Data Scientist: Klasifikasi untuk Algoritma Machine Learning
Dalam dunia machine learning (ML), klasifikasi adalah salah satu teknik dasar yang sering digunakan data scientist, baik untuk keperluan bisnis, analisis data, ataupun penelitian ilmiah. Klasifikasi tidak hanya memiliki peran penting dalam pengolahan data, tetapi juga berfungsi sebagai gerbang yang membuka jalan bagi penerapan algoritma machine learning lainnya.
Mengapa klasifikasi memiliki posisi yang sedemikian vital di ranah data scientist? Artikel ini akan mengungkap alasan mengapa klasifikasi menjadi salah satu dasar yang mendasari berbagai algoritma machine learning lainnya. Simak penjelasannya yuk sahabat DQLab!
1. Dasar dari Pengelompokan Data yang Lebih Kompleks
Pada intinya, klasifikasi adalah proses pengelompokan data ke dalam kategori atau label tertentu berdasarkan fitur atau atribut yang relevan. Misalnya, dalam kasus klasifikasi email, algoritma akan mengelompokkan email menjadi dua kategori: spam dan bukan spam. Konsep dasar ini kemudian menjadi landasan bagi berbagai teknik pengelompokan data lainnya, seperti clustering atau regresi.
Sebagai contoh, meskipun regresi biasanya digunakan untuk memprediksi nilai kontinu, dalam beberapa kasus, kita bisa menganggap hasil prediksi regresi sebagai suatu "klasifikasi" jika kita membatasi rentang nilai tertentu. Dalam hal ini, klasifikasi menjadi tahap awal yang memperkenalkan kita pada cara data bisa dipilah-pilah dan dikelompokkan sesuai kategori.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Penyederhanaan Masalah dalam Machine Learning
Klasifikasi juga berfungsi untuk menyederhanakan masalah yang mungkin tampak sangat kompleks menjadi bentuk yang lebih mudah untuk dipahami dan dikelola. Dengan mengklasifikasikan data ke dalam kategori tertentu, kita bisa lebih mudah menentukan algoritma yang paling sesuai untuk melanjutkan analisis atau membangun model.
Misalnya, jika kita memiliki dataset yang sangat besar dan kompleks yang mengandung banyak atribut dan relasi, klasifikasi membantu memecahnya menjadi kelompok yang lebih kecil dan lebih mudah dikelola. Setiap kelas atau kategori yang terbentuk dapat dijadikan titik awal untuk aplikasi algoritma lanjutan seperti machine learning berbasis penguatan (reinforcement learning), atau digunakan dalam algoritma mengoptimalkan untuk pencarian solusi terbaik.
3. Pembelajaran dari Data yang Terlabel
Algoritma klasifikasi, seperti decision tree, k-nearest neighbors (KNN), dan support vector machine (SVM), beroperasi pada prinsip pembelajaran terawasi (supervised learning), di mana model dilatih menggunakan data yang sudah diberi label.
Konsep pembelajaran ini tidak hanya terbatas pada klasifikasi, tetapi juga membuka pintu untuk penerapan model dalam masalah lain yang lebih kompleks, seperti deteksi anomali, prediksi waktu kejadian (time-series forecasting), atau bahkan pengenalan pola (pattern recognition).
Pentingnya klasifikasi sebagai langkah awal dalam proses ini adalah bahwa model yang sudah terlatih dengan data terlabel memiliki kemampuan untuk menggeneralisasi, yang pada gilirannya dapat diaplikasikan ke berbagai jenis algoritma untuk prediksi dan analisis lebih lanjut.
4. Integrasi dengan Algoritma Lain melalui Transfer Learning
Transfer learning adalah pendekatan di mana model yang sudah dilatih untuk suatu tugas digunakan untuk tugas lain yang serupa. Misalnya, sebuah model yang dilatih untuk klasifikasi gambar medis dapat dipakai kembali untuk klasifikasi gambar objek lain, atau bahkan digunakan untuk regresi pada gambar yang lebih kompleks. Konsep transfer learning, yang mengandalkan pembelajaran terawasi, dimulai dengan klasifikasi sederhana dan berkembang ke tugas-tugas yang lebih kompleks dengan sedikit penyesuaian.
Dengan mengklasifikasikan data secara efektif terlebih dahulu, kita bisa memanfaatkan model yang telah terlatih untuk berbagai aplikasi yang lebih spesifik dan tidak hanya terbatas pada klasifikasi. Hal ini menjadikan klasifikasi sebagai langkah penting dalam mempercepat dan mengoptimalkan pelatihan model machine learning lainnya.
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
5. Dasar untuk Pengenalan Pola dan Pembelajaran Lanjut
Klasifikasi seringkali menjadi langkah pertama dalam membangun model yang lebih kompleks. Algoritma seperti deep learning dan neural networks, meskipun sering digunakan untuk tugas yang jauh lebih rumit, seperti pengenalan wajah atau suara, sering kali memulai dengan klasifikasi sederhana. Pada dasarnya, deep learning dan neural networks terdiri dari banyak lapisan yang secara berurutan melakukan klasifikasi dan ekstraksi fitur untuk mencapai hasil yang lebih kompleks.
Contoh yang jelas adalah penggunaan convolutional neural networks (CNN) untuk klasifikasi gambar, yang mengidentifikasi objek dalam gambar sebelum bisa menerapkan analisis lebih lanjut atau prediksi berdasarkan hasil identifikasi tersebut. Dalam hal ini, klasifikasi berfungsi sebagai langkah pertama untuk mengidentifikasi objek dasar sebelum masuk ke tahap-tahap pembelajaran yang lebih lanjut.
Klasifikasi adalah gerbang utama yang memungkinkan algoritma machine learning lainnya berkembang dan berfungsi dengan lebih efektif. Dengan menjadi dasar dari banyak model lain, klasifikasi mempermudah proses pembelajaran mesin dan memperluas kemungkinan aplikasi dari machine learning itu sendiri. Sebagai titik awal untuk pengelompokan data, evaluasi kinerja, dan aplikasi dalam dunia nyata, klasifikasi memiliki peran yang tak tergantikan dalam menggerakkan teknologi machine learning ke depan.
DQLab merupakan suatu platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman populer. Selain itu DQLab merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.
DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan ikuti DQLab LiveClass Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang!
Penulis: Reyvan Maulid