Machine Learning Model & Tutorialnya Membangunnya

Machine Learning Model adalah tulang punggung inovasi dalam segala hal mulai dari keuangan hingga ritel. Baca terus untuk mengetahui lebih lanjut. Machine Learning Model sangat penting untuk segala hal mulai dari ilmu data hingga pemasaran, keuangan, ritel, dan banyak lagi. Saat ini hanya ada sedikit industri yang tidak tersentuh oleh revolusi machine learning  yang tidak hanya mengubah cara bisnis beroperasi, tetapi juga seluruh industri.

Tapi apa itu machine learning model? Dan bagaimana mereka dibangun?

Dalam artikel DQLab kali ini, kamu akan mempelajari bagaimana machine learning model dibuat dan menemukan daftar algoritma populer yang berfungsi sebagai fondasinya. Kamu juga akan menemukan kursus dan artikel yang disarankan untuk memandu kamu menuju penguasaan machine learning.

1. Apa itu Machine Learning Model?

Machine Learning Model adalah program komputer yang digunakan untuk mengenali pola dalam data atau membuat prediksi. Machine learning model dibuat dari algoritma machine learning, yang dilatih menggunakan data berlabel, tidak berlabel, atau campuran. algoritma pembelajaran mesin yang berbeda cocok untuk tujuan yang berbeda, seperti pemodelan klasifikasi atau prediksi, sehingga ilmuwan data menggunakan algoritma yang berbeda sebagai dasar untuk model yang berbeda. Saat data diperkenalkan ke algoritma tertentu, data tersebut dimodifikasi untuk mengelola tugas tertentu dengan lebih baik dan menjadi machine learning model

Source: ​​skyennis.top

Misalnya, pohon keputusan adalah algoritma umum yang digunakan untuk pemodelan klasifikasi dan prediksi. Ilmuwan data yang ingin membuat machine learning model yang mengidentifikasi berbagai spesies hewan dapat melatih algoritma pohon keputusan dengan berbagai gambar hewan. Seiring waktu, algoritma akan dimodifikasi oleh data dan menjadi semakin baik dalam mengklasifikasikan gambar hewan. Pada gilirannya, ini pada akhirnya akan menjadi machine learning model.

Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!

2. Bagaimana Membangun Machine Learning Model?

Machine learning model dibuat dengan algoritma pelatihan dengan data berlabel atau tidak berlabel, atau campuran keduanya. Hasilnya, ada tiga cara utama untuk melatih dan menghasilkan algoritma machine learning:

• Supervised Learning : Pembelajaran yang diawasi terjadi ketika algoritma dilatih menggunakan "data berlabel", atau data yang diberi label sehingga algoritma dapat berhasil belajar darinya. Melatih algoritma dengan data berlabel membantu model pembelajaran mesin akhirnya mengetahui cara mengklasifikasikan data dengan cara yang diinginkan peneliti.

• Unsupervised Learning: Pembelajaran tanpa pengawasan menggunakan data tanpa label untuk melatih algoritma. Dalam proses ini, algoritma menemukan pola dalam data itu sendiri dan membuat cluster datanya sendiri. Pembelajaran tanpa pengawasan bermanfaat bagi peneliti yang ingin menemukan pola dalam data yang saat ini tidak mereka ketahui.

• Semi Supervised Learning: Pembelajaran yang menggunakan campuran data berlabel dan tidak berlabel untuk melatih algoritma. Dalam proses ini, algoritma pertama-tama dilatih dengan sejumlah kecil data berlabel sebelum dilatih dengan jumlah data tak berlabel yang jauh lebih besar.

3. Apa Parameter dalam Machine Learning?

Sebelum seorang peneliti melatih algoritma machine learning, mereka harus terlebih dahulu menetapkan hyperparameter untuk algoritma tersebut, yang bertindak sebagai panduan eksternal yang mengarahkan cara algoritma akan belajar. Misalnya, jumlah cabang pada pohon keputusan, laju pembelajaran, dan jumlah klaster dalam algoritma pengelompokan adalah contoh dari hyperparameter.

Saat algoritma dilatih dan diarahkan oleh hyperparameter, parameter mulai terbentuk sebagai respons terhadap data pelatihan. Parameter ini mencakup bobot dan bias yang dibentuk oleh algoritme saat sedang dilatih. Parameter terakhir untuk machine learning mode disebut parameter model, yang idealnya sesuai dengan kumpulan data tanpa melebihi atau di bawah. Sementara parameter machine learning model dapat diidentifikasi, hyperparameter yang digunakan untuk membuatnya tidak bisa.

Bcaa juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

4. Jenis Machine Learning Model

Source: wallpaperflare

Ada dua jenis masalah yang mendominasi pembelajaran mesin: klasifikasi dan prediksi. Masalah-masalah ini didekati dengan menggunakan model yang berasal dari algoritma yang dirancang untuk klasifikasi atau regresi (metode yang digunakan untuk pemodelan prediktif). Terkadang, algoritme yang sama dapat digunakan untuk membuat model klasifikasi atau regresi, bergantung pada cara pelatihannya.

Di bawah ini Anda akan menemukan daftar algoritma umum yang digunakan untuk membuat model klasifikasi dan regresi.

• classification models:

• Logistic regression

• Naive Bayes

• Decision tree

• Random forest

• K-nearest neighbor (KNN)

• Supports vector engines

• Regression models:

• Linear regression

• Ridge regression

• Decision tree

• Random forest

• K-nearest neighbor (KNN)

• Regression of neural networks

Gabung dengan DQLab sekarang dan mulai belajar dengan modul Machine Learning with Python For Beginner akan membekali kamu untuk memahami hal mendasar terkait machine learning, baik teori maupun prosedur dalam membuat model machine learnig sederhana, serta contoh pengaplikasiannya dalam penyelesaian permasalahan di industri. 

Lantas gimana sih, cara gabungnya? Mudah banget kok cukup signup sekarang ke DQLab.id lalu pilih menu learn. Setelah itu kamu sudah bisa menikmati pembelajaran yang praktis dan aplikatif dan jago machine learning bersama Bootcamp DQLab LiveClass! Tunggu apa lagi? Yuk, signup sekarang untuk informasi lebih lanjut klik tautan berikut https://dqlab.id/bootcamp-machine-learning-and-ai-for-beginner