Machine Learning Bagi Pemula: Pahami Istilah & Konsep Kunci
Bagi para pemula yang baru berkecimpung di bidang data, mungkin Machine Learning terdengar seperti sesuatu yang rumit, tapi sebenarnya konsep ini sangat erat dengan hal-hal yang kita temui sehari-hari. Machine learning adalah cabang dari kecerdasan buatan (AI) yang memungkinkan komputer belajar dari data tanpa diprogram secara eksplisit.
Bayangkan seperti anak kecil yang belajar untuk mengenali sebuah benda setelah melihat beberapa contoh. Nah, komputer juga bisa "belajar" mengenali pola dari data yang diberi makan kepadanya.
Kenapa kita perlu memahami ini? Karena di zaman teknologi yang serba digital seperti sekarang, machine learning secara tidak kita sadari sudah melekat di dalam berbagai aspek kehidupan. Mulai dari aplikasi rekomendasi berbelanja hingga fitur deteksi wajah di smartphone kamu untuk kebutuhan perbankan. Dengan memahami konsep ini, kamu nggak hanya bisa jadi pengguna teknologi yang cerdas, tapi juga membuka pintu ke peluang karier yang lebih luas di bidang data.
1. Bagaimana Cara Kerja Machine Learning?
Sekarang kita bahas bagaimana sih cara kerja machine learning? Oke, sederhananya coba bayangkan kamu sedang belajar mengenali seekor kucing. Kamu lihat gambar beberapa kucing, dan kamu mulai nyadar, "Oh, kucing itu punya bulu, telinga runcing, dan biasanya suka ngeong." Nah, dari situ, otak kamu ngumpulin informasi dan kalau lain kali ketemu kucing lagi, kamu bisa langsung tau, "Oh, ini kucing!"
Cara machine learning bekerja mirip-mirip seperti itu. Komputer diberikan banyak data (misalnya, ribuan gambar kucing) dan mulai mengenali pola dari data itu. Begitu sudah belajar, komputer bisa langsung "tahu" apakah gambar baru yang dia lihat adalah gambar kucing atau bukan.
Tapi di dunia ML, kita punya tiga jenis pembelajaran utama:
Supervised Learning: Bayangkan seperti kamu belajar dari guru yang kasih tau mana yang benar dan mana yang salah. Komputer diberi data dengan labelnya (misal: ini kucing, ini bukan), dan dia belajar dari situ.
Unsupervised Learning: Komputer hanya diberi data tanpa label, lalu dia mencoba menemukan pola sendiri. Seperti kalau kamu disuruh menemukan perbedaan antara dua gambar tanpa diberi petunjuk.
Reinforcement Learning: Komputer belajar dari trial and error, seperti belajar bermain game dan berusaha mencapai skor tertinggi setelah banyak berlatih, nah itu adalah hasil dari reinforcement learning.
2. Istilah Kunci dalam Machine Learning
Ketika baru denger istilah machine learning, mungkin kamu merasa seperti mendenger bahasa alien. Tapi tenang, kita akan bahas istilah kunci dengan cara yang gampang dipahami.
Dataset
Ini hanya kumpulan data yang dipakai untuk mengajari komputer. Bisa berupa foto, teks, angka, atau apa saja. Semakin banyak datanya, semakin baik komputer belajar. Ibaratnya seperti kamu belajar dengan banyak contoh soal buat siap-siap ujian.
Model
Bayangkan model ini seperti "otak" komputer. Model inilah yang belajar dari dataset tadi untuk membuat keputusan. Semakin banyak dia belajar, semakin pintar dia.
Training & Testing
Training ini adalah saat komputer diajarin dengan data. Setelah belajar, dia diuji lewat proses testing dengan data yang belum pernah dia lihat sebelumnya. Seperti kamu belajar dari buku pelajaran, lalu dites dengan soal-soal ujian.
Overfitting dan Underfitting
Kadang, model bisa jadi terlalu pintar sampai dia hanya mengerti data latihan (overfitting), tapi bingung kalau ketemu data baru. Di sisi lain, kalau model nggak cukup belajar, dia nggak bisa membuat keputusan yang bagus sama sekali (underfitting).
Accuracy, Precision, Recall
Ini hanya cara untuk mengukur seberapa baik model bekerja. Accuracy mengukur seberapa benar prediksi dari keseluruhan data, precision fokus ke prediksi yang benar dari yang dikira benar, dan recall melihat apakah model bisa menemukan semua yang benar.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
3. Aplikasi Machine Learning dalam Kehidupan Sehari-hari
Machine learning sebenarnya sudah ada di sekitar kita, bahkan mungkin tanpa kamu sadari. Misalnya, rekomendasi film di Netflix. Itu semua didorong oleh algoritma machine learning yang mempelajari preferensimu berdasarkan film yang kamu tonton sebelumnya. Atau pengenalan wajah di smartphone kamu yang memungkinkan kamu membuka kunci hanya dengan melihat layar. Semua itu berkat kemampuan machine learning dalam mengenali pola wajahmu.
Di industri, machine learning juga dipakai di berbagai bidang. Di sektor kesehatan, misalnya, machine learning digunakan untuk mendiagnosa penyakit berdasarkan data pasien. Dalam dunia bisnis, ML digunakan untuk menganalisis tren pasar dan membuat keputusan lebih cepat dan akurat.
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
4. Pentingnya Memahami Machine Learning di Era Teknologi
Sekarang, kenapa sih kamu perlu memahami machine learning? Simple, karena masa depan ada di sini! Machine learning bukan hanya buat mereka yang kerja di bidang teknologi, tapi juga mulai menyentuh semua aspek kehidupan kita. Dari industri kreatif, pendidikan, bisnis, sampai kesehatan, semuanya mulai bergeser ke arah yang lebih data-driven. Nah, siapa yang bisa menguasai data dan machine learning, bisa jadi punya advantage besar dalam dunia kerja.
Bayangkan kalau kamu bisa membuat aplikasi yang merekomendasikan konten atau menciptakan sistem yang bisa menganalisa data dengan lebih cepat, keterampilan yang sangat berharga ke depannya. Kalau kamu seorang job seeker, memahami ML bisa ngebantu banget buat membuka peluang kerja yang lebih luas, karena permintaan untuk orang-orang dengan keterampilan ini terus meningkat.
Gimana? Kamu tertarik untuk menguasai bidang Machine Learning dan mengembangkan portofolio data yang berkualitas untuk karirmu? 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