Temukan penjelasan langkah demi langkah tentang cara kerja Machine Learning. Pahami konsep dan proses di balik teknologi ini dengan mudah.
Apa itu Machine Learning? Machine Learning adalah cabang dari Artificial Intelligent (AI) yang berfokus pada penggunaan data dan algoritma komputer. Cara kerja Machine Learning memiliki beberapa tahapan dalam menyelesaikan permasalahan yang dihadapi.
Machine Learning memiliki kemampuannya dalam mengotomatisasi berbagai jenis tugas. Selain itu, dapat membuat prediksi serta meningkatkan algoritmanya. Hal ini memberikan banyak waktu bagi para developer dalam mengembangkannya.
Ada begitu banyak contoh penggunaan Machine Learning di kehidupan manusia. Mulai dari pengaplikasian Machine Learning pada aplikasi transportasi, kesehatan, pendidikan, keuangan, hingga asisten pribadi.
Daftar Isi
Pengertian Machine Learning
Secara umum Machine Learning adalah teknologi kecerdasan buatan yang diciptakan untuk menangani berbagai masalah melalui penggunaan data dan algoritma komputer.
Machine Learning dapat digunakan untuk mengotomatisasi berbagai perangkat sekaligus.
Tipe Machine Learning
Kami menemukan ada 3 tipe machine learning yang bisa kita pelajari sama-sama, apa saja? Simak pembahasannya sebagai berikut:
- Supervised Learning : Metode ini dilakukan dengan memberikan label pada dataset untuk memungkinkan algoritma dapat melihat tingkat akurasi performanya. Machine Learning dapat mempelajari hubungan dan ketergantungan antar data tersebut.
- Semi-Supervised Learning (Unsupervised): Metode ini disebut pula metode tanpa pengawasan karena prosesnya dilakukan pada dataset mentah yang tidak diberi label. Sehingga Machine Learning akan mencoba mengidentifikasinya tanpa perlu bantuan developer.
- Reinforcement Learning: Metode ini berjalan melalui dataset bersistem dan memberikan umpan balik ke algoritmanya. Nah, algoritma ini akan mempelajari lingkungannya atau kebiasaan dari interaksi yang berhubungannya dengannya secara terus-menerus.
Dan machine learning memiliki tiga proses atau cara kerja Machine Learning dalam pembuatan dataset pada Machine Learning, diantaranya seperti training dataset, validation dataset, dan testing dataset.
Preprocessing Data dalam Machine Learning
Preprocessing Data melibatkan serangkaian langkah yang bertujuan untuk membersihkan, mengintegrasikan, mengubah, dan mengurangi data sehingga menjadi lebih sesuai dan siap untuk proses Machine Learning.
Ini adalah fondasi yang solid yang akan mempengaruhi performa dan akurasi model yang dibangun. Detail tentang preprocessing data ada di bawah ini:
- Data Cleansing
Data cleansing merupakan langkah awal dalam data preprocessing yang bertujuan untuk menyeleksi data. Di tahap inilah, Anda harus mengatasi berbagai data yang bermasalah dan harus dihapus.
- Data Integration
Data integration merupakan tahap untuk menggabungkan data dari berbagai sumber. Ketika menggabungkan data, pastikan bahwa data yang diambil memiliki format yang sama atau tidak berbeda satu sama lain.
- Data Transformation
Metode data transformation ini dilakukan supaya data yang terkumpul dari berbagai sumber menjadi sama. Data yang dikumpulkan diubah dengan sedemikian rupa sehingga menghasilkan dataset yang sesuai.
- Data Reduction
Data reduction bertujuan untuk mengurangi jumlah sampel data yang dikumpulkan. Di tahap ini, Anda harus memperhatikan kalau data yang dibuang tidak akan mengubah hasil analisis data tersebut.
Pembelajaran dalam Machine Learning
Proses pembelajaran machine learning ada tiga tahapan, kami akan menjelaskan satu persatu untuk Anda pelajari.
Proses pembelajaran di Machine Learning
Langkah paling awal dalam membuat model Machine Learning adalah mengidentifikasi data. Hal ini bertujuan agar alur yang dibuat tidak keluar dari topik awal pembahasannya.
Langkah berikutnya adalah mempersiapkan berbagai data berkualitas untuk membantu performa dari Machine Learning semakin baik. Anda dapat mencarinya dengan metode data mining atau web scraping.
Algoritma pembelajaran (Decision Tree, SVM, Random Forest, Neural Network, dll.)
Tahap ini adalah melatih tubuh Machine Learning dengan cara mengisikan data yang telah diproses sebelumnya dengan memilih algoritma yang tepat. Anda dapat menggunakan metode Decision Tree, SVM, Random Forest, Neural Network, dan yang lainnya.
Evaluasi Model Machine Learning
Langkah ini diperlukan untuk mengevaluasi data yang diproses oleh Machine Learning. Tujuannya untuk menguji keakuratan dan performa dari model yang digunakan.
Aplikasi Machine Learning
Teknologi machine learning akan sangat bermanfaat untuk membantu aktivitas manusia, di bawah ini ada penjelasan pengaplikasian machine learning di berbagai bidang.
Aplikasi Machine Learning di bidang medis
Machine Learning dapat diaplikasikan pada bidang medis untuk menangani masalah diagnostik dan prognostik dalam medis. Program ini juga dapat menganalisa data medis baik untuk mendeteksi keteraturan data, menjelaskan data, hingga memantau pasien di rumah sakit.
