MAU PUNYA SKILL DATA SCIENCE YANG AMAYZING?
Belajar Data Science 6 Bulan hanya 150K  | Pakai Kode: AMAYZING
BURUAN SERBU!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 0 Jam 2 Menit 3 Detik 

Machine Learning Python Kenali Step yang Harus Dipahami bersama DQLab

Belajar Data Science di Rumah 16-Juli-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/fc5502a6dd389062eba16f6d9f3d699c_x_Thumbnail800.jpg

Istilah machine learning sudah tidak asing lagi di era data seperti sekarang. Machine learning adalah mesin yang dikembangkan untuk dapat belajar dengan sendirinya tanpa perlu diprogram ulang atau tanpa arahan user. Machine learning juga merupakan bagian dari AI (Artificial Intelligence). Dengan menerapkan machine learning dapat mempermudah pekerjaan manusia yang sebelumnya dilakukan secara manual, sekarang bisa dilakukan dengan machine learning sehingga lebih efektif dan akurat. Mengingat saat ini pertumbuhan dan pertukaran data sangat cepat dan juga beragam, maka diperlukan teknologi yang dapat membantu mengelola data tersebut. 


Bahasa pemrograman yang populer digunakan untuk membuat machine learning adalah Python yang merupakan bahasa pemrograman tingkat tinggi yang berfokus pada keterbacaan kode. Python bersifat open source artinya dapat digunakan oleh siapa saja untuk mengembangkan program. Membangun machine learning dengan Python dapat ditemukan caranya dari berbagai sumber seperti blog atau youtube. Sebelum itu, ada baiknya untuk mengetahui hal-hal yang harus diperhatikan ketika membangun machine learning. Apa saja ya? Yuk, simak pembahasannya dibawah ini!


1. Mengenal Algoritma Python

Terdapat beberapa jenis algoritma Python antara lain sebagai berikut:

  • Searching algorithm atau algoritma pencarian merupakan algoritma yang mampu melakukan pemeriksaan dan pengambilan elemen dari struktur data yang berbeda. Algoritma ini terbagi menjadi dua yaitu algoritma pencarian linier dan biner.

  • Graph algorithm atau algoritma grafik adalah algoritma yang menggunakan tipe data list dalam implementasinya. Dua metode yang termasuk dalam algoritma grafik yaitu DFS (depth first search) dan BFS (breadth first search). 

  • Analysis algorithm atau algoritma analisis terbagi menjadi dua yaitu algoritma analisis apriori dan analisis posterior. Analisis apriori yaitu analisis teoritis dari algoritma sebelum diimplementasikan. Sedangkan algoritma analisis posterior yaitu analisis empiris dari algoritma yang telah diterapkan menggunakan bahasa pemrograman saat mengimplementasikan algoritma yang ditentukan untuk dieksekusi oleh komputer.  

Baca juga : Belajar Data Science: Kenali Dasar Bahasa Pemrograman Python yang Cocok bagi Pemula


2. Langkah yang Harus Dipahami

Sama seperti membuat program lainnya, membangun model machine learning juga terdapat langkah-langkah yang harus dipahami yaitu sebagai berikut:

  • Merencanakan model dan mengumpulkan data. Hal ini bertujuan untuk memahami masalah yang ingin diselesaikan dan mengumpulkan data yang relevan dengan permasalahan tersebut.

  • Mempersiapkan data dengan melakukan training data, validation data, dan test data.

  • Training model menggunakan algoritma yang sesuai dengan permasalahan yang ingin diselesaikan.

  • Evaluasi model yang bertujuan untuk mengukur performa model.

  • Turning parameter untuk meningkatkan performa model.

  • Menguji prediksi yang bertujuan untuk memperoleh gambaran tentang model yang digunakan untuk memprediksi data.  


3. Library untuk Machine Learning

Python menyediakan banyak library yang mendukung pembuatan machine learning. Hal ini menjadi salah satu alasan mengapa Python populer untuk membangun machine learning. Beberapa library yang mendukung pembuatan machine learning yaitu sebagai berikut:

  • Scikit-Learn merupakan library bersifat open source yang sangat baik dalam mendukung berbagai tipe machine learning seperti unsupervised learning dan supervised learning serta sempurna digunakan untuk analisis data dan data mining. 

  • Keras merupakan library yang dikembangkan untuk membuat pembelajaran machine learning yang mendalam dengan secepat dan semudah mungkin.

  • TensorFlow merupakan library yang cocok diimplementasikan dalam AI dan deep learning dan dapat digunakan pada beberapa platform komputasi seperti CPU, GPU, dan TPU. 

  • Theano adalah library untuk melakukan operasi matematika ke array multidimensi. Dengan Theano kita dapat membuat dan mengembangkan model deep learning atau wrapper library.


3. Contoh Penerapan Machine Learning

Machine learning berfungsi untuk menemukan pola pada suatu kumpulan data yang selanjutnya pola tersebut digunakan untuk melakukan prediksi di masa mendatang. Kemampuan machine learning ini tentu mendatangkan keuntungan dalam dunia bisnis. Kini banyak perusahaan yang  menerapkan machine learning untuk mendukung proses bisnis agar selangkah lebih maju daripada pesaingnya. Pernahkah kamu mencoba fitur Google Assistant, Siri, atau Cortana? Yup, ketiganya adalah contoh penerapan machine learning yaitu virtual personal assistant atau chatbot yang digunakan untuk interaksi antara pelanggan dan penyedia layanan. Teknologi ini mampu memberikan informasi mengenai layanan yang tersedia dengan mudah sehingga dapat meningkatkan kepuasan pelanggan. Contoh selanjutnya pada penerapan machine learning yaitu rekomendasi produk. Hampir semua orang pasti pernah mengunjungi website atau aplikasi e-commerce. Kamu mungkin akan menemukan rekomendasi produk terkait dengan pencarian sebelumnya. Disinilah machine learning bekerja yaitu dengan mempelajari data pencarianmu sebelumnya kemudian diolah dan menampilkan rekomendasi produk tersebut. Adapun contoh penerapan machine learning lainnya yaitu image recognition, personalisasi konten, dan custom machine learning models.

Baca juga :  Python : Kenali 3 Buku yang Akan Mempercepat Kamu Dalam Belajar Python


4. Mulai Buat Project Machine Learning Pertamamu Bersama DQLab, Yuk!

Mempelajari machine learning adalah hal wajib bagi yang ingin menjadi praktisi data terutama Data Scientist. Tips bagi pemula, mulailah dengan mempelajari berbagai tipe data, memahami berbagai model machine learning, dan step by step dalam membuat machine learning. Kemudian berlatih membuat model machine learning dengan menggunakan data dan kasus ril. Mengikuti kursus data science juga dapat menjadi pilihan bagi pemula yang ingin belajar machine learning. Yuk, gabung sekarang di DQLab/SignUp dan mulai belajar machine learning dengan data mentor profesional!


Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya


Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!