Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, dan Excel GRATIS
 SIGN UP  

Kenali Bagaimana Cara Kerja Machine Learning

Belajar Data Science di Rumah 02-Juli-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/9ebae14024be9269777550c81990c327_x_Thumbnail800.jpg

Machine learning membahas tentang bagaimana cara mesin dapat belajar sendiri sehingga mesin tersebut dapat melakukan tugas tertentu tanpa terprogram secara eksplisit. Memahami Machine Learning Python adalah langkah terbaik yang bisa kamu lakukan untuk mengidentifikasi bagaimana komputer dapat belajar atau meningkatkan kinerja mereka base-on data. Oleh karena itu, penting untuk mengetahui bagaimana cara kerja machine learning. 

Machine learning sebenarnya bekerja dengan mengeksplorasi data dan mengidentifikasi pola, dan melibatkan intervensi sumber daya manusia yang lebih sedikit. Hampir semua tugas yang dapat diselesaikan dengan pola atau seperangkat aturan yang ditentukan data dapat diotomatisasi dengan machine learning. Sebenarnya cara kerja machine learning sama seperti manusia yaitu berdasarkan contoh-contoh dan setelah itu barulah dapat menjawab atau memecahkan suatu problem terkait. Nah, proses belajar ini diterapkan pada data yang disebut train dataset. Berbeda dengan program statis, machine learning diciptakan untuk membentuk program yang dapat belajar sendiri.  Dalam artikel DQLab kali ini, kamu akan mempelajari bagaimana cara kerja machine learning, jadi simak terus step by step nya!

1. Input Data

Proses yang pertama tentunya input data, semakin baik kualitas data input tersebut maka akan selaras dengan performa dan akurasi model machine learning yang akan dihasilkan. Oleh karena itu, tahapan ini sangat penting karena merupakan pintu gerbang untuk bisa melanjutkan proses-proses lainnya. Kamu bisa melakukan pencarian data dengan beberapa teknik dan metode pengumpulan data seperti web scraping yang biasanya dilakukan dengan menggunakan program automaton yang telah diprogram sebelumnya untuk mengambil value yang berada di website tersebut dengan cara melakukan parsing pada file HTML yang sebelumnya sudah kita request terlebih dahulu URL nya.

Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan


2. Training Algoritma Machine Learning

Untuk dapat menemukan pola dibalik suatu dataset agar bisa lebih bermanfaat lagi, diperlukan sebuah algoritma machine learning. Tahap selanjutnya melakukan proses training data untuk kemudian dilakukan pemodelan dengan algoritma machine learning. Adapun jenis algoritma machine learning dibagi menjadi empat yaitu supervised learning, unsupervised learning, semi-supervised learning, dan reinforcement machine learning. 


3. Validasi Pemodelan

Pada tahap sebelumnya jika kita telah melakukan training dataset dengan algoritma machine learning. Ketika kamu membuat pemodelan machine learning kamu harus memastikan bahwa model yang kamu buat merupakan yang paling optimal dan memiliki hasil paling maksimal dan akurat. Untuk itu tahapan validasi pemodelan sangat penting guna mengukur tingkat akurasi, hingga tingkat kesalahan prediksi pada model. Tahap ini dilakukan untuk mendapatkan umpan balik dari analisa yang telah kamu lakukan. Kamu juga dapat memilih model dengan algoritma terbaik karena setiap algoritma memiliki karakteristik yang berbeda. 

 

4. Pengujian Pemodelan

Proses atau tahap terakhir dari rangkaian cara kerja machine learning adalah pengujian. Yaitu perbandingan kinerja pemodelan yang telah divalidasi sebelumnya kemudian dengan data uji, lalu mengaplikasikan data train dengan menciptakan prediksi berdasarkan data baru. Selanjutnya test model dapat digunakan dengan mengaplikasikan model yang sudah di training untuk membuat prediksi data baru. Model yang bisa menjelaskan data tanpa terpengaruh oleh data noise adalah salah satu ciri bahwa pemodelan yang kamu buat itu baik.


Baca juga : Belajar Data Science: Pahami Penggunaan Machine Learning pada Python


5. Selain Memahami Cara Kerja Machine Learning, Tingkatkan Skill Kamu dengan Belajar Machine Learning dengan DQLab, Yuk!

Machine learning sangat penting untuk dipelajari agar tujuan atau goals dari ilmu data science dapat terealisasikan. Dengan modul dan materi yang update, belajar python menggunakan bahasa menjadi lebih mudah dan terstruktur bersama DQLab. Karena terdiri dari modul-modul up-to-date dan sesuai dengan penerapan industri yang disusun oleh mentor-mentor berpengalaman dibidangnya dari berbagai unicorn, dan perusahaan besar seperti Tokopedia, DANA, Jabar Digital dan masih banyak lagi. Yuk, belajar terstruktur dan lebih interaktif cukup dengan Sign up sekarang di DQLab.id atau klik button dibawah ini untuk nikmati pengalaman belajar yang seru dan menyenangkan!


Penulis: Rian Tineges

Editor: Annissa Widya Davita


Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!