Aplikasi Machine Learning di bidang keuangan
Machine Learning juga dimanfaatkan dalam bidang keuangan untuk pencegahan penipuan. Seperti yang diketahui bahwa jumlah transaksi harian sangatlah tinggi sehingga sulit bagi manusia untuk meninjaunya dengan manual.
Aplikasi Machine Learning di bidang marketing
Machine learning ini dapat digunakan untuk memantau algoritma para pengguna sosial media sehingga dapat menampilkan konten apa yang paling disukai. Dengan ini trik marketing mudah dilakukan dengan mempromosikan produk terkait konten yang disukai pengguna.
Aplikasi Machine Learning di bidang lainnya
Aplikasi Machine Learning di bidang lainnya adalah smart asisten pribadi, seperti Siri, Google Assistant, dan Amazon Alexa. Teknologi AI ini dapat mengatur pengingat, mencari informasi, dan yang lainnya.
Implementasi Machine Learning dengan Python
Python telah menjadi bahasa pemrograman yang sangat populer dalam dunia Machine Learning. Kombinasi kekuatan dan kelebihan Python, serta keluwesan dan keberagaman alat Machine Learning yang tersedia, membuatnya menjadi pilihan yang ideal untuk mengimplementasikan model Machine Learning.
Dalam artikel ini, kami akan membawa Anda dalam perjalanan implementasi Machine Learning dengan Python, apa saja? mari kita cari tahu melalui pembahasan di bawah ini:
Python dan Machine Learning
Python merupakan salah satu bahasa pemrograman yang biasa digunakan untuk membuat perintah komputer, analisis data, hingga berbagai aplikasi. Nah, berikut library Python untuk Machine Learning!
NUMPY
NumPy atau Numerical Python merupakan aljabar linear untuk memecahkan berbagai permasalahan numerik/angka. Bukan hanya itu saja, NumPy banyak digunakan untuk menangani berbagai permasalahan lainnya. Mulai dari gambar, suara, hingga operasional biner.
PANDAS
Library ini dapat digunakan untuk keperluan menganalisis data yang cepat, serbaguna, serta realistis. Pandas dapat dipakai untuk mengkombinasikan dan mengklasifikasikan data yang asalnya dari berbagai sumber. Baik itu data dari Excel, SQL, CSV, dan lain sebagainya.
MATPLOTLIB
Library ini umumnya dipakai untuk kepentingan visualisasi data, seperti grafik, histogram, plot, dan masih banyak yang lainnya. Nah, visualisasi data ini diperlukan dalam rangka memahami data dengan lebih mendalam sebelum melakukan data processing.
SCIKIT-LEARN
Scikit-Learn sendiri dibuat dari dua Python libraries, yaitu SciPy dan juga NumPy sehingga fungsinya pun tak jauh berbeda dengan kedua libraries tersebut. Scikit-Learn umum digunakan untuk memecahkan permasalahan numerik dan bisa digunakan pula untuk data mining.
Studi kasus: Implementasi Machine Learning dengan Python
Salah satu implementasi Machine Learning dengan Python adalah Linear Regression. Metode ini adalah salah satu algoritma Supervised Learning yang mana datanya telah memiliki label sendiri.
Nah, dalam regresi ini terdapat banyak jenisnya, seperti halnya regresi linear, regresi ganda, dan yang lainnya. Metode regresi linier ini merupakan jenis analisis yang paling sederhana.
Tantangan dalam Machine Learning
Meskipun machine learning sangat bermanfaat untuk menunjang pekerjaan manusia, ada beberapa tantangan dalam mengimplementasikannya.
Beberapa diantaranya seperti kualitas data, overfitting dan underfitting, biasa dalam data dan performa model. Penjelasannya ada di bawah ini ya!
Data Quality
Agar model Machine Learning dapat berjalan dengan baik, maka diperlukan dukungan data yang berkualitas tinggi. Akan tetapi, sayangnya tidak mudah untuk mengumpulkannya dan kualitas yang buruk bisa menghambat kemampuan model Machine Learning.
Overfitting dan Underfitting
Overfitting dapat terjadi apabila model terlalu rumit. Hal ini dapat menyebabkan kinerjanya menurun pada saat dihadapkan dengan data-data yang baru. Sedangkan underfitting biasanya akan terjadi saat model terlalu sederhana sehingga model gagal dalam menangkap pola data.
Bias dalam Data
Apabila dalam data model Machine Learning mengandung bias tertentu, maka model bisa mempelajari dan mereproduksinya. Untuk mengatasinya pastikan keadilan dan keberagamannya.
Performa Model
Performa model menjadi tantangan dalam mengimplementasikan model Machine Learning terlebih di lingkungan produksi. Sehingga memastikan performa model yang baik serta waktu respons yang cepat sangat diperlukan.
Machine Learning Punya Peluang untuk Mempermudah Pekerjaan Manusia
Machine Learning sangat penting karena mampu menjalankan berbagai program secara otomatis dan akurat. Ini adalah hal yang sulit dicapai oleh manusia yang harus menangani tugas-tugas tersebut secara manual.
Potensi Machine Learning di masa depan juga sangat besar, karena terus dikembangkan oleh para pengembang. Kehadirannya telah memberikan kemudahan yang signifikan dalam pekerjaan manusia.
Dalam menjalankan tugas-tugas yang rumit, machine Learning mampu menyelesaikannya dengan cepat dan akurat. Hal ini berdampak positif pada waktu produksi yang lebih singkat dan peningkatan produktivitas industri.
Dengan demikian, Machine Learning menjadi teknologi yang sangat berharga dan memiliki dampak yang signifikan dalam dunia kita saat ini dan masa depan.
