Misteri Machine Learning bagi Data Scientist Pemula

Di era digital ini, kita hidup di tengah arus data dan teknologi yang tidak terbendung. Mulai pekerjaan, media sosial, belanja online, hingga aplikasi musik dan film, setiap hal yang kita lakukan terhubung dengan data. Di balik semua itu, ada teknologi yang dikenal sebagai machine learning (ML) yang bekerja untuk memahami perilaku dan preferensi kita.

Machine learning adalah fondasi dari banyak kemajuan teknologi masa kini. Mulai dari membantu perusahaan membuat keputusan yang lebih cerdas, hingga membantu kita menemukan konten yang sesuai selera. Menariknya, machine learning tidak hanya berguna untuk ilmuwan data (data scientist), tapi juga sangat bermanfaat bagi siapa saja yang ingin meningkatkan pemahaman tentang teknologi atau bahkan berkarier di bidang ini.

1. Mengupas Aplikasi Machine Learning dalam Keseharian

Apa yang membuat machine learning begitu menarik adalah penerapannya yang terasa dekat dan nyata di kehidupan kita sehari-hari. Bahkan jika kita belum menyadarinya, ML sering kali menjadi bagian dari rutinitas harian kita. Berikut adalah beberapa contoh penggunaan machine learning yang umum kita jumpai:

• Rekomendasi Konten di Platform Hiburan

  Ketika kamu menonton film di Netflix atau mendengarkan musik di Spotify, sistem di balik aplikasi tersebut bekerja dengan machine learning untuk mempelajari preferensi kamu. Mereka menganalisis jenis film atau lagu yang sering kamu pilih, untuk merekomendasikan konten yang paling relevan di masa mendatang.

• Asisten Virtual seperti Siri dan Google Assistant

  Siri dan Google Assistant menggunakan ML untuk memahami instruksi yang kamu berikan dan memberikan tanggapan terbaik. Semakin sering kamu menggunakannya, semakin “pintar” mereka dalam mengenali pola suaramu dan memahami kebiasaan kamu.

• Deteksi Penipuan di Perbankan

  Institusi keuangan menggunakan machine learning untuk mendeteksi transaksi yang mencurigakan. ML membantu bank mengenali pola transaksi yang tidak biasa, sehingga bisa mengidentifikasi dan mencegah potensi penipuan.

2. Cara Kerja Machine Learning: Konsep Dasar yang Wajib Dipahami

Lalu, bagaimana machine learning sebenarnya bekerja? Untuk pemula, ada beberapa konsep dasar yang perlu dipahami sebelum terjun lebih jauh:

1. Mempersiapkan “Data” sebagai Kunci Utama
   Setiap proses machine learning dimulai dari data. Bayangkan data sebagai “pengalaman” yang dimiliki oleh komputer untuk belajar. Semakin banyak data yang tersedia, semakin akurat sistem tersebut dalam membuat prediksi atau mengambil keputusan.

2. Membuat dan Melatih Model Machine Learning
   Model ML adalah “otak” di balik keputusan dan prediksi yang dibuat oleh mesin. Model ini dilatih menggunakan data, dan model inilah yang kemudian belajar untuk mengidentifikasi pola dan membuat prediksi.

3. Memahami Jenis-Jenis Machine Learning
   Terdapat tiga jenis utama machine learning yang digunakan dalam berbagai aplikasi:

• Supervised Learning: Di sini, data dilengkapi dengan label sehingga komputer bisa belajar dari contoh-contoh yang diberikan. Misalnya, komputer diberi foto-foto kucing dan anjing yang sudah diberi label agar bisa mengenali keduanya.

• Unsupervised Learning: Dalam metode ini, data tidak dilengkapi dengan label, sehingga komputer harus menemukan pola sendiri. Ini sering digunakan untuk pengelompokan atau clustering, seperti menemukan pola belanja pelanggan.

• Reinforcement Learning: Komputer belajar melalui sistem reward atau penghargaan. Contohnya, AI yang belajar bermain game akan mencoba berbagai strategi dan mendapatkan poin setiap kali berhasil. Dari sinilah AI belajar untuk lebih baik.

Pemahaman tentang tipe-tipe ini akan membantu kita dalam memilih metode yang sesuai untuk setiap masalah yang ingin diselesaikan dengan machine learning.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

3. Langkah Awal Belajar Machine Learning untuk Pemula

Bagi pemula, memulai perjalanan di dunia machine learning bisa tampak menakutkan. Namun, dengan mengikuti langkah-langkah dasar, proses belajar akan menjadi lebih terstruktur dan menyenangkan. Pertama, kuasai bahasa pemrograman seperti Python karena ia memiliki pustaka khusus untuk machine learning yang mudah digunakan, seperti Scikit-Learn, TensorFlow, dan PyTorch. Setelah itu, pahami konsep statistik dasar, seperti distribusi data, probabilitas, dan korelasi, karena konsep-konsep ini merupakan dasar analisis data dalam ML.

Selanjutnya, belajarlah menggunakan pustaka machine learning dengan mencoba membangun model sederhana, seperti linear regression. Banyak platform online seperti DQLab, Coursera, dan Udacity menawarkan kursus machine learning bagi pemula yang bisa diikuti secara gratis maupun berbayar.

Agar lebih praktis, mulailah mengerjakan proyek kecil, seperti analisis data sederhana atau prediksi harga, yang akan memberikan gambaran nyata tentang bagaimana ML diterapkan. Dengan tahapan-tahapan ini, kamu bisa membangun fondasi yang kokoh dalam mempelajari machine learning.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

4. Kesalahan Umum Pemula dalam Machine Learning dan Cara Menghindarinya

Memahami kesalahan yang sering dilakukan oleh pemula bisa menjadi cara efektif untuk mempercepat proses belajar. Salah satu kesalahan umum adalah ketergantungan pada alat dan perangkat ML tanpa memahami teori dasar di baliknya. Alhasil, pemula hanya “menjalankan” model tanpa benar-benar mengerti bagaimana model tersebut bekerja. Untuk menghindarinya, luangkan waktu untuk memahami konsep dasar dan prinsip-prinsip ML.

Selain itu, pemula sering kali menggunakan data yang tidak cukup atau data yang kurang berkualitas, yang membuat hasil prediksi kurang akurat. Sebaiknya, gunakan data yang memadai dan lakukan pra-pemrosesan data agar hasilnya lebih optimal. Terakhir, hindari overfitting, yaitu ketika model terlalu “terlatih” pada data latihan sehingga sulit beradaptasi pada data baru. Cara mengatasinya adalah dengan membagi data menjadi training set dan testing set agar performa model bisa diuji pada data yang berbeda.

5. Keterampilan Pendukung yang Perlu Dikuasai: Dari Statistik hingga Problem Solving

Untuk menjadi seorang data scientist yang komprehensif, menguasai keterampilan teknis saja tidak cukup. Pengetahuan statistik dan data visualization sangat penting untuk memahami pola dan tren dalam data, sekaligus menyajikannya dengan cara yang menarik.

Di luar keterampilan teknis, soft skills seperti problem solving dan pemikiran kritis (critical thinking) juga sangat diperlukan karena dunia machine learning sering kali penuh dengan masalah kompleks yang memerlukan pendekatan kreatif. Dengan memiliki kombinasi keterampilan teknis dan analitis, seorang data scientist akan mampu mengembangkan solusi berbasis data yang inovatif dan efektif.

Gimana? Kamu tertarik untuk menguasai bidang Machine Learning dan mengembangkan portofolio data yang berkualitas untuk menunjang jenjang karirmu agar lebih cemerlang? Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Disini kamu bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho. Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri.

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari