Kesalahan Umum Belajar Machine Learning dan Cara Atasinya

Belajar machine learning bisa terasa menantang di awal. Banyak istilah teknis, rumus statistik, dan algoritma kompleks yang mungkin membuat kamu bingung. Namun, kesalahan terbesar justru sering kali bukan pada sulitnya materi, melainkan pada cara belajar yang kurang tepat.

Menurut survei Kaggle Machine Learning and Data Science Survey 2023, lebih dari 60% pemula merasa kesulitan memahami konsep dasar dan alur kerja ML, bukan karena algoritmanya terlalu sulit, tapi karena mereka tidak punya fondasi yang kuat.

Supaya kamu tidak mengulangi kesalahan yang sama, yuk bahas satu per satu kesalahan umum yang sering dilakukan saat belajar machine learning, dan cara mengatasinya.

1. Langsung Belajar Algoritma Tanpa Memahami Dasar

Banyak pemula terburu-buru ingin mempelajari model seperti random forest atau neural network, padahal belum memahami konsep dasar seperti data training, overfitting, atau bias-variance.

Sebelum masuk ke algoritma, pastikan kamu memahami dulu dasar statistik, aljabar linear, dan konsep supervised vs unsupervised learning. Ini akan membuat proses belajarmu jauh lebih mudah dipahami.

2. Terlalu Fokus pada Coding, Lupa pada Konsep

Belajar machine learning bukan sekadar menulis kode Python atau memanggil library seperti scikit-learn. Kamu juga perlu memahami apa yang dilakukan model tersebut di balik layar. Coba biasakan membaca dokumentasi, memahami parameter model, dan menelusuri mengapa suatu model cocok digunakan untuk jenis data tertentu.

3. Mengabaikan Tahap Data Preparation

Tahapan data cleaning sering dianggap membosankan, padahal 70–80% waktu data scientist profesional dihabiskan untuk menyiapkan data (IBM, 2022). Jadi, jangan remehkan tahap ini. Belajar menghapus missing values, mengatasi outliers, dan melakukan feature scaling adalah kunci agar model kamu bekerja optimal.

Baca juga: Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner

4. Ingin Langsung Menguasai Semua Framework Sekaligus

TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, XGBoost, semua terlihat menarik. Tapi, mencoba semuanya sekaligus justru bisa bikin kamu kehilangan fokus. Mulailah dengan satu framework dulu, misalnya Scikit-learn untuk dasar machine learning. Setelah paham konsep dan workflow-nya, barulah eksplor ke framework lain.

5. Tidak Melatih Diri dengan Proyek Nyata

Belajar teori tanpa praktik ibarat belajar berenang lewat buku. Kamu perlu mencoba proyek nyata, misalnya prediksi harga rumah, analisis sentimen, atau deteksi spam. Kamu bisa memanfaatkan dataset gratis di platform seperti Kaggle atau Google Dataset Search untuk latihan dan membangun portofolio.

6. Takut Salah atau Tidak Mulai-mulai

Rasa takut salah sering kali membuat kamu tidak bergerak maju. Padahal, dalam machine learning, kesalahan adalah bagian dari proses belajar. Cobalah pendekatan learning by doing: mulai dari proyek kecil, eksperimen, lalu pelajari hasilnya. Semakin sering kamu mencoba, semakin cepat kamu paham.

7. Tidak Konsisten Belajar

Belajar machine learning tidak bisa dilakukan secara instan. Berdasarkan survei Stack Overflow (2023), pemula membutuhkan rata-rata 6–12 bulan untuk benar-benar memahami dasar ML jika belajar secara konsisten. Kuncinya bukan waktu belajar yang panjang, tapi rutinitas. Cukup 30 menit hingga 1 jam setiap hari sudah lebih efektif dibanding belajar maraton seminggu sekali.

8. Tidak Mengerti Evaluasi Model

Banyak pemula hanya fokus membuat model dengan accuracy tinggi, tanpa memahami metrik lain seperti precision, recall, F1-score, atau AUC. Padahal, dalam kasus tertentu seperti fraud detection, accuracy tinggi tidak selalu berarti model bagus. Pelajari cara memilih metrik yang sesuai dengan tujuan analisismu.

Baca juga: Mengenal NLP, Salah Satu Produk Machine Learning

9. Tidak Membangun Mindset Problem-Solving

Machine learning bukan hanya tentang memproses data, tapi tentang memecahkan masalah bisnis atau sosial menggunakan data. Biasakan berpikir dari sisi pertanyaan: “Masalah apa yang ingin aku selesaikan?” lalu baru cari data dan model yang relevan. Dengan begitu, hasilnya akan lebih berdampak.

10. Belajar Sendiri Tanpa Feedback

Belajar mandiri memang bagus, tapi tanpa feedback dari mentor atau komunitas, kamu bisa terjebak pada kesalahan yang sama berulang kali. Gabunglah dalam komunitas data science, ikut bootcamp, atau cari mentor yang bisa memberi arahan. Masukan dari praktisi akan sangat membantu mempercepat proses belajar kamu.

Belajar machine learning memang penuh tantangan, tapi juga penuh peluang, terutama jika kamu tahu cara belajar yang tepat. Hindari kesalahan-kesalahan umum di atas, dan fokuslah pada membangun pemahaman konsep serta latihan melalui proyek nyata.

Kalau kamu ingin belajar machine learning dengan cara yang lebih terstruktur, DQLab menyediakan Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner.

Di sini, kamu bisa belajar langsung dari mentor ahli, praktik dengan proyek nyata, dan membangun portofolio profesional yang bisa mendukung kariermu di bidang data.

FAQ:

1. Apakah saya bisa belajar machine learning tanpa background IT atau programming?

Bisa banget! Banyak data analyst, ekonom, bahkan lulusan non-teknis yang sukses di bidang ML. Kamu bisa mulai dari konsep fundamental seperti data cleaning, EDA, dan modeling sederhana menggunakan platform interaktif seperti DQLab, yang dirancang khusus untuk pemula tanpa latar belakang teknis.

2. Berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk menguasai machine learning?

Waktu belajar bergantung pada intensitas dan konsistensi kamu. Rata-rata pemula butuh 6–12 bulan untuk memahami dasar dan membuat proyek sederhana (berdasarkan survei DataCamp, 2023). Dengan latihan rutin dan proyek nyata, kamu bisa mempercepat prosesnya.