Serba-Serbi Machine Learning Python, Pemula Wajib Tahu!

Machine learning saat ini menjadi hal yang diperbincangkan di berbagai platform. Pembahasannya dapat dengan mudah kita temukan di media sosial, workshop, webinar, dan lainnya. Apa itu machine learning? Machine learning adalah sebuah sistem yang dirancang untuk dapat mempelajari data dengan sendirinya tanpa perlu diprogram ulang secara berkala.

Output yang diberikan merupakan hasil pembelajaran dari machine learning yang dirancang sesuai dengan algoritmanya. Biasanya semakin banyak data yang dilatih pada machine learning maka semakin baik machine learning tersebut. Data yang diolah dengan machine learning adalah big data. 

Teknologi machine learning bertujuan untuk memudahkan pengolahan data dalam jumlah besar dan beragam (big data) dan dapat diandalkan untuk memprediksi kejadian di masa mendatang. Dalam dunia bisnis, tentu ini sangat menguntungkan karena perusahaan dapat menggunakannya sebagai dasar dalam pengambilan keputusan bisnis lanjutan.

Dengan prediksi yang dihasilkan machine learning, perusahaan juga jadi selangkah lebih maju dair kompetitornya. Bagi pemula yang ingin terjun berkarir di bidang data, wajib hukumnya memahami machine learning. Serba-serbi machine learning dengan Python akan kita bahas di artikel kali ini.

Yuk, simak sampai akhir!

1. Alasan Python Ideal untuk Machine Learning

Python disebut-sebut menjadi tools yang ideal untuk membangun machine learning. Selain dari sisi developernya yang harus mampu menangani machine learning, tools yang sesuai juga jadi salah satu faktor suksesnya machine learning. Tapi mengapa Python? Mungkin sahabat DQ mempertanyakan hal tersebut.

Ada beberapa alasan yang menjadikan Python ideal untuk machine learning, diantaranya yaitu sebagai berikut.

• Python merupakan bahasa yang mudah dipelajari dan dipahami. Developer lebih mudah membangun machine learning karena pemrograman Python fokus pada keterbacaan kodenya. 

• Bersifat open source sehingga dapat digunakan oleh siapa saja tanpa biaya yang tinggi untuk mengakses fungsi-fungsi lengkapnya.

• Dapat dijalankan di berbagai sistem operasi seperti Linux, Windows, MacOS, dan lainnya.

• Python punya banyak library yang dapat diandalkan untuk membangun machine learning.

• Memiliki komunitas yang luas sehingga developer dapat berbagi library, fungsi, atau sharing project. 

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

2. Rekomendasi Library Python untuk Machine Learning

Salah satu keunggulan Python adalah tersedia berbagai library yang dapat digunakan untuk membangun machine learning. Pemilihan library ini juga berpengaruh pada hasil machine learning yang dibuat. 

Beberapa library yang sering digunakan yaitu sebagai berikut:

• Pandas digunakan untuk mengakses dan menganalisis data seperti mengelompokkan dan mengklasifikasikan data dari berbagai sumber (CSV, database SQL, Excel, dan lainnya).

• Numpy digunakan untuk pemecahan masalah terkait data numerik.

• Matplotlib digunakan untuk membuat visualisasi data hasil analisis dengan menggunakan grafik, plot, dan lain sebagainya.

• Scikit-Learn merupakan library open source yang sangat baik dalam mendukung berbagai tipe machine learning seperti unsupervised learning dan supervised learning serta sempurna digunakan untuk analisis data dan data mining. 

• Keras merupakan library yang dikembangkan untuk membuat pembelajaran machine learning yang mendalam dengan cepat dan semudah mungkin.

• TensorFlow merupakan library open source paling populer untuk machine learning. Arsitektur yang dimiliki TensorFlow fleksibel dengan beragam toolkit. Library ini cocok diimplementasikan dalam AI dan deep learning dan dapat digunakan pada beberapa platform komputasi seperti CPU, GPU, dan TPU. 

• Seaborn adalah salah satu paket yang digunakan dalam library Python yang dirancang diatas Matplotlib dan terintegrasi dengan struktur data dari Pandas. Seaborn digunakan untuk visualisasi data dan juga berfungsi membaca serta memahami data kemudian dipetakan dalam bentuk grafis statistik sehingga menghasilkan plot yang informatif. 

• SciPy merupakan paket dalam library Python yang terdiri dari beberapa modul meliputi statistik, integrasi, hingga aljabar linear. SciPy juga dapat digunakan dalam image manipulation.

3. Langkah-Langkah Membangun Machine Learning 

Membangun machine learning bukanlah perkara mudah. Ada berbagai tahap yang harus dilalui agar rancangan machine learning sesuai dengan yang diharapkan.

 Langkah-langkah yang harus diperhatikan dalam membangn machine learning yaitu sebagai berikut.

• Langkah pertama yaitu mengumpulkan data. Pengumpulan data dapat dilakukan dengan berbagai metode salah satu contohnya yaitu web scraping. Web scraping menggunakan program automaton untuk value yang ada pada website dengan memanggil URL-nya.

• Membersihkan, mempersiapkan, dan manipulasi data agar data mentah yang sudah didapatkan menjadi lebih layak untuk digunakan atau dianalisis. 

• Train model adalah langkah dalam membangun machine learning yang bertujuan melatih model yang diterapkan dalam sistem.

• Test data yaitu proses dalam machine learning yang menggunakan data untuk melakukan prediksi. 

• Validasi model yaitu tahapan yang bertujuan mengukur kinerja model yang diterapkan pada machine learning. Langkah ini bertujuan untuk memastikan apakah model yang digunakan adalah model terbaik dan sesuai untuk menjawab permasalahan yang ada. 

4. Contoh Penerapan Machine Learning

Dalam kehidupan sehari-hari sebenarnya kita sudah merasakan kelebihan teknologi machine learning. Salah satu contohnya yaitu online shopping. Sekarang ini ada banyak e-commerce yang memudahkan kegiatan berbelanja. Tinggal klik, bayar, dan tunggu barang sampai dirumah. 

Namun sadarkah kamu ada penerapan machine learning di dalamnya? Ketika kamu berselancar mencari suatu barang di salah satu ecommerce favoritmu, sistem akan memunculkan produk-produk serupa dari berbagai toko. 

Sistem rekomendasi ini adalah penerapan machine learning yang bertujuan merekomendasikan barang-barang berdasarkan yang dicari pengguna sehingga pengguna lebih mudah mendapatkan barang yang diinginkan. 

Baca juga : Kenali Algoritma Klasifikasi Machine Learning Terpopuler di Tahun 2021

5. Belajar Machine Learning dari Dasar Bersama DQLab

Mempelajari machine learning adalah hal wajib jika kamu ingin menjadi praktisi data seperti Data Scientist atau Data Analyst. Selain kemampuan analisis, skill dalam merancang machine learning juga menjadi hal yang sangat penting.

Membangun machine learning masuk dalam tugas dan tanggung jawab seorang praktisi data. Pemula non IT juga bisa loh menjadi praktisi data. Bingung mulai dari mana? Yuk, gabung di DQLab.id! Module terstruktur yang disusun oleh mentor data ditujukan untuk memudahkan pemula belajar machine learning mulai dari dasar.

Dapatkan juga sertifikat completion di setiap penyelesaian modulnya yang bisa di upload di media sosial profesional yang kamu punya.

Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya