Jelajahi Keunikan Machine Learning untuk Data Scientist

Machine learning (ML) telah menjadi salah satu pilar penting dalam era digital yang semakin berkembang. Dari rekomendasi film di platform streaming hingga fitur pengenalan wajah di ponsel, teknologi ini secara diam-diam tetapi pasti telah menyusup ke dalam kehidupan sehari-hari kita. Bagi Gen Z dan Millenials, yang dikenal sebagai generasi yang tumbuh bersama teknologi, memahami machine learning bukan lagi pilihan, melainkan kebutuhan. Teknologi ini tidak hanya relevan bagi mereka yang berkarir di bidang teknologi, tetapi juga menjadi dasar penting bagi mereka yang ingin tetap kompetitif di berbagai industri.

Oleh karenanya, mari bersama-sama jelajahi apa itu machine learning, keunikan, dan serba-serbinya melalui pembahasan berikut ini!

1. Mengenal Machine Learning: Apa Sih, Sebenarnya?

Jadi, apa sebenarnya Machine Learning itu? Secara sederhana, ML adalah bagian dari kecerdasan buatan (AI) yang memungkinkan komputer untuk "belajar" dari data tanpa harus diprogram secara eksplisit. Bayangkan seorang anak kecil yang belajar mengenali buah apel setelah melihat beberapa contoh.

Begitu pula dengan ML; ia "dilatih" menggunakan banyak data untuk mengenali pola atau membuat prediksi. Meskipun sering disamakan dengan AI, ML sebenarnya adalah sub-bagian dari AI, sedangkan Data Science mencakup analisis data secara keseluruhan, termasuk penggunaan ML.

Sumber: Emeritus

Misalnya, pernahkah kamu bertanya-tanya bagaimana e-commerce seperti Tokopedia atau Shopee tahu produk apa yang ingin kamu beli? Itu adalah salah satu aplikasi ML, di mana sistem mempelajari preferensi belanja kamu dari data yang dikumpulkan, lalu memberikan rekomendasi yang sesuai.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Jenis-Jenis Machine Learning dan Keunikannya

Machine Learning terbagi menjadi tiga jenis utama, masing-masing dengan keunikannya sendiri:

1. Supervised Learning

   Ini adalah tipe ML yang paling umum, di mana model dilatih dengan data yang sudah diberi label. Misalnya, jika kamu ingin membuat model yang bisa mengenali gambar kucing, kamu perlu memberikan banyak gambar kucing beserta labelnya. Setelah itu, model bisa mengenali gambar baru yang belum pernah dilihat sebelumnya. Keunikannya terletak pada kemampuannya untuk melakukan prediksi berdasarkan contoh-contoh yang sudah dipelajari.

2. Unsupervised Learning

   Berbeda dengan supervised learning, pada unsupervised learning, model dilatih dengan data yang tidak diberi label. Model ini berusaha menemukan pola atau hubungan dalam data. Contohnya, pengelompokan pelanggan berdasarkan perilaku belanja mereka. Unsupervised learning sangat berguna untuk eksplorasi data di mana kita tidak tahu persis apa yang dicari.

Sumber: Dreamstime.com

3. Reinforcement Learning

   Jenis ML ini mirip dengan cara manusia belajar dari pengalaman. Model ini berinteraksi dengan lingkungan dan mendapatkan "reward" atau "punishment" berdasarkan aksinya. Contoh penerapannya adalah pada robotik atau game, di mana sistem belajar cara terbaik untuk mencapai tujuan tertentu. Keunikannya adalah kemampuan adaptasi dalam situasi yang dinamis.

3. Alur Kerja dalam Machine Learning

Untuk membangun model machine learning yang efektif, ada beberapa langkah penting yang harus diikuti:

1. Pengumpulan Data: Data adalah bahan bakar utama dalam machine learning. Semakin banyak dan berkualitas data yang kamu miliki, semakin baik model yang dapat kamu bangun.

2. Preprocessing Data: Data yang kamu kumpulkan sering kali tidak sempurna. Oleh karena itu, data tersebut perlu diproses terlebih dahulu, seperti menangani data yang hilang, normalisasi, dan lain-lain, agar bisa digunakan dalam model.

3. Pemilihan Model: Ada berbagai macam algoritma machine learning, dan pemilihan model yang tepat tergantung pada jenis masalah yang ingin kamu selesaikan.

Sumber: Qtravel.ai

4. Training Model: Setelah memilih model, langkah selanjutnya adalah melatih model dengan data yang telah diproses. Pada tahap ini, model belajar dari data dan mencoba memahami pola yang ada.

5. Evaluasi Model: Setelah model dilatih, kamu perlu mengukur performanya. Ini dilakukan dengan menguji model pada data yang belum pernah dilihatnya sebelumnya.

6. Deployment: Setelah model dinilai cukup baik, langkah terakhir adalah mengaplikasikan model tersebut dalam lingkungan nyata, seperti dalam aplikasi web, perangkat seluler, atau sistem perusahaan.

   
   

Untuk memulai, kamu bisa belajar menggunakan Python, bahasa pemrograman yang banyak digunakan dalam ML, dan framework seperti TensorFlow atau scikit-learn.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

4. Tantangan dalam Machine Learning

Meskipun machine learning menawarkan banyak manfaat, terdapat sejumlah tantangan yang perlu diatasi:

1. Kualitas Data

   Kualitas data sangat penting dalam machine learning. Data yang buruk atau tidak relevan dapat menyebabkan model yang buruk. Oleh karena itu, perhatian ekstra harus diberikan pada tahap pengumpulan dan pra-pemrosesan data.

2. Overfitting dan Underfitting

   Overfitting terjadi ketika model terlalu rumit dan beradaptasi terlalu baik terhadap data pelatihan, sementara underfitting terjadi saat model terlalu sederhana untuk menangkap pola dalam data. Menemukan keseimbangan yang tepat antara keduanya adalah salah satu tantangan utama dalam machine learning.

3. Interpretabilitas Model

   Banyak model machine learning, terutama model kompleks seperti neural network, bisa menjadi "kotak hitam" yang sulit untuk dipahami. Meningkatkan interpretabilitas model agar pengguna dapat memahami dan mempercayai hasil prediksi menjadi tantangan tersendiri.

Tertarik untuk menjadi Data Scientist handal yang menguasai bidang Machine Learning dengan mengembangkan portofolio data yang berkualitas? 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