Pengenalan Ragam Machine Learning untuk Praktisi Data Pemula
Di era digital yang serba cepat saat ini, data telah menjadi salah satu aset terpenting bagi bisnis dan organisasi di seluruh dunia. Setiap interaksi, transaksi, dan aktivitas digital menghasilkan data yang berlimpah. Namun, data mentah saja tidak memiliki nilai tanpa analisis yang tepat untuk mengungkap pola dan wawasan tersembunyi.
Di sinilah peran machine learning (ML) menjadi sangat penting. Dengan kemampuannya untuk mempelajari pola dari data secara otomatis, ML membantu bisnis untuk mendapatkan insight berharga, memprediksi tren masa depan, dan membuat keputusan yang lebih cerdas dan berbasis data.
Bagi seorang data scientist, khususnya yang baru terjun di bidang ini, memahami dasar-dasar machine learning adalah keahlian yang tidak bisa diabaikan. ML tidak hanya memberikan keunggulan kompetitif dalam pekerjaan sehari-hari tetapi juga membuka peluang untuk melakukan analisis yang lebih mendalam dan presisi. Dengan demikian, data scientist dapat memastikan bahwa data yang dianalisis dapat mendukung pencapaian tujuan bisnis secara efektif.
Machine Learning (ML) adalah salah satu cabang dari kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) yang berfokus pada pengembangan algoritma dan model yang memungkinkan komputer belajar dari data tanpa perlu pemrograman ulang secara eksplisit.
Melalui proses pembelajaran ini, sistem ML dapat mengenali pola, membuat prediksi, dan meningkatkan kinerja mereka seiring waktu dengan menerima lebih banyak data. Ada banyak jenis dari machine learning. Penasaran? Yuk kita simak bersama!
1. Supervised Learning (Pembelajaran Terawasi)
Supervised learning adalah jenis machine learning yang menggunakan data berlabel untuk melatih model. Dalam supervised learning, setiap data dilengkapi dengan label atau hasil yang diketahui, sehingga model dapat mempelajari hubungan antara input dan output. Contoh umum algoritma supervised learning adalah regresi linier dan klasifikasi. Contoh kasus yang bisa dikerjakan dengan jenis machine learning ini adalah prediksi harga rumah berdasarkan data lokasi, ukuran, dan fasilitas yang ada.
Salah satu modul DQLab yang menggunakan algoritma supervised learning adalah Multiclass Classification dengan Algoritma Multinomial Naive Bayes dan k-Nearest Neighbors.
Dengan menyelesaikan modul ini, kita akan mampu mendeskripsikan cara kerja dari algoritma Multinomial Naive Bayes dan k-NN untuk tugas multiclass classification, dapat memahami kelebihan dan kekurangan kedua algoritma, menggunakan kedua algoritma klasifikasi untuk kasus assessment resiko pinjaman kredit, memahami dan dapat mengaplikasikan strategi validasi silang K-Fold untuk mengevaluasi keberhasilan model, dan memahami pentingnya pre-process dalam mempengaruhi capaian performa mesin dalam tugas klasifikasi.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Unsupervised Learning (Pembelajaran Tanpa Pengawasan)
Pada unsupervised learning, model dilatih dengan data yang tidak memiliki label atau hasil tertentu. Tujuannya adalah untuk menemukan pola atau struktur tersembunyi dalam data. Algoritma seperti clustering (pengelompokan) dan asosiasi termasuk dalam kategori ini.Contoh kasus yang bisa ditangani dengan algoritma ini adalah mengelompokkan pelanggan dengan karakteristik serupa untuk segmentasi pasar.
Di DQLab, ada juga modul yang bisa kita coba untuk memperdalam algoritma yang satu ini. Modul dengan judul Machine Learning: Algoritma K-Means dengan Python.
Dengan menyelesaikan modul ini, kita akan mengenal apa itu Algoritma K-Means, memahami mengapa K-Means merupakan salah satu algoritma yang populer dipakai untuk unsupervised machine learning, memahami konsep dari algoritma K-Means, memahami dan dapat melakukan implementasi algoritma K-Means dengan Python, mengetahui kekurangan dan kelebihan dari Algoritma K-Means, memahami tipe-tipe problem case yang solusinya dapat dicari dengan menggunakan algoritma K-Means.
3. Semi-Supervised Learning (Pembelajaran Semi Terawasi)
Semi-supervised learning berada di antara supervised dan unsupervised learning. Dalam jenis ini, sebagian data memiliki label sementara sebagian lainnya tidak. Metode ini cocok ketika label data sulit atau mahal untuk diperoleh, tetapi kita tetap ingin mendapatkan hasil prediksi yang akurat. Contoh kasus yang bisa diselesaikan dengan algoritma ini adalah mengklasifikasikan gambar dalam ribuan kategori dengan hanya sebagian kecil gambar yang berlabel.
4. Reinforcement Learning (Pembelajaran Penguatan)
Reinforcement learning adalah jenis ML di mana model dilatih untuk membuat serangkaian keputusan melalui proses trial and error, dengan tujuan memaksimalkan penghargaan (reward) kumulatif. Model belajar dari hasil tindakan yang diambilnya, memperbaiki kesalahan, dan mengoptimalkan hasil di masa mendatang. Contoh kasus yang bisa diaplikasikan adalah mengembangkan agen AI yang dapat bermain game atau mengemudikan kendaraan secara mandiri.
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
Machine learning membuka peluang bagi data scientist pemula untuk menghasilkan solusi yang inovatif dalam berbagai bidang. Dengan memahami dasar-dasar machine learning dan empat jenis utamanya, kita bisa membangun fondasi yang kuat dalam mengembangkan model yang relevan dan bermanfaat bagi bisnis maupun penelitian. Memulai perjalanan dalam machine learning mungkin menantang, tetapi dengan konsep yang tepat, langkah pertama ini dapat menjadi awal yang menjanjikan dalam dunia data science.
Yuk coba kerjakan project dari modul DQLab! DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam. DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali, atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner.
Penulis: Galuh Nurvinda K