Intip Cara Kerja Machine Learning yang Wajib Diketahui Data Scientist
Machine learning adalah salah satu cabang Artificial Intelligence (AI) yang juga menjadi bagian dari ilmu data science. Penggunaan teknologi pada hampir di seluruh aktivitas manusia tidak bisa dipungkiri. Berbagai bidang industri berlomba menerapkan teknologi yang canggih yang dapat meningkatkan proses bisnis dan memberikan pelayanan yang optimal untuk konsumen. Salah satu teknologinya yaitu machine learning yang berfungsi melakukan pengolahan data dan mampu memprediksi kejadian yang akan terjadi di masa mendatang berdasarkan kumpulan data digunakan. Machine learning mampu mempelajari data dengan sendirinya dan tidak perlu diprogram ulang secara berkala. Machine learning
Data scientist adalah profesi di bidang data yang bertanggung jawab mengolah data dan membangun machine learning. Jika kita mencari profesi data scientist di situs pencari kerja, machine learning menjadi skill yang wajib dimiliki oleh pelamar. Seorang data scientist harus memahami apa itu machine learning, metode-metode, tools yang dapat digunakan, dan hal lainnya yang berkaitan dengan machine learning. Machine learning bekerja dengan mempelajari data input kemudian mengolahnya dan menghasilkan output sesuai pembelajarannya. Dalam artikel kali ini akan dibahas bagaimana proses machine learning dapat bekerja. Yuk, simak pembahasannya bersama di bawah ini!
1. Mengumpulkan Data
Data merupakan komponen utama dalam membangun machine learning. Tanpa adanya data, machine learning tidak dapat berjalan optimal. Pengumpulan data dapat dilakukan dengan berbagai metode salah satu contohnya yaitu web scraping. Web scraping menggunakan program automaton untuk value yang ada pada website dengan memanggil URL-nya. Machine learning biasanya diterapkan untuk mengolah big data sehingga data yang dikumpulkan terdiri dari berbagai tipe data yang dapat berupa data angka, teks, video, audio, peta, dan lain sebagainya.
Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan
2. Preprocessing Data
Data yang telah terkumpul dari berbagai sumber ini disebut juga dengan raw data atau data mentah. Untuk memudahkan proses input data dalam machine learning maka data mentah perlu dibersihkan terlebih dahulu. Seringkali pada suatu kumpulan data terdapat missing value atau tipe data yang tidak seragam seperti penulisan tanggal. Preprocessing data bertujuan untuk mempersiapkan data yang antara lain meliputi menyamakan tipe data, menangani missing value, menghapus data yang tidak perlu, dan lain sebagainya hingga data siap digunakan sesuai kebutuhan. Jika data tidak dilakukan preprocessing terlebih dahulu, proses selanjutnya dalam membuat machine learning akan terhambat dan juga bisa saja menyebabkan model machine learning tidak bekerja secara optimal.
3. Training Data
Data yang sudah melewati tahap preprocessing kemudian dibagi menjadi tiga bagian yaitu data training, data validation, dan data testing. Data training adalah data yang akan dilatih pada machine learning. Data validation adalah proses memvalidasi model dari hasil pembelajaran machine learning. Data testing adalah data yang digunakan untuk melakukan prediksi dalam machine learning. Data yang digunakan pada testing menggunakan data ril yang tidak digunakan untuk data training. Proses ini penting dilakukan untuk melatih algoritma dan melihat bagaimana performa algoritma yang digunakan dalam machine learning.
4. Validasi dan Test Model
Dalam membangun machine learning, validasi model dan testing model merupakan tahapan penting untuk membuat machine learning berjalan dengan baik. Validasi model dilakukan dengan tujuan mengukur kinerja model yang diterapkan pada machine learning sehingga kita tahu apakah model yang digunakan adalah model terbaik dan sesuai dengan permasalahan yang ingin diselesaikan. Selanjutnya ada test model yaitu tahapan yang dilakukan untuk melihat perbandingan kinerja model yang sudah divalidasi dengan test data dan menerapkan model yang sudah dilatih untuk membuat prediksi baru. Mengetahui kinerja model diperlukan untuk penyesuaian model dan pengoptimalan algoritma yang diterapkan dalam machine learning. Semakin banyak data yang digunakan, maka akan semakin akurat machine learning tersebut.
Baca juga : Belajar Data Science: Pahami Penggunaan Machine Learning pada Python
5. Terapkan Cara Kerja Machine Learning dengan Data dan Kasus Ril di DQLab
Tidak punya background IT? Jangan takut untuk mempelajari machine learning. Meskipun tidak berlatar belakang IT, kamu tetap bisa mencapai karir di bidang data seperti data scientist. Mulai dengan memahami proses pembuatan machine learning, mempelajari bahasa pemrograman yang digunakan untuk machine learning contohnya Python, memahami tipe data, hingga bereksperimen membuat model machine learning sesuai kebutuhan. DQLab adalah situs belajar data science termasuk machine learning yang menyediakan pembelajaran membuat machine learning berdasarkan kasus yang mirip dengan yang terjadi di industri. Tunggu apa lagi? Yuk, Sign Up di DQLab/SignUp dan mulai pelajari machine learning dengan para mentor yang ahli di bidang data!
Penulis: Dita Kurniasari
Editor: Annissa Widya