PROMO 7.7! DISKON 98%
Belajar Data Science Bersertifikat, 12 Bulan hanya 177K!

0 Hari 2 Jam 38 Menit 31 Detik

Machine Learning: Model dan Contoh Penerapan

Belajar Data Science di Rumah 26-Juni-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/kv-2-banner-longtail-selasa-07-2024-06-27-173352_x_Thumbnail800.jpg

Di era perkembangan teknologi yang pesat ini, kecerdasan buatan (AI) telah menjadi bagian tak bisa terpisahkan dari kehidupan sehari-hari manusia. Salah satu cabang AI yang semakin populer adalah Machine Learning (ML), yang memungkinkan komputer untuk belajar, meningkatkan kinerjanya, hingga menghasilkan sebuah analisis tanpa perlu diprogram secara eksplisit.

Dalam dunia AI, machine learning model memainkan peran penting dalam banyak hal. Model ini merupakan algoritma yang dilatih dengan menggunakan data untuk mempelajari pola dan membuat prediksi atau keputusan. 


Ingin tahu lebih dalam tentang apa itu machine learning dan contoh penerapannya di dunia nyata? Yuk, pelajari penjelasan dibawah ini biar makin paham!


1. Pengertian Machine Learning Model

Machine learning model merupakan sebuah sistem statistik yang dilatih dengan menggunakan data untuk mempelajari pola dan membuat prediksi atau keputusan. Model ini dapat digunakan untuk berbagai tugas, seperti:

  • Klasifikasi: Mengkategorikan data ke dalam kelompok yang berbeda, seperti untuk mengklasifikasikan email sebagai spam atau bukan spam, mengidentifikasi jenis bunga berdasarkan gambarnya, atau mendiagnosis penyakit berdasarkan gejalanya.

  • Regresi: Memprediksi nilai numerik, contohnya untuk memprediksi harga rumah berdasarkan faktor-faktor seperti lokasi, ukuran, dan fasilitasnya, memprediksi permintaan produk berdasarkan data penjualan sebelumnya, atau memprediksi nilai saham berdasarkan kondisi pasar.

Machine Learning

Sumber: majidhanif230.medium.com

  • Clustering: Pengelompokan data berdasarkan kesamaannya, contohnya untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan kebiasaan belanjanya, mengelompokkan dokumen berdasarkan topiknya, atau mengelompokkan gen berdasarkan fungsinya.

  • Anomaly Detection: Mengidentifikasi data yang tidak biasa atau menyimpang, seperti untuk mendeteksi penipuan kartu kredit, mengidentifikasi kegagalan mesin pada peralatan industri, atau mendeteksi aktivitas abnormal dalam jaringan komputer.

Baca juga : Konsep Artificial Intelligence & Machine Learning


2. Komponen-komponen Utama Machine Learning Model

Sistem pada machine learning model tidak dapat berjalan dengan sendirinya tanpa adanya penggerak. Oleh karenanya, agar dapat berfungsi dengan baik, sistem pada machine learning model membutuhkan beberapa komponen utama, yaitu:

  • Data 

    Data merupakan bahan bakar utama bagi machine learning model. Kualitas dan jumlah data yang digunakan akan sangat mempengaruhi performa model.

  • Algoritma

    Algoritma adalah aturan atau instruksi yang digunakan oleh machine learning model untuk mempelajari pola dalam data dan membuat prediksi atau keputusan. Ada beberapa jenis algoritma machine learning yang umum digunakan, yaitu:

    • Supervised learning: Model ini dilatih dengan menggunakan data berlabel, di mana label menunjukkan kategori atau nilai yang benar untuk setiap data.
    • Unsupervised learning: Model ini dilatih dengan menggunakan data yang tidak berlabel, dan model harus menemukan pola dan struktur dalam data secara mandiri.
    • Reinforcement learning: Model ini belajar dengan berinteraksi dengan lingkungan dan menerima hadiah atau hukuman berdasarkan tindakannya.
  • Evaluasi

    Evaluasi adalah proses untuk mengukur performa machine learning model. Hal ini dilakukan dengan menggunakan data yang berbeda dari data yang digunakan untuk melatih model. Tujuannya adalah untuk memastikan bahwa model dapat menghasilkan hasil yang akurat dan andal pada data baru.



