Tips Belajar Machine Learning
Ada beberapa tips yang bisa kamu lakukan jika tertarik untuk mulai mempelajari machine learning, diantaranya:
Machine Learning dan Deep Learning: Meningkatkan Kemampuan Komputasi dan Analisis Data
Di era digital yang serba canggih ini, teknologi Machine Learning (ML) dan Deep Learning (DL) telah menjadi topik yang hangat diperbincangkan. Kedua teknologi ini merupakan subbidang kecerdasan buatan (AI) yang mampu mempelajari pola dan membuat prediksi berdasarkan data yang besar. Dengan memanfaatkan kekuatan komputasi yang tinggi, ML dan DL telah merevolusi berbagai aspek kehidupan kita, mulai dari otomatisasi proses bisnis hingga pemahaman yang lebih mendalam tentang dunia di sekitar kita. Puskomedia, sebagai perusahaan teknologi masa depan, terus berinovasi untuk menghadirkan solusi dan layanan terbaik dalam bidang ML dan DL.
Salah satu dampak signifikan dari ML dan DL adalah kemampuannya dalam mengotomatiskan tugas-tugas yang berulang dan padat karya. Dengan mempelajari pola dan tren data, algoritma ML dan DL dapat mengidentifikasi dan mengeksekusi serangkaian tugas secara mandiri. Sebut saja, misalnya, proses penyortiran email, pemrosesan dokumen, atau bahkan pengendalian lalu lintas. Kemampuan ini tidak hanya menghemat waktu dan sumber daya, tetapi juga mengurangi kesalahan dan meningkatkan efisiensi secara keseluruhan.
Tipe Machine Learning Adalah:
Data yang diolah memiliki label. Jenis ini memiliki dua tipe yaitu klasifikasi dan regresi, jenis ini biasa digunakan pada aplikasi yang memprediksi kejadian di masa mendatang berdasarkan data historis.
Bantu Pengambilan Keputusan
Algoritma machine learning bisa membantu perusahaan untuk membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan data dan memberikan insight berdasarkan hasil analisis data.
Algoritma machine learning bisa digunakan untuk mempersonalisasi layanan dan produk untuk pelanggan, sehingga bisa meningkatkan kepuasan pelanggan.
Algoritma machine learning bisa digunakan di berbagai sektor atau industri bahkan bisa diterapkan di perusahaan skala kecil hingga besar.
Rekomendasi Tempat Belajar Machine Learning dengan Mentor Expert
Jika kamu ingin mempelajari lebih banyak mengenai machine learning, kamu bisa belajar di Bootcamp Data Science Digital Skola. Kelas data science Digital Skola cocok untuk pemula untuk mempersiapkan skill dan portofolio agar lebih siap kerja. Berikut bocoran beberapa materi yang akan diajarkan:
Tidak hanya belajar hardskill, kamu juga akan dibantu mengasah softskill, membangun portofolio, membentuk professional branding hingga mendapatkan bantuan penyaluran kerja. Cari tahu info lengkapnya dengan klik button di bawah ini!
Machine learning merupakan pembelajaran mesin yang mempelajari beberapa hal di dalamnya seperti algoritma, ilmu statistik, dan lainnya. Machine learning merupakan teknologi bagian dari Artificial Intelligence. Ketika seseorang melakukan proses pengolahan data, sebagian besar orang membutuhkan algoritma machine learning untuk menyelesaikan atau mencari solusi dari permasalahan data yang ada. Algoritma machine learning pun sangat beragam dan digunakan sesuai dengan masalah data yang sesuai.
Algoritma sendiri merupakan suatu proses langkah demi langkah yang tersusun untuk menyelesaikan permasalahan. Algoritma machine learning sendiri sangat beragam dan sudah sering digunakan untuk menyelesaikan permasalahan data dalam berbagai bidang seperti kesehatan, pendidikan, bisnis, keuangan, dan masih banyak lainnya. Kira-kira apa saja ya algoritma machine learning yang cukup sering digunakan dan bagaimana cara kerja machine learning? Yuk, simak artikel berikut ini!
Naive Bayes merupakan salah satu algoritma supervised learning yang sederhana dan cukup sering digunakan. Algoritma ini menggunakan dasar Teori Bayes di dalamnya. Algoritma ini memiliki data training (data yang sudah terdapat label kelas) dan data testing (data yang belum memiliki label kelas). Algoritma Naive Bayes bekerja dengan cara memaksimalkan nilai suatu kelas. Kelas yang memiliki probabilitas tertinggi akan masuk ke dalam salah satu dari label-label yang tersedia.
Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan
Jika pada algoritma supervised learning salah satu tujuan kita adalah untuk mengetahui label kelas pada data, maka pada unsupervised learning tidak berlaku demikian. K-Means merupakan salah satu algoritma supervised learning yang mana cara kerjanya adalah mengklaster atau mengelompokkan data sesuai dengan karakteristik atau kemiripan data menjadi beberapa klaster sesuai dengan nilai k yang telah ditentukan. Pada algoritma ini dibutuhkan centroid atau nilai pusat serta menghitung jarak kedekatan data dengan centroid. Algoritma ini dilakukan secara berulang sampai tidak ada perubahan anggota dalam masing-masing kelompok.
