Machine Learning untuk Data Scientists Pemula

Data Scientist dalam pekerjaannya sangat bergantung dengan Machine learning (ML). Faktanya, keberadaan Machine Learning telah menjadi salah satu pilar penting dalam proses pengembangan teknologi. Penerapan Machine Learning sangatlah fleksibel, bisa diterapkan secara luas di berbagai sektor, mulai dari keuangan hingga kesehatan.

Machine Learning memungkinkan komputer untuk belajar dari data untuk mengidentifikasi pola dan menghasilkan prediksi berdasarkan data baru tanpa harus di program secara khusus. Seiring berkembangnya data dalam kebutuhan bisnis dan teknologi, pemahaman akan dasar-dasar Machine Learning menjadi skill yang sangat berharga, terutama bagi Data Scientist yang ingin mendalami bidang ini.

Bagi Data Scientist pemula, Machine Learning mungkin terdengar rumit dan sukar dipahami karena mencakup berbagai teknik dan algoritma yang beragam. Namun, dengan memahami tentang cara kerja Machine Learning, jenis-jenis pembelajaran yang ada, hingga proses pengembangan model, mereka dapat membangun fundamental yang kokoh untuk menguasai bidang ini.

Pada artikel ini, kita akan mengupas beberapa hal yang perlu dipahami Data Scientist pemula untuk memulai perjalanan mereka dalam menggunakan Machine Learning. Tertarik untuk tahu lebih lanjut? Yuk, simak pembahasannya!

1. Jenis-Jenis Machine Learning

Saat ini, ada berbagai tipe Machine Learning, namun kali ini kita akan fokus membahas jenis Machine Learning utama, yaitu:

• Supervised Learning. Ciri yang paling menonjol dari jenis ini adalah menggunakan data yang telah memiliki label (ada label input dan output). Model akan melewati proses training menggunakan data berlabel tersebut. Contoh penggunaan Supervised Learning adalah klasifikasi dan regresi. Algoritma ini cocok untuk tugas-tugas seperti face recognition, klasifikasi email spam, atau prediksi harga.

• Unsupervised Learning. Jenis ini merupakan kebalikan dari Supervised Learning. Dalam Unsupervised Learning, model dilatih dengan data yang tidak memiliki label atau output yang diketahui. Algoritma ini bertujuan menemukan pola atau struktur yang tersembunyi dalam data, seperti klaster atau asosiasi. Contoh penggunaannya adalah segmentasi pelanggan dan pengelompokan dokumen.

• Reinforcement Learning. Berbeda dari Supervised dan Unsupervised Learning, jenis ini lebih berfokus pada training melalui interaksi dengan environment. Model akan belajar dari feedback dalam bentuk "reward" atau "penalty" berdasarkan tindakan yang diambil. Contoh penerapan adalah dalam robotika dan game AI.

  
  

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Proses Pengembangan Model Machine Learning

Sebelum bisa digunakan untuk prediksi atau membuat keputusan secara otomasi, model Machine Learning harus dikembangkan terlebih dahulu. Biasanya akan melibatkan beberapa tahapan utama, seperti:

• Pengumpulan dan Pembersihan Data. Tahapan ini menjadi tahapan paling awal dan menentukan model yang akan dikembangkan. Kualitas data adalah aspek yang sangat penting dalam Machine Learning. Sehingga saat pengumpulan data, kita perlu memastikan bahwa data yang diambil adalah data yang valid dan relevan.

  Biasanya, data mentah yang baru dikumpulkan bukanlah data yang langsung siap digunakan untuk analisis. Data tersebut perlu dibersihkan terlebih dahulu dari anomali, missing value, atau outlier sebelum digunakan dalam pelatihan model.

• Feature Selection. Data yang tersedia, biasanya memiliki beberapa variabel, namun tidak semua variabel tersebut akan digunakan untuk membangun model.

  Fitur atau variabel yang dipilih untuk model mempengaruhi kinerja dan akurasi, sehingga kita perlu memilih fitur yang relevan untuk membantu model memahami pola yang lebih baik dalam data.

• Pemilihan Algoritma. Tahapan selanjutnya adalah menentukan algoritma yang tepat untuk permasalahan yang dihadapi. Berbagai algoritma seperti Decision Trees, Random Forests, Neural Networks, dan lainnya memiliki kelebihan yang berbeda untuk situasi yang berbeda pula. Kesalahan dalam pemilihan algoritma akan membuat model tidak bisa berfungsi dengan baik.

• Training dan Evaluasi Model. Model dilatih dengan data training dan kemudian dievaluasi dengan data testing. Evaluasi ini dilakukan dengan berbagai metrik untuk melihat kinerja model (misalnya, akurasi, precision, recall).

3. Overfitting dan Underfitting

Dalam Machine Learning, Data Scientist akan menghadapi dua tantangan utama, yaitu overfitting dan underfitting. Overfitting dapat terjadi saat model terlalu "menghafal" data training, sehingga performanya akan tinggi pada data training namun buruk pada data baru.

Hal ini biasanya dapat terjadi ketika model terlalu kompleks atau ada terlalu banyak fitur atau variabel yang tidak relevan. Itulah mengapa, kita harus memilih fitur yang memang relevan dengan permasalahan saja. Sementara underfitting merupakan kebalikannya dari overfitting. Underfitting akan terjadi saat model terlalu sederhana dan gagal menangkap pola dalam data, sehingga menyebabkan performa rendah pada data training maupun testing.

Oleh karena itu, Data Scientist perlu memahami cara untuk menyeimbangkan kompleksitas model dan menyaring fitur atau variabel yang relevan untuk menghindari kedua masalah ini.

4. Pentingnya Evaluasi Model

Evaluasi model sangat penting dalam Machine Learning untuk memastikan apakah model yang dibangun telah sesuai dengan tujuan atau masih belum mendekati tujuan. Beberapa metrik yang sering digunakan dalam evaluasi model antara lain:

• Akurasi merupakan persentase prediksi yang benar dari keseluruhan data.

• Precision dan Recall. Precision digunakan untuk mengukur ketepatan prediksi positif, sementara recall bermanfaat untuk mengukur kemampuan model dalam menangkap semua sampel positif.

• F1 Score merupakan gabungan dari precision dan recall, cocok digunakan untuk data yang tidak seimbang.

• MSE (Mean Squared Error) dapat digunakan untuk model regresi dalam mengukur seberapa besar kesalahan rata-rata antara prediksi dan nilai sebenarnya.

  
  

Memilih metrik evaluasi yang tepat sesuai dengan jenis case yang sedang dihadapi akan membantu Data Scientist untuk melihat kelebihan dan kekurangan model yang dibangun.

Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar

Machine Learning adalah bidang yang luas dan kompleks, tetapi memahami dasar-dasar ini akan membantu Data Scientist pemula untuk memperkuat fundamental dari pekerjaan mereka. Dengan terus berlatih dan bereksperimen, Data Scientist dapat mengembangkan keterampilan mereka dan menguasai metode serta algoritma yang lebih canggih dalam waktu singkat.

Tertarik dengan Machine Learning? Kita bisa memulai dengan mempelajari Machine Learning di DQLab. Selain modul pembelajaran, kita juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner yang diadakan oleh DQLab.

DQLab merupakan platform belajar online dengan fokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI). Platform ini telah menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Selain itu, materi yang ada di DQLab telah dibuat menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT.

Untuk mendapatkan pengalaman belajar menarik, buruan sign up di DQLab. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Analyst!

Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri