Apa dan Bagaimana Cara Kerja Machine Learning di Industri?

Istilah Machine Learning (ML) kini semakin tidak asing lagi dan sering kali terdengar di berbagai industri. Mulai dari kesehatan, keuangan, pendidikan, hingga pemasaran, ML telah menjadi salah satu pilar utama dalam inovasi teknologi yang bisa mempermudah kehidupan sehari-hari. Namun, apa sebenarnya konsep dari Machine Learning itu dan bagaimana cara kerjanya di berbagai industri? 

Artikel ini akan membahas secara mendalam konsep dan mekanisme Machine Learning serta contoh aplikasinya di dunia nyata.

1. Apa itu Machine Learning (ML)?

Machine Learning (ML) adalah salah satu sub bidang dari kecerdasan buatan (AI) yang berfokus pada pengembangan algoritma dan model yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data dan membuat prediksi atau keputusan tanpa diprogram secara eksplisit untuk setiap tugas.

ML memanfaatkan berbagai teknik matematika, statistik, dan ilmu komputer untuk mengidentifikasi pola dalam data dan menggunakan pola tersebut untuk membuat prediksi atau keputusan di masa depan.

Sumber: Forbes

2. Bagaimana Machine Learning Bekerja?

Sebelum membuat atau menjalankan sebuah Machine Learning dalam berbagai studi kasus. Seorang Data Engineer, Scientist, atau Machine Learning Engineer perlu memahami cara kerja Machine Learning dengan baik. Berikut beberapa cara kerja utama machine learning yang dibagi menjadi beberapa langkah berikut:

a. Pengumpulan Data

Langkah pertama dalam menjalankan atau membuat sebuah ML adalah mengumpulkan data yang relevan untuk masalah yang ingin diselesaikan. Data ini bisa berasal dari berbagai sumber seperti database, file CSV, sensor, atau melalui proses scraping dari website. Misalnya, jika kita ingin membangun model ML untuk memprediksi harga rumah, kita perlu mengumpulkan data seperti lokasi, ukuran, jumlah kamar, tahun dibangun, dan harga rumah.

b. Persiapan Data

Data yang telah dikumpulkan perlu diproses dan dibersihkan. Ini mencakup menghapus data yang hilang (missing values), menangani data yang tidak konsisten, dan mengubah data ke format yang sesuai. Misalnya, dalam sebuah dataset harga rumah, jika ada nilai yang hilang untuk ukuran rumah, kita bisa menggantinya dengan nilai rata-rata atau median.

Sumber: pintu.co.id

c. Pemilihan Fitur

Langkah ini melibatkan pemilihan atribut (fitur) yang paling relevan untuk model ML. Fitur yang dipilih harus memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel target. Contohnya, dalam kasus prediksi harga rumah, fitur yang relevan mungkin termasuk ukuran rumah, lokasi, jumlah kamar, dan tahun dibangun.

d. Pembagian Data

Data dibagi menjadi dua set: set pelatihan (training set) dan set pengujian (testing set). Set pelatihan digunakan untuk melatih model, sementara set pengujian digunakan untuk mengevaluasi kinerja model. Misalnya, dari dataset yang ada, kita bisa menggunakan 80% data untuk pelatihan dan 20% untuk pengujian.

e. Pemilihan dan Pelatihan Model

Langkah ini melibatkan pemilihan algoritma ML yang sesuai dan melatih model menggunakan set pelatihan. Algoritma yang umum digunakan termasuk regresi linear, decision tree, random forest, dan neural network.Misalnya, kita bisa menggunakan regresi linear untuk memprediksi harga rumah berdasarkan fitur yang telah dipilih.

f. Evaluasi Model

Setelah model dilatih, kinerjanya dievaluasi menggunakan set pengujian. Metode evaluasi umum termasuk akurasi, precision, recall, dan F1 score. Contohnya, jika model regresi linear memprediksi harga rumah, kita bisa menggunakan mean squared error (MSE) untuk mengevaluasi kinerjanya.

g. Optimasi Model

Jika kinerja model belum memuaskan, berbagai teknik optimasi dapat diterapkan seperti tuning hyperparameter, penggunaan teknik ensemble, atau menambahkan lebih banyak data. Misalnya, ketika kita bisa mengubah parameter learning rate atau menambahkan lebih banyak data untuk melatih model agar kinerjanya lebih baik.

h. Deploy dan Monitoring Model

Model yang telah dioptimasi dan memiliki kinerja baik di-deploy ke lingkungan produksi. Setelah di-deploy, model terus dipantau untuk memastikan kinerjanya tetap baik seiring berjalannya waktu. Contohnya, model prediksi harga rumah bisa di-deploy ke aplikasi real estate untuk memberikan estimasi harga rumah kepada pengguna.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

3. Jenis-Jenis Algoritma Machine Learning

Machine Learning memiliki banyak algoritma yang dapat dikembangkan untuk membuat prediksi, keputusan, bahkan rekomendasi dengan akurat. Berikut beberapa algoritma machine learning yang paling umum digunakan dalam industri: 

• Supervised Learning adalah jenis algoritma machine learning yang dilatih pada data yang sudah diberi label, atau pada setiap data input memiliki output yang sesuai. Contoh model yang bisa digunakan adalah regresi linear.

• Unsupervised Learning adalah jenis algoritma machine learning yang dilatih pada data yang tidak diberi label. Algoritma ini akan mencoba menemukan struktur atau pola dalam data. Contoh: Klasterisasi pelanggan berdasarkan domisili.

• Semi-Supervised Learning yang merupakan kombinasi dari supervised dan unsupervised learning. Biasanya digunakan pada beberapa data diberi label, sementara yang lainnya tidak. Contohnya pelabelan data mahal atau memakan waktu.

• Reinforcement Learning adalah algoritma yang bisa belajar dengan cara trial and error untuk mencapai tujuan tertentu. Algoritma ini biasanya menerapkan sistem pemberian reward atau punishment berdasarkan aksi atau keputusan yang diambil. Contoh: Robot yang belajar berjalan.

  
  

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

4. Contoh Sederhana Penerapan Machine Learning dengan Regresi Linear

Memahami apa dan bagaimana machine learning di dunia nyata tidak dapat dilakukan hanya dengan mempelajari teori saja, melainkan harus diterapkan melalui pengerjaan studi kasus industri yang relevan. Berikut adalah salah satu contoh bagaimana penerapan cara kerja machine learning yang digunakan untuk memprediksi harga rumah dengan regresi linear yang bisa dijalankan pada environment Python seperti Jupyter Notebook atau IDE yang mendukung Python lainnya.

Kamu tertarik untuk menguasai bidang Machine Learning dan mengembangkan portofolio data yang berkualitas? Yuk, segera Sign Up ke DQLab!  Disini kamu bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho. Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri. 

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO yakni Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari