Cara Efektif Belajar Machine Learning dengan Python

Istilah machine learning diciptakan oleh Arthur Samuel pada tahun 1959. Arthur mendefinisikan machine learning sebagai " Field of study that gives computers the capability to learn without being explicitly programmed". Bidang studi ini terus berkembang hingga sekarang, machine learning merupakan salah satu pilihan karir yang menjanjikan. Menurut Indeed, machine learning engineer adalah pekerjaan terbaik pada tahun 2019 dengan pertumbuhan 334% dan gaji rata-rata 146.085 dollar per tahun. Machine learning adalah "bahan bakar" baru dalam industri IT. Machine learning merupakan ilmu untuk menyelesaikan sesuatu dengan bantuan mesin yang cerdas dengan konsep komputer memanfaatkan kumpulan algoritma dan teknik untuk membuat keputusan dan memprediksi data. Di era berbasis teknologi seperti saat ini, machine learning dianggap telah mengubah dunia dan dapat digunakan di berbagai sektor, seperti sektor sains, healthy care, retail, komunikasi, perbankan, dan lain sebagainya. 

Machine learning menggunakan artificial intelligence untuk membantu mempelajari tugas tanpa memprogramnya secara khusus atau dengan kata lain, machine learning dapat belajar secara otomatis tanpa bantuan manusia. Proses pembelajaran pada machine learning diawali dengan menginput data berkualitas dan kemudian melatih mesin untuk membangun berbagai model pembelajaran menggunakan data dan algoritma yang berbeda. Pemilihan algoritma bergantung pada jenis data yang kita miliki dan tugas apa yang harus dikerjakan secara otomatis. Saat ini, sudah banyak bahasa pemrograman yang bisa digunakan untuk pembelajaran dan pembuatan model pada machine learning. Bahasa pemrograman yang paling umum digunakan dan memiliki komunitas pengguna yang cukup besar adalah software R dan Python. Machine learning merupakan ilmu yang kompleks. Oleh karena itu, dalam proses belajar machine learning membutuhkan cara yang tepat dan efektif agar dapat belajar secara terstruktur, tidak membuang banyak waktu, dan biaya. Pada artikel kali ini, DQLab akan menjabarkan cara yang baik dan tepat untuk belajar machine learning menggunakan bahasa pemrograman python sehingga kamu bisa memanfaatkan waktu dan tenagamu dengan efisien. Penasaran bagaimana caranya? Yuk simak artikel berikut sampai selesai!

1. Mulai dengan Belajar Dasar-Dasar Matematika dan Statistika

Sebelum belajar machine learning, kamu harus memiliki dasar matematika yang kuat agar dapat memahami algoritma machine learning dengan baik. Dasar-dasar matematika yang harus kamu ketahui adalah aljabar linier, kalkulus, dan ilmu probabilitas atau peluang. Sedangkan ilmu dasar statistika yang harus kamu kuasai adalah statistik deskriptif dan statistik inferensial. 

Pemahaman mengenai aljabar linier yang baik akan membantumu untuk merepresentasikan data dalam bentuk persamaan linier. Materi yang harus kamu kuasai dalam ilmu aljabar linier adalah konsep aljabar, akar, persamaan garis, pemfaktoran, matriks, dan lain sebagainya. Dalam dunia machine learning, aljabar linier khususnya konsep matriks digunakan untuk sistem rekomendasi dan pengenalan wajah. Topik penting dalam kalkulus yang harus kamu kuasai sebelum mempelajari machine learning adalah maxima dan minima, fungsi variabel, dan turunan parsial. Pengaplikasian kalkulus dalam machine learning adalah untuk menghitung turunan dan gradien untuk pengoptimalan model. Ilmu probabilitas merupakan ilmu dasar matematika yang digunakan untuk mengumpulkan dan menganalisis data pada machine learning. Secara umum, pengertian probabilitas adalah peluang terjadinya suatu peristiwa. Ilmu probabilitas biasanya dipelajari bersama dengan ilmu statistika. Kombinasi peluang dan statistika pada machine learning digunakan untuk menentukan jenis analisis data apa yang dibutuhkan. 

Teknik dan metode statistik diperlukan untuk menangani data dibagi menjadi dua kategori, yaitu statistik deskriptif dan statistik inferensial. Statistik deskriptif diperlukan untuk mendeskripsikan dan meringkas data sehingga kamu dapat menentukan jenis analisis apa yang tepat untuk menginterpretasikan hasil. Materi yang perlu kamu pelajari pada statistik deskriptif adalah tendensi sentral, distribusi normal, variabilitas, dan distribusi sampling. Statistik inferensial digunakan untuk menarik kesimpulan setelah analisis. Materi yang harus kamu pahami adalah estimasi, pengujian hipotesis, ANOVA, korelasi, regresi, dan lain sebagainya. Teknik ini diterapkan pada sampel yang mewakili populasi. 

Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan

2. .Mempelajari Libraries Python untuk Machine Learning

Python merupakan bahasa pemrograman yang multifungsi, bahkan python dapat digunakan untuk membuat dan mengembangkan game. Oleh karena itu, python menyediakan banyak libraries dengan fungsi yang berbeda-beda. Beberapa libraries yang dapat digunakan untuk machine learning adalah Numpy, Scipy, Scikit-learn, Theano, TensorFlow, Keras, PyTorch, Pandas, dan Matplotlib. Namun pada artikel kali ini kita hanya akan membahas library numpy, scipy, dan theano.

Numpy adalah library python yang sangat populer untuk memproses matriks berdimensi besar. Library ini digunakan untuk proses aljabar linier, transformasi fourier, dan bilangan random. Scipy adalah library yang dapat digunakan untuk optimalisasi, aljabar linier, dan statistik. Selain itu, library ini juga dapat digunakan untuk manipulasi gambar. Scikit-learn merupakan salah satu library machine learning paling populer untuk algoritma machine learning klasik. Library ini dapat digunakan untuk mengolah supervised dan unsupervised learning. Selain itu library scikit-learn juga dapat digunakan untuk data mining dan analisis data. Theano adalah library python populer untuk mendefinisikan, mengevaluasi, dan mengoptimalkan operasi matematika dengan menggunakan array multidimensi secara efisien.

3. Memperbanyak Latihan dengan Mengerjakan Project

Dalam dunia machine learning, proses yang paling banyak memakan waktu adalah proses pengumpulan data, integrasi, cleaning, dan preprocessing data. Oleh karena itu, kamu bisa memulai perjalanan belajar machine learning dengan berlatih keempat proses tersebut. Jika kamu sudah bisa menghasilkan data yang bersih dalam skala besar, maka kamu bisa melanjutkan langkah belajar machine learning-mu dengan mempelajari berbagai model dan mempraktekannya pada kumpulan data real. Hal ini akan membantu mengasah intuisi untuk memilih jenis model yang tepat dalam berbagai situasi. Hal terakhir yang harus kamu pelajari dalam latihan adalah belajar menafsirkan atau menginterpretasikan hasil dengan menggunakan model yang berbeda. 

Machine learning merupakan proses yang ada di dalam data science. Sama halnya dengan machine learning, data science dapat digunakan di berbagai sektor. Di era serba data seperti saat ini, sudah banyak perusahaan "melek data" yang sudah mulai menggunakan data untuk membantu mengambil keputusan yang tepat. Tak heran jika saat ini mulai banyak perusahaan yang merekrut data scientist, khususnya data scientist yang memiliki kemampuan analisis machine learning yang baik. Menjamurnya rekrutmen data scientist berbanding lurus dengan meningkatnya  minat masyarakat untuk belajar data science. Kabar baiknya, data science dapat dipelajari oleh siapapun dan dengan latar pendidikan apapun.

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":

1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

2. Akses module Introduction to Data Science

3. Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

4. Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!

Penulis: Galuh Nurvinda Kurniawati

Editor: Annissa Widya Davita