KNN atau K-Nearest Neighbour merupakan salah satu algoritma supervised learning yang mengklasifikasikan atau mengelompokkan data ke dalam beberapa kelompok berdasarkan kemiripan sifat dari data. Algoritma ini hampir mirip dengan algoritma K-Means, yang membedakan adalah pada K-Means melakukan proses clustering sedangkan pada KNN melakukan proses klasifikasi. Terkadang orang menyebut algoritma ini dengan sebutan algoritma malas dikarenakan pada algoritma ini tidak mempelajari cara mengkategorikan data akan tetapi hanya mengingat data yang sudah ada.
Bagaimana Machine Learning Bekerja?
Proses kerja ML melibatkan beberapa langkah utama. Pertama, data dikumpulkan dari berbagai sumber dan dibersihkan untuk menghilangkan kesalahan atau data tidak relevan. Kemudian, data ini dibagi menjadi set pelatihan dan set pengujian. Set pelatihan digunakan untuk “melatih” model ML, yaitu memberikan algoritma sebuah dasar pengetahuan untuk mengidentifikasi pola dan membuat prediksi.
Setelah dilatih, model ML dievaluasi menggunakan set pengujian untuk mengukur kinerjanya. Jika model gagal memenuhi standar akurasi yang diharapkan, maka algoritma dan parameternya dapat disesuaikan untuk meningkatkan efektivitasnya. Proses iteratif ini berlanjut hingga model ML mencapai tingkat akurasi yang memuaskan.
Naive Bayes Classifier
Source: Koushiki Dasgupta Chauduri
Naive bayes classifier merupakan algoritma klasifikasi yang sangat sederhana berdasarkan apa yang disebut pada teorema bayesian. Algoritma ini memiliki satu sifat umum, yaitu setiap data diklasifikasikan tidak bergantung pada fitur lain yang terikat pada kelas atau biasa disebut dengan independen. Artinya, satu data tidak berdampak pada data yang lain.
Meskipun algoritma ini merupakan algoritma yang tergolong sederhana, namun naive bayes dapat mengalahkan beberapa metode klasifikasi yang lebih canggih. Algoritma ini biasa digunakan untuk deteksi spam dan klasifikasi dokumen teks.
Kelebihan algoritma ini adalah sederhana dan mudah diterapkan, tidak sensitif terhadap fitur yang tidak relevan, cepat, hanya membutuhkan sedikit data training, dan dapat digunakan untuk masalah klasifikasi multi-class dan biner.
Machine Learning: Sebuah Revolusi dalam Komputasi
Machine Learning (ML) adalah subbidang kecerdasan buatan (AI) yang memberikan kemampuan pada komputer untuk belajar dari data tanpa diprogram secara eksplisit. Istilah “belajar” dalam konteks ML bukan berarti menyerap pengetahuan melalui instruksi atau ceramah, melainkan mengacu pada proses ekstraksi pola dan wawasan secara otomatis dari kumpulan data yang besar.
Dengan memanfaatkan algoritma canggih, sistem ML dapat mengidentifikasi keterkaitan tersembunyi, memprediksi tren, dan membuat keputusan berdasarkan temuan yang diperoleh dari data. Kemampuan ini telah merevolusi berbagai industri, mulai dari perawatan kesehatan hingga keuangan, dengan mengotomatiskan tugas-tugas kompleks, meningkatkan efisiensi, dan menghasilkan wawasan yang berharga.
Cara Kerja Machine Learning
Machine learning bekerja dengan menggunakan algoritma dan model statistik untuk menganalisis data, mengidentifikasi pola dan hubungan, serta membuat prediksi atau keputusan berdasarkan analisis tersebut. Ada beberapa langkah yang terjadi dalam proses pembelajaran mesin yaitu:
Mulai Belajar Menjadi Data Scientist dari Sekarang!
Tahukah kalian bahwa data scientist kini sangat banyak diminati oleh berbagai kalangan. Data scientist merupakan profesi terseksi di abad ini serta gaji dan jenjang karirnya pun cukup menjanjikan. Jadi, Untuk mengetahui lebih lanjut terkait data scientist kita dapat mempelajarinya di DQLab lohh. Caranya sangat mudah, yaitu cukup signup di DQLab dan nikmati momen belajar gratis bersama DQLab dengan mengakses module gratis dari R, Python atau SQL!
Penulis : Latifah Uswatun Khasanah
Editor : Annissa Widya Davita
Beberapa tahun terakhir, banyak yang mulai mempelajari Machine Learning. Hal ini tidak lepas dari perkembangan teknologi komputasi dan penyimpanan data yang semakin murah. Namun tidak semua orang mengerti apa itu Machine Learning. Ada beberapa pertanyaan yang sering disampaikan:
Sekarang, mari kita ambil kesimpulan dari percakapan berikut:
Secara definisi, machine learning atau pembelajaran mesin adalah ilmu atau studi yang mempelajari tentang algoritma dan model statistik yang digunakan oleh sistem komputer untuk melakukan task tertentu tanpa instruksi eksplisit. Machine learning bergantung pada pola dan kesimpulan. Untuk mendapatkan pola dan kesimpulan tersebut, algoritma machine learning menghasilkan model matematika yang didasari dari data sampel yang sering disebut dengan ‘training data.’
AI ini mengacu pada prosedur pemrograman komputer (machine) untuk mengambil suatu yang rasional. Apa itu rasional? Rasional adalah dasar dalam mengambil keputusan
Sebagai contoh, AI digunakan untuk memeriksa apakah parameter tertentu dalam sebuah program berperilaku Normal. Misalnya, mesin dapat menimbulkan alarm jika parameter mengatakan ‘X’ melintasi ambang batas tertentu yang pada gilirannya dapat mempengaruhi hasil proses terkait.
Machine Learning adalah subset dari AI dimana mesin dilatih untuk belajar dari pengalaman masa lalu. Pengalaman masa lalu dikembangkan melalui data yang dikumpulkan, kemudian menggabungkan dengan algoritma (seperti Naïve Bayes, Support Vector Machine (SVM)) untuk memberi hasil akhir.
Statistik adalah cabang matematika yang memanfaatkan data baik dari keseluruhan populasi atau sampel untuk melakukan analisis dan menyajikan kesimpulan. Beberapa teknik statistik yang digunakan adalah regresi, varians, standar deviasi, probabilitas bersyarat dan lainnya.
Mari kita pahami dari contoh berikut. Misalkan, saya perlu memisahkan kiriman di inbox email saya menjajdi dua kategori, yaitu ‘spam’ dan ‘penting’. Untuk mengidentifikasi email spam, saya dapat menggunakan algoritma Machine Learning yang dikenal sebagai Naïve Bayes yang akan memeriksa frekuensi kiriman spam masa lalu. Untuk mengidentifikasi email baru sebagai spam, Naïve Bayes menggunakan teori statistik Baye’s Theorem (umumnya dikeal sebagai probabilitas bersyarat). Oleh karena itu, kita dapat mengatakan algoritma Machine Learning menggunakan konsep statistik untuk melakukan pembelajaran mesin.
Deep Learning dikaitkan dengan algoritma jaringan saraf tiruan – Artificial Neural Network (ANN) yang menggunakan konsep otak manusia untuk memudahkan pemodelan fungsi yang berubah-ubah. ANN membutuhkan sejumlah besar data dan algoritma ini sangat fleksibel dalam hal menghasilkan bayak keluaran secara bersamaan. Baca artikel mengenal deep learning!
Data Mining digunakan untuk mencari informasi yang spesifik, sedangkan Machine Learning berkonsentrasi untuk melakukan tugas tertentu. Sebagai contoh untuk membantu perbedaan antara Machine Learning dan Data Mining, mengajar seorang cara menari adalah Machine Learning, sedangkan menggunakan seseorang untuk mencari pusat tarian terbaik di kota adalah Data Mining.
Machine Learning melibatkan proses struktural dimana setiap tahap membangun versi mesin yang lebih baik. Untuk penyederhanaan, proses Machine Learning bisa dibagi menjadi 3 bagian:
Sebagai contoh: Supervised Learning digunakan saat perusahaan pemasaran mencoba untuk mengetahui pelanggan mana yang cenderung berpindah atau mencari supplier lain. Algoritma ini juga bisa digunakan untuk memprediksi kemungkinan terjadinya bahaya seperti gempa bumi, tornaod dan lain-lain, dengan tujuan untuk mengetahui Total Nilai Asuransi. Beberapa conntoh algoritma yang digunakan adalah: Nearest Neighbour, Naïve Bayes, Decision Tree, Regression, dan lain-lain.
Untuk membedakan antara Supervised Learning dan Reinforcement Learning, dapat dicontohkan, sebuah mobil menggunakan Reinforcement learning untuk membuat keputusan rute mana yang harus ditempuh, kecepatan berapa yang harus dikemudikan, dimanan beberapa pertanyaan tersebut diputuskan setelah berinteraksi dengan lingkungan.
Sedangkan memperkirakan ongkos taksi dari satu tempat ke tempat lain adalah Supervised Learning
Google dan Facebook adalah dua contoh perusahaan yang menggunakan Machine Learning secara ekstensif untuk mendorong iklan masing-masing ke pengguna yang relevan. Contoh penggunakan Machine Learning yang lainnya adalah :
Sumber : Article : Machine Learning basics for a newbie – www.analyticsvidhya.com
Jika Anda tertarik untuk menguasai machine learning, Anda dapat mengikuti Kelas Pelatihan Machine Learning di Inixindo Jogja.
