Belajar Machine Learning Untuk Pemula – Masyarakat yang hidup di zaman modern seperti sekarang ini tidak lagi merasa asing kalau mendengar istilah machine learning. Machine learning tersebut merupakan sebuah mesin yang dikembangkan agar nantinya bisa belajar sendiri tanpa harus di program ulang oleh user ataupun programmer. Saat ini banyak sekali anak-anak muda yang belajar machine learning karena mesin tersebut dapat mempermudah pekerjaan masyarakat.
Untuk mempelajari hal yang baru dan berbau teknologi memang agak sulit untuk dilakukan apalagi yang mempelajari bukanlah anak muda yang pikirannya masih fresh. Meskipun begitu tetap harus mempelajari teknologi yang satu ini karena nantinya bisa menjadi modal untuk mencari uang. Agar nantinya tidak kesulitan saat belajar machine learning sebaiknya baca terlebih dahulu ulasan berikut ini.
Apa Itu Machine Learning?
Untuk masyarakat yang belum mengetahui machine learning, machine ini merupakan salah satu bagian dari Artificial Intelligence atau AI. Dengan adanya mesin ini semua pekerjaan manusia yang tadinya dilakukan secara manual bisa dilakukan secara otomatis dengan memanfaatkan machine learning. Pola kerja mesin ini mengikuti pola pikir manusia sehingga mesin ini dapat mengambil keputusan sendiri tanpa ada campur tangan user.
Untuk menguasai teknologi yang satu ini wajib untuk belajar machine learning dengan Python karena bahasa pemrograman yang ini merupakan bahasa pemrograman populer yang dipakai untuk membuat machine learning. Kalau sudah menguasai teknologi ini nantinya akan sangat mudah mendapatkan pekerjaan bisa mendapatkan kehidupan yang lebih layak.
Langkah Penting Saat Mempelajari Machine Learning
Teknologi ini bukan termasuk sulit untuk dipelajari karena bahasa yang pemrograman yang dipakai bukanlah bahasa pemrograman yang sulit untuk dipahami. Untuk yang belajar machine learning Python harus memahami beberapa langkah penting dalam proses mempelajari teknologi ini. Untuk mengetahui apa saja langkah tersebut bisa baca ulasan berikut.
-
Mengumpulkan Data Dan Merencanakan Model
Langkah ini harus dilakukan karena dengan mengumpulkan data jadi bisa mengetahui dan juga memahami masalah yang nantinya ingin diselesaikan. Agar nantinya masalah bisa cepat selesai maka data yang harus dikumpulkan harus data yang relevan.
-
Mempersiapkan Data
Setelah mendapatkan data lanjut persiapkan data tersebut dengan melakukan training data, validation data dan juga tes data. Dengan melakukan langkah ini jadi mengetahui masih kekurangan data atau tidak.
-
Training Model
Langkah ini wajib untuk dilakukan dan kalau ingin melakukan training model wajib menggunakan algoritma yang sesuai dengan permasalahan-permasalahan yang ingin dipecahkan. Training model ini jangan hanya dilakukan sekali saja agar nantinya belajar machine learning menjadi lebih efektif.
-
Evaluasi Model
Setelah melakukan training model lanjut lakukan evaluasi model agar bisa mengetahui dan dapat mengukur performa dari model yang sudah dibuat. Jika evaluasi sudah dilakukan dan ternyata model tidak bagus performanya bisa lakukan turning parameter agar performa model bisa meningkat.
-
Menguji Prediksi
Menguji prediksi juga perlu untuk dilakukan karena dengan melakukan langkah ini bisa memperoleh gambaran mengenai model yang dipakai untuk memprediksi kumpulan data. Pengujian ini wajib dilakukan dengan benar agar nantinya tidak salah memprediksi data.
Tips Mempelajari Machine Learning
Saat ini banyak sekali masyarakat yang tertarik untuk terjun ke dunia machine learning, masyarakat sampai tertarik seperti itu dikarenakan perkembangan teknologi ini sangatlah pesat. Sekarang sudah ada banyak sekali tools dan juga platform yang bersifat open source yang bisa digunakan oleh siapa saja.
Belajar machine learning untuk pemula juga tidak terlalu sulit karena banyak tutorial dan kuliah online yang bisa didapatkan secara gratis. Meskipun sudah mendapatkan tutorial belajar teknologi ini bukan berarti langsung dapat menguasai teknologi ini karena dengan banyaknya tutorial yang ada malah membuat bingung.
Agar nantinya tidak merasa bingung saat sedang mempelajari teknologi ini sebaiknya ikuti tips-tips jitu berikut ini.
-
Memilih Permasalahan Yang Disukai
Cara yang paling jitu untuk menguasai sebuah teknologi, tools dan juga bahasa pemrograman adalah dengan cara menggunakannya untuk menyelesaikan permasalahan. Masyarakat cukup memilih permasalahan yang dirasa menarik dan juga familiar supaya saat memecahkan masalah tersebut lebih fokus dan juga termotivasi. Kalau sudah semangat seperti itu nantinya akan lebih memudahkan memahami machine learning dibandingkan hanya membaca materi saja.
-
Temukan Solusi Singkat dan Cepat
Untuk menyelesaikan permasalahan sudah pasti dibutuhkan solusi dan solusi yang diperlukan saat belajar machine learning bukanlah solusi yang sempurna. Solusi yang seperti itu dibutuhkan karena harus bisa menghasilkan proses jasa dan juga end-to-end secara tercepat dari membaca sampai dengan mengunggah data.
Setelah data tersebut diunggah jadi bisa cepat memproses data tersebut menjadi format yang sesuai dengan machine learning sehingga bisa langsung mendapatkan gambaran dasar mengenai proses implementasi teknologi ini.
-
Mengembangkan Solusi
Setelah berhasil memperoleh gambaran dasar lanjut untuk menggali kreativitas dalam hal memperbaiki setiap komponen dari solusi awal yang tadi diperoleh. Saat mengembangkan solusi ini wajib untuk melihat pengaruh dari tiap perubahan dari penggunaan solusi yang dihasilkan agar nantinya dapat menentukan bagian mana saja yang akan diutamakan. Dengan melakukan langkah ini nantinya bisa memperoleh hasil yang lebih baik dibandingkan langsung memperbaiki model machine learning.
-
Selalu Tulis Solusi Yang Sudah Dibuat
Cara belajar machine learning yang berikutnya adalah selalu rutin untuk menulis dan juga men-share solusi yang telah dibuat. Dengan melakukan hal tersebut bisa memperoleh feedback, dengan memperoleh feedback tersebut jadi bisa mengetahui apa saja yang salah dan bisa langsung memperbaiki kesalahan tersebut. Dengan membagikan tulisan mengenai solusi juga dapat membantu orang lain yang juga mempelajari teknologi canggih ini.
-
Mengikuti Komunitas
Selain diharuskan untuk melakukan tips-tips yang sudah disebutkan tadi juga perlu mengikuti komunitas karena belajar sendiri tidak selalu bisa membuat seseorang mampu menguasai teknologi apa pun menguasai materi. Dengan mengikuti komunitas yang anggotanya mempelajari teknologi yang sama nantinya bisa bertukar ilmu dan juga dapat memperoleh pengetahuan baru mengenai teknologi ini.
-
Menerapkan Machine Learning
Agar belajar machine learning tidak membutuhkan waktu yang lama untuk menguasainya maka perlu menerapkan teknologi ini di kehidupan sehari-hari. Dengan langsung menerapkan teknologi ini jadi mengetahui bagaimana cara kerja machine learning dan juga tahu bagaimana caranya menyelesaikan permasalahan yang timbul saat sedang menggunakannya.
-
Mengajarkan ke Orang Lain
Agar nantinya tidak lupa sebaiknya bagikan semua ilmu yang sudah didapatkan kepada orang lain, dengan mengajar orang lain jadi bisa mengulang kembali ilmu-ilmu yang sudah dipelajari. Mengajarkan ilmu ini tidak harus secara langsung bisa dengan cara menulis blog dan juga membuat tutorial platform berbagi video. Selain itu, bisa juga dengan cara aktif menjawab pertanyaan-pertanyaan di forum belajar machine learning.
Baca Juga : 4 Pendekatan Machine Learning untuk Bisnis Anda
Contoh Algoritma Machine Learning Bahasa Python
Dalam machine learning terdapat kelompok algoritma yang bisa dikelompokkan menjadi beberapa kelompok besar. Bahasa Python menjadi salah satu bahasa yang bisa dipakai untuk membangun mesin learning dikarenakan algoritma di bahasa pemrograman ini cukup lengkap. Ada beberapa contoh algoritma mesin running yang memanfaatkan bahasa pemrograman ini dan berikut penjelasannya.
-
Decision Tree
Algoritma yang pertama ini merupakan algoritma yang bisa dijadikan alat pendukung untuk membantu membuat keputusan dengan cara memanfaatkan model keputusan yang bentuknya menyerupai pohon.
Algoritma yang satu ini menjadi karakter baik untuk menampilkan algoritma yang isinya pernyataan kontrol bersyarat. Untuk memakai algoritma ini dapat mengimport library, seperti import pandas dan juga import pydotplus.
-
Hierarchical Clustering
Belajar machine learning juga perlu tahu algoritma ini karena algoritma yang kedua ini termasuk bagian Unsupervised Learning, dimana data yang dipakai tidak mempunyai label. Pada algoritma ini semua data yang ada akan langsung dikelompokkan ke dalam Cluster tersendiri yang ukurannya lebih kecil.
Selanjutnya setelah dilakukan pengamatan, data tersebut nantinya dikelompokkan ke cluster yang lebih besar. Untuk memakai algoritma ini bisa import numpy as np.
-
Linear Regression
Algoritma ini merupakan algoritma yang bisa dikelompokkan ke kelompok algoritma Supervised Learning. Data di algoritma ini tidak seperti di algoritma sebelumnya karena sudah mempunyai label sehingga hasil pengujian data tersebut dapat langsung disesuaikan dengan label yang sudah ada.
Ini juga merupakan pemodelan nilai target yang berdasarkan prediktor independen. Algoritma ini jenisnya cukup banyak dan wajib dipelajari oleh siapa saja yang belajar machine learning.
-
K-Means Clustering
Yang terakhir ini merupakan algoritma yang dipakai untuk melakukan clustering menurut mean terdekat. Jumlah cluster biasanya ditentukan di awal, kemudian seluruh data tersebut nantinya dibagikan ke cluster yang sudah tersedia dengan menunjukkan kedekatan jarak antar data tersebut. Setiap data yang ada di algoritma ini tidak mempunyai label sehingga pengelompokan data berdasarkan kemiripan karakteristik.
Library Python
Seperti yang sudah dibahas tadi bahwa bahasa Python sudah menyediakan banyak sekali library yang dapat mendukung pembuatan machine learning. Karena lengkapnya library tersebut membuat banyak orang lebih memilih untuk belajar machine learning dengan bahasa Python. Library yang sudah dipersiapkan bahasa pemrograman ini dapat dilihat daftarnya berikut ini.
-
Scikit-Learn
ini sifatnya open source yang dapat mendukung berbagai macam tipe mesin learning, seperti supervised learning dan juga unsupervised learning. library ini juga dapat dimanfaatkan untuk menganalisis data dan juga data mining.
-
Keras
Yang kedua dikembangkan untuk pembelajaran mesin learning yang lebih mendalam dengan sangat cepat dan semudah mungkin sehingga yang baru mempelajari machine learning tidak sulit saat menggunakan library yang satu ini.
-
TensorFlow
Selain itu, juga dapat dimanfaatkan untuk beberapa platform komputasi, contohnya GPU, TPU dan juga CPU.
-
Theano
Library yang terakhir ini lebih sering dipakai untuk operasi matematika ke bentuk array multidimensi. Dengan memanfaatkan library ini jadi bisa membuat juga mengembangkan model rapper library atau deep learning.
Semua library yang sudah disebutkan tadi wajib untuk dipelajari dan juga dikuasai karena library tersebut bisa dipakai untuk membuat dan mengembangkan machine learning. Jadi belajar machine learning bukan sekedar mempelajari cara pembuatan teknologi ini saja tapi juga pelajari bahasa pemrograman yang mendukung.
