Konsep Machine Learning untuk Data Scientist Pemula

Sahabat DQ pasti sudah sering mendengar tentang bagaimana teknologi telah berkembang pesat dalam beberapa tahun terakhir. Mulai dari smartphone yang makin canggih hingga mobil tanpa pengemudi, semuanya adalah contoh nyata dari perkembangan teknologi. Di balik semua itu, ada satu konsep yang sedang menjadi pusat perhatian di dunia teknologi, yaitu Machine Learning.

Sebagai seorang Data Scientist pemula yang mulai berkecimpung di bidang data, mungkin Sahabat DQ sudah akrab dengan istilah ini. Tapi, apa sebenarnya machine learning itu? Dan mengapa sih konsep ini begitu penting dalam era digital sekarang? Yuk, pelajari selengkapnya melalui pembahasan berikut ini! 

1. Apa Itu Machine Learning?

Sebelum mempelajari lebih dalam tentang Machine Learning, mari kita mulai dari definisinya. Machine Learning atau yang sering disingkat ML, merupakan cabang dari kecerdasan buatan (AI) yang berfokus pada pengembangan sistem yang dapat belajar secara mandiri dari data.

Artinya, daripada memprogram komputer dengan instruksi spesifik, kita justru memberikan data kepada komputer, dan mereka "belajar" dari data tersebut untuk membuat keputusan atau prediksi.

Sumber: Verihubs

Misalnya, bayangkan kalian sedang menonton video di platform streaming favoritmu. Pernahkah kalian memperhatikan bagaimana platform tersebut bisa merekomendasikan video yang mungkin kalian suka? Nah, itulah salah satu contoh penerapan machine learning! Sistem di balik layar menganalisis pola tontonanmu dan pengguna lain, lalu "belajar" dari data tersebut untuk memberikan rekomendasi yang lebih akurat.

Mungkin kalian juga pernah mendengar tentang Artificial Intelligence atau AI. Apa bedanya dengan machine learning? Sederhananya, AI adalah konsep yang lebih luas yang mencakup semua usaha untuk membuat mesin menjadi "pintar", sementara machine learning adalah salah satu metode yang digunakan untuk mencapai AI tersebut.

Baca juga: Mengenal Profesi Data Scientist

2. Tiga Jenis Algoritma Machine Learning yang Wajib Dikuasai Pemula

Algoritma yang biasa digunakan dalam mengembangkan machine learning tidak hanya satu jenis saja, melainkan memiliki beberapa pendekatan yang berbeda, tergantung pada jenis masalah yang ingin diselesaikan. Berikut adalah tiga jenis utama algoritma machine learning yang wajib untuk dikuasai oleh para Data Scientist pemula::

• Supervised Learning
  Supervised learning adalah jenis machine learning yang paling umum digunakan. Dalam supervised learning, model dilatih menggunakan data yang sudah diberi label.

  Contohnya, jika  ingin membuat model yang bisa mengidentifikasi gambar kucing dan anjing, kalian akan memberikan data berupa gambar kucing dan anjing yang sudah dilabeli dengan benar. Model akan belajar dari data ini untuk mengenali pola-pola tertentu.

Sumber: Podomatic

• Unsupervised Learning
  Berbeda dengan supervised learning, unsupervised learning bekerja dengan data yang tidak memiliki label. Model ini digunakan untuk menemukan pola tersembunyi atau struktur dalam data. Misalnya, jika kalian punya data tentang kebiasaan belanja pengguna, unsupervised learning bisa digunakan untuk mengelompokkan pengguna dengan kebiasaan belanja yang mirip.

• Reinforcement Learning
  Reinforcement learning adalah jenis machine learning yang sering digunakan dalam pengembangan AI untuk game atau robotik. Model belajar melalui trial and error. Mereka akan melakukan suatu tindakan dan menerima umpan balik dalam bentuk reward atau punishment. Dari sana, model akan belajar untuk mengambil keputusan yang menghasilkan reward lebih banyak.

3. Proses Kerja Machine Learning

Setelah memahami konsep machine learning dan jenis-jenis algoritamnya. Para Data Scientist pemula juga harus memahami bagaimana proses kerja dari maschine learning. Berikut adalah beberapa proses kerja dari machine learning:

• Pengumpulan Data
  Segala sesuatu dimulai dari data. Data bisa berupa apa saja, mulai dari angka, teks, hingga gambar. Semakin banyak data yang dimiliki, semakin baik model machine learning yang bisa dibuat.

• Preprocessing Data
  Data mentah sering kali perlu dibersihkan dan diproses sebelum bisa digunakan. Misalnya, jika memiliki dataset dengan banyak nilai yang hilang atau tidak relevan, kalian perlu membersihkan data tersebut agar lebih "bersih" dan siap digunakan.

• Training Model
  Di tahap ini, data yang sudah diproses digunakan untuk melatih model. Model machine learning akan belajar dari data ini untuk mengenali pola-pola tertentu. Proses ini bisa memakan waktu lama tergantung pada ukuran dataset dan kompleksitas model.

• Testing Model
  Setelah model dilatih, saatnya menguji seberapa baik model tersebut. Data yang berbeda dari data training digunakan untuk menguji apakah model bisa memberikan prediksi yang akurat.

• Deployment
  Setelah model lolos dari tahap pengujian, model ini bisa di-deploy atau digunakan dalam aplikasi nyata, seperti sistem rekomendasi, chatbot, atau analisis data bisnis.

Sumber: medium.com/@aristeksystems

Baca juga: Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

4. Aplikasi Machine Learning di Dunia Nyata

Machine learning bukan hanya konsep teoretis, tetapi juga memiliki banyak aplikasi praktis yang sudah mengubah berbagai industri. Berikut beberapa contohnya:

• Kesehatan: Machine learning digunakan untuk menganalisis gambar medis dan membantu dokter dalam mendiagnosis penyakit, dan merekomendasikan perawata atau pengobatan yang paling tepat.

• Keuangan: Bank dan perusahaan asuransi menggunakan machine learning untuk mendeteksi penipuan dan menilai risiko kredit.

• Pemasaran: Perusahaan menggunakan machine learning untuk menganalisis data konsumen, dan membantu menciptakan kampanye pemasaran yang lebih efektif.

Machine learning telah membantu memecahkan masalah-masalah yang dulunya sangat kompleks dan memakan waktu. Dengan bantuan machine learning, proses analisis data menjadi lebih cepat dan hasilnya lebih akurat.

5. Langkah Awal Menjadi Data Scientist dengan Machine Learning

Bagi semua orang yang tertarik untuk menjadi seorang data scientist, mempelajari machine learning adalah langkah penting. Mulailah dengan belajar konsep dasar seperti linear regression, decision trees, dan k-nearest neighbors. Ada banyak sumber belajar yang bisa dimanfaatkan, seperti kursus online, buku, dan tutorial video.

Platform seperti Coursera, edX, Kaggle, atau professional course seperti DQLab adalah tempat yang bagus untuk memulai. Ingat, sebelum mendalami algoritma yang kompleks, pastikan bahwa kalian sudah paham betul dasar-dasar machine learning dan bagaimana data berperan di dalamnya.

Gimana? Kalian tertarik untuk berkarir sebagai Data Scientist handal yang menguasai bidang Machine Learning, serta mengembangkan portofolio data yang outstanding? Yuk, segera Sign Up ke DQLab!  Disini kalian bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kalian 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 kalian juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari