal praktis, eksplorasi dataset, dan lihat bagaimana model merespons data.

Seiring waktu, kebutuhan akan pemahaman konsep matematis akan datang secara alami. Khususnya saat kamu ingin lebih mendalami dan mengoptimalkan model. Jadi, jangan tunggu sempurna. Mulailah belajar, dan biarkan rasa penasaran kamu yang bakal menuntun ke langkah selanjutnya. So, mulai aja dulu!

FAQ

1. Apakah bisa belajar machine learning tanpa menguasai matematika sama sekali?

Ya, kamu bisa mulai belajar machine learning tanpa harus menguasai matematika sejak awal. Banyak tools dan sumber belajar yang dirancang agar kamu bisa langsung praktik, memahami konsep dasar, dan membangun model sederhana tanpa harus mengerti rumus-rumus kompleks terlebih dahulu.

2. Kapan waktu yang tepat untuk mulai belajar matematika dalam machine learning?

Saat kamu mulai ingin memahami lebih dalam bagaimana model bekerja, mengapa performanya menurun, atau bagaimana cara mengoptimalkannya, itulah waktu yang tepat untuk mempelajari aspek matematis seperti statistik, aljabar linier, dan probabilitas. Kamu bisa belajar secara bertahap sambil terus menerapkan ilmu secara praktis.

3. Apa saja sumber belajar yang cocok untuk pemula tanpa latar belakang teknis?

Kamu bisa mulai dengan video edukatif di YouTube seperti StatQuest atau freeCodeCamp, buku seperti Machine Learning for Absolute Beginners, dan platform interaktif seperti Kaggle dan DataCamp. Sumber-sumber ini mempermudah pemahaman konsep tanpa terlalu banyak teori matematika di awal.

Yuk, segera ambil kesempatan untuk Sign Up dengan bergabung bersama 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