3. Bagaimana Cara Kerja Machine Learning Model?

Sistem dari teknologi atau aplikasi yang kita gunakan sehari-hari memiliki berbagai cara kerja sesuai dengan kebutuhan dan fungsinya masing-masing. Machine learning model umumnya dilatih dengan mengikuti langkah-langkah berikut:

  1. Pengumpulan data yang relevan dan disiapkan untuk pelatihan model.

  2. Pemilihan algoritma yang tepat dipilih berdasarkan jenis tugas yang ingin dilakukan.

  3. Pelatihan model dengan menggunakan data yang telah disiapkan.

  4. Evaluasi kinerja model untuk memastikan bahwa model menghasilkan hasil yang akurat dan andal.

  5. Implementasi model dalam aplikasi yang nyata setelah dilatih dan dievaluasi.


Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


4. Contoh Penerapan Machine Learning Model di Dunia Nyata

Kompleksnya dan canggihnya teknologi yang dihasilkan oleh machine learning model dalam berbagai bidang kehidupan tentunya tidak dapat dikenali atau bahkan dipahami oleh orang awam apabila tidak mengetahui produk dan manfaatnya secara nyata. Sistem machine learning secara awam hanya dipahami sebagai sebuah sistem dari komputer. Berikut adalah contoh penerapan machine learning model di berbagai bidang, seperti:

  • Medis: Mendiagnosis penyakit, memprediksi risiko penyakit, dan mengembangkan obat baru.

  • Keuangan: Mendeteksi penipuan, menilai risiko kredit, dan memprediksi pergerakan pasar keuangan.

  • Retail: Merekomendasikan produk kepada pelanggan, memprediksi permintaan pelanggan, dan mengoptimalkan logistik.

  • Manufaktur: Memprediksi kegagalan mesin, mengoptimalkan proses produksi, dan meningkatkan kualitas produk.

  • Transportasi: Mengembangkan mobil self-driving, mengoptimalkan rute pengiriman, analisis kemacetan lalu lintas, dan meningkatkan keselamatan lalu lintas.

  • Teknologi: Mengembangkan face recognitions, chatbot, mesin penerjemah.

Machine Learning

Sumber: freepik.com


5. Tantangan dalam Implementasi Machine Learning Model

Meskipun memiliki banyak keuntungan mulai dari meningkatkan efisiensi,  produktivitas kerja, akurasi, pengambilan keputusan, skalabilitas, dan fleksibilitas, hingga menemukan pola dan wawasan baru, implementasi machine learning model dalam berbagai bidang juga memiliki beberapa tantangan. Berikut merupakan beberapa tantangan implementasi machine learning seperti:

  • Ketersediaan data yang berkualitas tinggi dan dalam jumlah besar diperlukan untuk melatih model yang akurat.

  • Pemilihan algoritma yang tepat digunakan untuk jenis tugas yang ingin dilakukan sangatlah penting.

  • Overfitting, model dapat terlalu terlatih pada data pelatihan dan tidak dapat menghasilkan prediksi yang akurat pada data baru.

  • Explainability, kesulitan untuk memahami bagaimana model membuat keputusan, yang dapat menimbulkan masalah etika dan kepercayaan.

  • Bias, terhadap kelompok data tertentu, yang dapat mengakibatkan diskriminasi.


Dengan terus berkembangnya teknologi ML, kita dapat menantikan lebih banyak lagi aplikasi inovatif yang akan mengubah cara kita hidup dan bekerja di masa depan.


Nah, kamu ingin mempelajari Machine Learning lebih dalam? Yuk, pelajari caranya dan gali keterampilan kamu tentang Machine Learning dengan mulai membangun pemahaman mendasar kamu tentang Machine Learning dan AI dengan  Sign Up ke platform DQLab!.


Banyak modul berkualitas yang telah disusun khusus oleh para ahli sesuai kebutuhan industri yang komprehensif. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

  • Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

  • Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

  • Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

  • Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO yakni Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta-talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data.


Jadi, tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri untuk menguasai Machine Learning dengan modulnya atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner dari DQLab sekarang!


Penulis: Lisya Zuliasyari


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login