DQLab Super Giveaway! Belajar Data Science 6 Bulan hanya Rp.99.000! DAFTAR

Pakai Kode: KUPON99K. Berakhir 0 Days 21 Jam : 50 Menit : 8 Detik

Kursus Data Science Jakarta Dengan Machine Learning

Belajar Data Science di Rumah 20-Januari-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1b53bca27950109d5b09d9138baaf4b1_x_Thumbnail800.jpg

Machine Learning merupakan salah satu cabang keilmuan yang sedang tren dan banyak diimplementasikan dalam berbagai lini industri. Misalnya Alexa dari Amazon, Google Assistant, Siri dari Apple, dan Cortana dari besutan Microsoft. Aplikasi Machine learning juga diterapkan dalam pembelajaran kursus data science. Hal tersebut dikarenakan salah satu skill yang wajib dimiliki oleh Data Scientist adalah pengetahuan dan pemahaman machine learning. Selain itu, dengan adanya kursus data science, peserta kursus juga dapat memahami tipe-tipe apa saja yang ada dalam Machine Learning beserta aplikasi real case industry. Maka dari itu, kursus data science diharapkan dapat membantu mempersiapkan talenta data agar siap terjun menjadi praktisi data baik di bidang data science and analytics atau machine learning engineer.


Machine learning adalah bidang keilmuan yang memungkinkan sebuah komputer untuk mempelajari sesuatu tanpa diprogram secara spesifik. Teknologi ini merupakan terobosan yang luar biasa dalam dunia komputer. Sebagaimana dinamakan, machine learning memberikan kemampuan analisa dan prediksi yang membuat komputer selangkah semakin mirip dengan otak manusia yang sangat kompleks. DQLab sebagai salah satu kursus data science juga menyelipkan materi atau modul mengenai machine learning. Tentunya teman-teman juga bisa mengakses secara langsung serta mempelajari dan mengerjakan projects yang diterapkan melalui aplikasi machine learning. Tertarik untuk belajar mengenai machine learning? DQLab akan memberikan informasi mengenai belajar machine learning. Baca terus dan pastikan kalian simak selengkapnya pada artikel berikut ini.


1. Tipe-tipe Machine Learning

Implementasi machine learning diklasifikasikan ke dalam 3 kategori umum berdasarkan metode pembelajaran sebuah komputer dalam menerima “sinyal” atau “reaksi” atau biasa disebut output, meliputi Supervised learning, unsupervised learning dan reinforcement learning. Pertama, supervised learning. Metode ini memungkinkan sebuah algoritma belajar dari contoh-contoh data dan reaksi dari target terkait yang terdiri dari nilai angka atau label seperti jenis atau nama, yang bertujuan untuk memprediksi reaksi yang tepat ketika diberikan contoh baru di waktu lain. Pendekatan ini mirip dengan cara belajar manusia dengan pengawasan dari mentor atau guru. Mentor akan memberikan contoh dan cara memecahkan sebuah masalah kemudian murid akan menggunakan dan memperbaharui cara yang diajarkan sebelumnya untuk memecahkan masalah lain yang serupa.


Kedua, yaitu unsupervised learning mengajarkan komputer sebuah contoh tanpa reaksi terkait, membiarkan komputer membaca dan menilai sendiri pola-pola pada contoh data yang diberikan. Tipe algoritma ini cenderung menghasilkan klasifikasi data baru seperti fitur yang merepresentasikan sebuah kategori data atau jenis nilai-nilai baru. Metode pendekatan machine learning ini sangat berguna bagi manusia untuk mendapatkan wawasan-wawasan baru dan input-input penting untuk meningkatkan kinerja algoritma supervised learning. Terakhir adalah Reinforced learning. Ketika sebuah algoritma diberikan contoh data tanpa output seperti di metode unsupervised learning. Perbedaannya adalah kita dapat memberikan umpan balik positif atau negatif tergantung dari solusi yang diberikan oleh komputer pada metode reinforced learning. Hal ini mirip dengan metode pembelajaran trial and error dimana hukuman akan diberikan jika melakukan kesalahan dan hadiah akan didapat jika solusi yang diberikan benar. Algoritma pembelajaran mesin ini diimplementasikan pada komputer yang belajar bermain video game sendiri.


Baca juga : Awali Kursus Data Science Gratis Di Era Pandemi Bersama DQLab


2.Trend Machine Learning

Pada tahun 2021, machine learning dan artificial intelligence kemungkinan akan menyesuaikan alur kerja dalam industri data. Selama beberapa tahun terakhir, ada beberapa penemuan dalam machine learning dan Artificial Intelligence (AI). Meskipun demikian, beberapa organisasi sejauh ini telah mampu menerapkannya untuk mencapai tujuan bisnis. Lebih lanjut, dikatakan oleh Gartner, bahwa sekitar 37% dari semua perusahaan yang ditinjau menggunakan beberapa jenis Machine Learning. Diperkirakan pada tahun 2022, terjadi kemajuan teknologi modern baik pada Machine Learning maupun Artificial Intelligence sebesar 80%. Dengan lonjakan permintaan dan minat pada teknologi big data ini, kedepannya akan banyak sekali inovasi penerapan machine learning yang dihadirkan dalam industri data. Hal ini sekaligus menjadi trend baru di industri data mengenai inovasi machine learning pada tahun 2021. Tidak hanya itu, aplikasi machine learning yang akan muncul dan berkembang misalnya penggunaan reinforcement learning untuk membalas pesan singkat melalui web atau media sosial dengan chatbot ataupun fitur balas cepat.


Baca juga : Kursus Data Science Jakarta: Tips Cermat Belajar Data Science bersama DQLab!


3.Aplikasi Machine Learning dengan Python

Python adalah bahasa pemrograman interpretatif multiguna. Tidak seperti bahasa lain yang susah untuk dibaca dan dipahami, python lebih menekankan pada keterbacaan kode agar lebih mudah untuk memahami sintaks. Hal ini membuat Python sangat mudah dipelajari baik untuk pemula maupun untuk yang sudah menguasai bahasa pemrograman lain. Ada banyak modul dan library yang dapat digunakan untuk menerapkan Machine Learning di dalam Python. Salah satunya adalah penggunaan library scikit-learn. Selain itu, dengan aplikasi Python juga bisa memprediksi data dengan menggunakan Model Naive Bayes melalui confusion matrix. Dari hasil Confusion matrix memberikan indikasi berupa laporan klasifikasi (classification report) memberikan rincian setiap kelas (class-species) dengan precision, recall, f1-score dan support yang menunjukkan hasil deteksi.


4.Yuk Mulai Belajar Data Science Sekarang!

Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri 4.0. Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industri data yang sebenarnya! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!


Penulis: Reyvan Maulid Pradistya

Editor : Annissawd


Share

Postingan Terkait

Mulai Bangun Karirmu Bersama DQLab!