Ini Penjelasan Machine Learning Bagi Data Scientist Pemula

Pernah dengar istilah Machine Learning tapi malah pusing sendiri memahaminya? Tenang, kamu nggak sendirian! Banyak orang, terutama pemula, sering menganggap Machine Learning itu rumit dan eksklusif untuk mereka yang jago ngoding atau punya gelar doktor. Padahal, kalau dipahami dengan cara yang tepat, konsep Machine Learning bisa jadi sangat menarik dan relatable, lho!

Buat kamu yang tertarik jadi data scientist, data enthusiast, atau sekadar ingin tahu apa sih sebenarnya Machine Learning itu, artikel ini akan menjelaskannya dengan bahasa yang sederhana, menyenangkan, dan tentunya komprehensif. Yuk, kita mulai dari dasar dulu!

1. Mengenal Apa itu Machine Learning?

Bayangkan kamu mengajarkan seorang anak kecil mengenali buah apel dan jeruk. Kamu tunjukkan foto apel dan bilang, “Ini apel.” Lalu kamu tunjukkan foto jeruk dan bilang, “Ini jeruk.” Lama-lama, anak itu bisa membedakan kedua buah tersebut hanya dari bentuk dan warnanya.

Nah, Machine Learning (ML) bekerja dengan cara serupa. Mesin (komputer) belajar dari data yang diberikan, lalu menggunakannya untuk mengenali pola dan membuat prediksi atau keputusan secara otomatis. Jadi, Machine Learning adalah bagian dari kecerdasan buatan (AI) yang memungkinkan komputer untuk belajar tanpa harus diprogram secara eksplisit.

Mungkin sebagian dari kamu nggak sadar bahwa penggunaan Machine Learning sudah ada di mana-mana dalam kehidupan kita. Seperti rekomendasi YouTube, Netflix, atau Spotify bisa tahu-tahu lagu favorit muncul terus? Itu berkat Machine Learning yang mempelajari pola preferensi kamu! Kemudian iklan online yang bisa muncul ketika kamu pernah cari sepatu di Google, lalu tiba-tiba muncul iklan sepatu di media sosial? Yup, itu juga kerjaan Machine Learning!

2. Kenapa Machine Learning Penting?

Di era digital ini, Machine Learning memainkan peran kunci dalam berbagai industri. Bahkan, banyak perusahaan besar maupun startup yang sekarang mengandalkan ML untuk memaksimalkan kinerja mereka. Beberapa contoh penerapan Machine Learning:

• Kesehatan untuk mendeteksi penyakit berdasarkan pola dalam data medis. Misalnya, teknologi Machine Learning digunakan untuk mendiagnosis kanker dari hasil pemindaian.

• Perbankan digunakan untuk mendeteksi transaksi mencurigakan atau fraud dalam hitungan detik.

• Bisnis dan pemasaran digunakan untuk menganalisis tren pasar, memahami pelanggan, dan memprediksi kebutuhan mereka.

• Transportasi digunakan untuk membantu sistem navigasi yang memprediksi rute tercepat, seperti Google Maps atau Waze.

Singkatnya, Machine Learning penting karena bisa membantu kita menyelesaikan masalah kompleks dengan cepat dan efisien.

Baca juga: Mengenal Profesi Data Scientist

3. Tiga Jenis Utama Machine Learning

Biar lebih paham, kamu juga harus memahami tiga jenis utama Machine Learning. Ini seperti “kategori” bagaimana mesin belajar dari data.

• Supervised Learning

  Pada jenis algoritma Supervised Learning, mesin belajar dari data yang sudah memiliki label atau jawaban. Ini seperti kamu mengajarkan anak kecil tadi dengan memberinya banyak contoh, seperti mengajari mesin mengenali foto kucing dan anjing. Kamu kasih ratusan foto kucing (label: “kucing”) dan foto anjing (label: “anjing”).

  Setelah belajar, mesin bisa memprediksi apakah foto baru adalah kucing atau anjing. Aplikasinya seperti untuk mendeteksi spam email, prediksi harga rumah, dan klasifikasi gambar.

• Unsupervised Learning

  Berbeda dengan yang pertama, Unsupervised Learning bekerja tanpa label. Mesin akan mengelompokkan data berdasarkan pola atau kesamaan yang ditemukan sendiri. Contohnya mengelompokkan pelanggan berdasarkan kebiasaan belanja. Mesin akan mengidentifikasi pola dan membentuk “grup” pelanggan dengan karakteristik serupa. Aplikasinya seperti untuk segmentasi pelanggan, analisis pasar, dan pengelompokan data besar.

• Reinforcement Learning

  Kalau Reinforcement Learning, mesin belajar melalui proses trial and error. Mesin akan diberi “reward” jika berhasil dan “punishment” jika salah. Contohnya untuk melatih robot untuk bermain game seperti catur atau sepak bola. Semakin sering bermain, mesin akan makin pintar. Aplikasinya untuk pengembangan robot, optimasi sistem, dan game AI seperti AlphaGo.

  
  

Baca juga: Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

4. Langkah Awal Menjadi Data Scientist Pemula

Tertarik mendalami Machine Learning? Jangan khawatir, semua orang bisa belajar kok, asalkan tahu langkah awal yang perlu diambil. Berikut panduan sederhana untuk memulai:

• Pelajari Bahasa Pemrograman Dasar
  Untuk pemula, Python adalah bahasa pemrograman terbaik untuk dipelajari karena sintaksnya sederhana dan banyak digunakan di dunia Machine Learning. Kamu juga bisa mencoba R jika tertarik dengan statistik.

• Pahami Konsep Dasar Statistik dan Matematika
  Jangan takut dulu! Kamu cukup memahami konsep dasar seperti regresi, probabilitas, dan distribusi data.

• Eksplorasi Tools Machine Learning
  Gunakan library atau framework seperti Scikit-Learn untuk belajar konsep dasar Machine Learning. Kemudian TensorFlow dan PyTorch untuk membangun model lebih kompleks seperti Neural Networks.

• Ikuti Kursus Online Gratis
  Banyak platform yang menyediakan kursus gratis untuk pemula, seperti Coursera, Kaggle, atau Google AI.

• Praktek dan Bangun Proyek Kecil
  Praktik adalah kunci! Mulailah dengan proyek sederhana, seperti membangun model prediksi harga rumah atau membuat sistem rekomendasi.

Tapi ingat, belajar Machine Learning merupakan sebuah proses. Nikmati setiap langkahnya, jangan terburu-buru, dan terus eksplorasi ilmu baru!

Gimana? Kamu tertarik untuk menguasai bidang Machine Learning dan mengembangkan portofolio data yang berkualitas untuk menunjang jenjang karirmu agar lebih cemerlang? Yuk, segera Sign Up ke 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: Lisya Zuliasyari