Metode Machine Learning yang Harus Diketahui Data Scientist

Saat ini machine learning menjadi topik hangat yang banyak diangkat dalam  penelitian dan industri, dengan metodologi baru yang dikembangkan setiap saat. Kecepatan dan kompleksitas data yang tidak terkendali memerlukan tools khusus yang bisa digunakan untuk menghandle data tersebut namun tetap ramah untuk pemula. Salah satu tools tersebut adalah machine learning dan data science. 

Metode machine learning banyak digunakan oleh data scientist untuk mengekstrak informasi berharga yang tersembunyi di dalam big data. Dengan bantuan machine learning, pekerjaan analisis data menjadi lebih mudah karena tidak perlu menghitung secara manual. 

Algoritma machine learning yang juga disebut dengan model adalah ekspresi matematika yang digunakan untuk mengolah data yang outputnya bisa dijadikan solusi atas suatu permasalahan, terutama masalah bisnis. Tujuan penggunaan algoritma machine learning adalah untuk mengubah data menjadi insight. Misalnya, seorang pemilik bisnis ingin mengantisipasi penjualan untuk kuartal berikutnya, ia dapat menggunakan algoritma machine learning untuk memprediksi penjualan tersebut berdasarkan penjualan sebelumnya dan data relevan lainnya. 

Saat ini ada banyak metode machine learning yang bisa dimanfaatkan oleh data scientist dan sebagai calon data scientist handal, sudah semestinya kamu memahami metode machine learning yang harus kamu pahami, bukan? Nah yuk simak artikel ini sampai akhir untuk memahami metode machine learning apa saja yang wajib dikuasai oleh data scientist.

1. Metode Regresi

Metode regresi termasuk dalam kategori supervised learning. Metode ini membantu kita untuk memprediksi atau menjelaskan nilai numerik tertentu berdasarkan kumpulan data sebelumnya, misalnya memprediksi harga properti berdasarkan data harga sebelumnya untuk properti serupa. Metode paling sederhana adalah regresi linier di mana kita menggunakan persamaan matematis garis (y = m * x + b) untuk memodelkan kumpulan data. 

Metode ini akan melatih model regresi linier dengan banyak pasangan data (x, y) dengan menghitung posisi dan kemiringan garis yang meminimalkan total jarak antara semua titik data dan garis. Dengan kata lain, kita menghitung kemiringan (m) dan perpotongan y (b) untuk garis yang paling mendekati pengamatan dalam data.

Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!

2. Metode Klasifikasi

Klasifikasi merupakan metode machine learning bertipe supervised learning. Tujuan metode klasifikasi adalah untuk memprediksi atau menjelaskan nilai kelas. Misalnya, metode ini dapat membantu memprediksi apakah pelanggan online akan membeli produk atau tidak. Outputnya bisa ya atau tidak dan pembeli atau bukan pembeli. 

Tetapi metode klasifikasi tidak terbatas pada dua kelas. Misalnya, metode klasifikasi dapat membantu menilai apakah gambar yang diberikan berisi mobil atau truk. Dalam hal ini, output akan menjadi 3 nilai yang berbeda: 1) gambar berisi mobil, 2) gambar berisi truk, atau 3) gambar tidak berisi mobil atau truk.

3. Metode Clustering

Metode clustering masuk ke dalam unsupervised learning karena tujuannya adalah untuk mengelompokkan atau mengelompokkan observasi yang memiliki karakteristik serupa. Metode tidak tidak menggunakan informasi output untuk training, tetapi membiarkan algoritma menentukan outputnya sendiri. 

Dalam metode clustering, kita hanya dapat menggunakan visualisasi untuk memeriksa kualitas solusi. Metode clustering yang paling populer adalah K-Means, di mana œK mewakili jumlah cluster yang dipilih.

4. Natural Language Processing (NLP)

Natural Language Processing (NLP) bukanlah metode machine learning semata, melainkan teknik yang banyak digunakan untuk menyiapkan teks untuk machine learning. Coba bayangkan ketika banyak sekali dokumen teks dalam berbagai format misalnya word, blog online, dan sebagainya. 

Sebagian besar dokumen teks ini akan penuh dengan kesalahan ketik, karakter yang hilang, dan kata-kata lain yang perlu disaring. Saat ini, paket paling populer untuk memproses teks adalah NLTK (Natural Language ToolKit), yang dibuat oleh para peneliti di Stanford.

Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian

Apakah kamu tertarik untuk mempelajari dan mempraktekan algoritma machine learning secara langsung? Yuk coba belajar dan praktek langsung dengan modul DQLab! Modul DQLab dilengkapi dengan data yang mencerminkan data real di dunia industri sehingga kita bisa mempraktekkannya secara langsung tanpa tools tambahan. 

Klik button di bawah ini atau sign up melalui DQLab.id untuk mengakses FREE modul "Introduction to Data Science" sebagai pengenalan sebelum praktik menggunakan data asli. Selamat mencoba!

Penulis: Galuh Nurvinda K

Editor: Annissa Widya Davita