Dasar Mengenal Machine Learning untuk Data Scientist Pemula

Dalam era digital yang berkembang dengan sangat cepat, data menjadi salah satu aset paling berharga bagi berbagai industri. Volume data yang terus meningkat menuntut cara-cara baru untuk memproses, menganalisis, dan memanfaatkannya secara efisien.

Di sinilah machine learning (pembelajaran mesin) memainkan peran penting. Disiplin ini telah menjadi bagian integral dari analisis data modern, karena kemampuannya untuk mengidentifikasi pola dan memprediksi hasil berdasarkan data yang ada. Tanpa machine learning, banyak proses pengolahan data akan menjadi lebih lambat, manual, dan kurang akurat.

Machine learning bekerja dengan mensupport komputer untuk "belajar" dari data yang diberikan tanpa perlu diprogram secara eksplisit. Artinya, algoritma dapat beradaptasi dan berkembang seiring waktu saat menerima lebih banyak data.

Proses ini tidak hanya meningkatkan akurasi hasil, tetapi juga memungkinkan sistem untuk bekerja secara otomatis dalam berbagai skenario yang kompleks. Inovasi-inovasi seperti sistem prediksi pasar saham, deteksi penyakit dini dalam bidang kesehatan, hingga optimisasi strategi pemasaran digital, semuanya mendapatkan keuntungan dari kecanggihan machine learning.

Machine Learning (ML) adalah teknologi yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data dan pengalaman tanpa harus diprogram secara eksplisit. ML merupakan cabang dari kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI), yang membantu sistem untuk berkembang secara otomatis melalui analisis data.

Melalui machine learning, komputer dapat mengidentifikasi pola dan membuat prediksi atau keputusan berdasarkan data yang diberikan, mirip seperti manusia yang belajar dari pengalaman.Bagi data scientist pemula, memahami dasar-dasar machine learning adalah langkah penting dalam perjalanan menuju penguasaan ilmu data dan analisis. 

Pada artikel ini, kita akan membahas gambaran umum mengenai machine learning serta konsep dasar yang perlu dipahami untuk pemula.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

1. Data 

Data adalah fondasi dari machine learning. Untuk melatih model machine learning, kita memerlukan data yang berkualitas, baik itu data terstruktur (seperti tabel) maupun tidak terstruktur (seperti teks atau gambar). Semakin besar dan bervariasi data yang dimiliki, semakin baik pula kemampuan model dalam memprediksi atau mengklasifikasikan informasi baru.

2. Algoritma 

Algoritma machine learning adalah instruksi atau prosedur yang digunakan untuk membuat model dari data yang tersedia. Algoritma tersebut memproses data, menemukan pola, dan membuat prediksi atau keputusan. Contoh algoritma populer meliputi regresi linear, decision trees, dan neural networks.

Source: analyticsvidya.com

3. Model 

Model adalah hasil dari proses pelatihan (training) algoritma dengan data. Setelah algoritma "belajar" dari data, model digunakan untuk melakukan prediksi atau pengklasifikasian terhadap data baru. Model inilah yang nantinya diterapkan dalam berbagai aplikasi machine learning.

4. Fitur (Features) 

Fitur adalah variabel-variabel yang digunakan dalam machine learning untuk memprediksi hasil atau membuat keputusan. Fitur ini dapat berupa berbagai macam data, seperti usia, lokasi, jumlah transaksi, atau bahkan warna gambar. Menentukan fitur yang tepat sangat penting dalam membangun model machine learning yang akurat.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

Machine learning adalah bidang yang luas dan menarik, dengan aplikasi di berbagai sektor, mulai dari kesehatan, teknologi, hingga bisnis. Bagi data scientist pemula, memahami komponen dasar seperti data, algoritma, dan model, serta jenis-jenis machine learning, adalah langkah pertama menuju penguasaan teknologi ini. Dengan latihan yang konsisten dan pemahaman yang mendalam, data scientist pemula dapat membangun solusi berbasis machine learning yang berdampak besar.

Yuk perdalam pemahaman  machine learning kamu bersama DQLab! DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.

DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali, atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner.

Penulis: Galuh Nurvinda K