Ragam Dasar Model Machine Learning untuk Pemula

Machine Learning merupakan salah satu cabang dari kecerdasan buatan atau yang dikenal dengan Artificial Intelligence (AI). Teknologi ini berfokus pada pengembangan algoritma yang memungkinkan komputer untuk belajar dari dan membuat prediksi atau keputusan berdasarkan data. Dengan adanya teknologi Machine Learning, data yang berskala besar dapat dimanfaatkan dengan benar sehingga para praktisi data bisa merekomendasikan tindakan yang relevan dengan permasalahan yang ada.

Dalam teknologi Machine Learning, kita akan mengenal istilah model. Model machine learning bisa dikatakan sebagai otak dari teknologi ini, dimana model adalah representasi matematis dari sistem atau proses yang dilatih untuk melakukan tugas-tugas tertentu dengan menganalisis data. Dalam artikel ini kita akan banyak membahas mengenai Machine Learning model, mulai dari definisi, komponen utama, serta pengaplikasian model ini dalam berbagai bidang. Penasaran kan? Yuk, simak pembahasannya!

1. Definisi Machine Learning Model

Model Machine Learning adalah algoritma atau sistem matematis yang diinstruksikan untuk menemukan pola dalam data dan menggunakan pola tersebut untuk membuat prediksi atau keputusan berdasarkan input data baru. Itulah kenapa, model Machine Learning disebut sebut sebagai otak dari teknologi ini. Model Machine Learning dibangun melalui proses training, dimana model dilatih menggunakan dataset yang ada untuk mengenali pola dan hubungan dalam data.

Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!

2. Komponen Utama Machine Learning Model

Secara umum, model Machine Learning memiliki beberapa komponen utama, diantaranya adalah:

• Data yang berupa kumpulan informasi, dimana bisa digunakan untuk melatih model. Data ini bisa berupa teks, angka, gambar, atau jenis data lainnya.

• Fitur merupakan atribut atau karakteristik dari data yang digunakan untuk membuat prediksi. Fitur diekstraksi dari data mentah untuk mewakili informasi yang relevan.

• Algoritma adalah metode atau prosedur yang digunakan untuk melatih model. Algoritma menentukan bagaimana model akan belajar dari data.

  
  

Contoh komponen utama dalam kasus prediksi harga rumah, data dapat mencakup ukuran rumah, lokasi, jumlah kamar, dll. Fitur adalah atribut-atribut ini, sementara algoritma seperti regresi linier dapat digunakan untuk melatih model.

3. Proses Pelatihan dan Validasi

Pelatihan atau training adalah proses dimana model Machine Learning belajar dari data. Algoritma Machine Learning akan menggunakan data train untuk menyesuaikan parameter model agar dapat membuat prediksi yang akurat. Proses ini melibatkan iterasi yang berulang, di mana model terus memperbaiki dirinya sendiri berdasarkan kesalahan atau deviasi dari prediksi yang diharapkan.

Sementara validasi adalah tahapan untuk mengevaluasi kinerja model menggunakan data yang tidak digunakan selama proses training, yang disebut data validasi. Tujuan dari dilakukan validasi atau testing ini adalah untuk membantu memastikan bahwa model tidak overfitting, yaitu tidak terlalu menyesuaikan diri dengan data train sehingga kurang akurat pada data baru. Teknik seperti cross-validation digunakan untuk memvalidasi model secara lebih komprehensif.

4. Aplikasi Machine Learning Model di Berbagai Bidang

Model Machine Learning bisa dimanfaatkan dalam berbagai bidang, guna mempermudah pekerjaan banyak orang. Berikut adalah contoh penerapannya di berbagai bidang:

Kesehatan:

Model Machine Learning dapat digunakan untuk mendiagnosis penyakit berdasarkan data medis seperti gambar MRI atau riwayat kesehatan pasien. Manfaatnya adalah untuk mendeteksi dini penyakit dan pengobatan yang lebih efektif.

Keuangan:

Model Machine Learning bisa digunakan untuk mendeteksi aktivitas penipuan berdasarkan pola transaksi atau untuk memprediksi risiko kredit. Dengan begitu, kita bisa mengurangi risiko finansial dan meningkatkan keamanan transaksi.

Ritel:

Dalam bidang ritel, model Machine Learning dapat digunakan untuk memprediksi permintaan produk, mengelola inventaris, dan personalisasi rekomendasi produk. Hal ini akan bermanfaat untuk meningkatkan penjualan dan kepuasan pelanggan.

Transportasi:

Model Machine Learning juga bisa digunakan dalam bidang transportasi, misalnya digunakan dalam pengembangan kendaraan otonom, seperti mobil self-driving yang dapat mengidentifikasi objek di jalan dan membuat keputusan mengemudi. Hal ini dapat meningkatkan keselamatan dan efisiensi transportasi.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

Machine Learning model adalah komponen kunci dalam teknologi Machine Learning yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data dan membuat keputusan atau prediksi yang akurat. Terdapat berbagai jenis model machine learning yang dapat diterapkan dalam berbagai bidang, dari kesehatan hingga transportasi. 

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