Belajar Data Science Mengenal Tipe Algoritma Supervised Learning yang Cocok untuk Kasus Classification Task
Belajar Data Science dengan mengenal penggunaan Machine Learning dalam kerap kali digunakan oleh seorang Data Analyst dan Data Scientist. Pada umumnya seorang Data Analyst dan Data Scientist menggunakan beberapa algoritma Machine Learning untuk mengelola pola data yang tersembunyi untuk menghasilkan suatu insight dari data-data yang dimiliki.
Dengan menggunakan Machine Learning, pola dari berbagai data bisnis dapat dengan mudah didapatkan serta dimanfaatkan guna mencari tahu sebuah tren dari suatu bisnis, karena Machine Learning sendiri merupakan kecerdasan buatan yang berfokus pada pengembangan suatu sistem yang mampu belajar "sendiri". Supervised Learning merupakan salah satu tipe Machine Learning yang algoritmanya paling sering digunakan dalam ranah Data Science.
Bersama mentor DQLab Anton Suhartono, Data Scientist Codex Telkom Indonesia, Yuk pelajari lebih dalam ada algoritma apa saja yang terdapat pada machine learning dan cocok untuk penggunaan kasus classification task!
1. Mengenal Studi Kasus, Apa Itu Classification Task?
Classification task atau klasifikasi task merupakan salah satu task data mining yang paling banyak digunakan adalah. Klasifikasi Task merupakan suatu proses untuk menemukan sekumpulan model atau fungsi yang menggambarkan dan membedakan kelas-kelas atau konsep data yang bertujuan untuk memudahkan penggunaan model dalam memprediksi kelas-kelas objek, dimana label-label klas tidak diketahui sebelumnya. Klasifikasi Task digunakan ketika kita ingin memprediksi suatu hal yang hasilnya dalam bentuk data kategorik. Diantaranya adalah Churn Prediction, Risk Scoring.
Baca juga : Belajar Supervised Learning pada Machine Learning untuk Tingkatkan Kompetensi Data Kamu!
2. Pahami Algoritma Supervised Learning
Data Scientist dan Data Analyst biasanya menggunakan supervised learning untuk menyelesaikan suatu kasus. Biasanya, data yang sudah dimiliki mempunyai target yang akan diprediksi untuk kedepannya. Supervised Learning sendiri merupakan algoritma Machine Learning yang dapat menerapkan informasi pada data dengan memberikan label tertentu pada data-data sebelumnya.
Diantaranya algoritmanya yang tersedia pada supervised learning adalah, Algoritma Logistic Regression, Random Forest Classifier dan Extreme Gradient Boost Classifier. Algoritma ini merupakan algoritma dalam supervised learning yang bisa digunakan untuk Classification Tasks.
3. Kapan Penggunaan Classification Task Terkait Algoritma Supervised Learning?
Penggunakan Classification ini dapat diimplementasikan ketika ingin memprediksi suatu hal yang hasilnya dalam bentuk data kategorik. "Sebenarnya tidak ada aturan tertentu yang mensyaratkan kapan kita menggunakan algoritma tertentu untuk case data tertentu, yang pasti ketika kita menjumpai business case bertipe classification task, maka alangkah baiknya kita coba beberapa alternatif algoritma tersebut agar mendapatkan performansi prediksi yang lebih baik." Ujar Anton, Data Scientist Codex Telkom Indonesia.
"Karena bisa jadi contoh dalam prediksi risk Scoring di perusahaan A, algoritma Logistic Regression lah yang hasil produksinya baik dibanding algoritma lain. Akan tetapi belum tentu diprediksi risk Scoring perusahaan B hasil Algoritma Logistic Regression yang lebih baik, bisa jadi algoritma lain." Tutupnya.
Baca juga : Belajar Data Science dengan Mengenal 3 Tipe Machine Learning
4. Belajar Machine Learning dan Terapkan Algoritmanya pada Studi Kasus Industri
Kamu ingin mempelajari Algoritma Logistic Regression, Random Forest Classifier dan Extreme Gradient Boost Classifier? Bisa! Yuk, akses module terbaru DQLab "Customer Churn Prediction Using Machine Learning" yang dapat mulai kamu kerjakan pada 23 Juli 2020 mendatang!
Pelajari machine learning dengan Sign up sekarang di DQLab.id untuk nikmati pengalaman belajar data science secara praktis dan aplikatif untuk tingkatkan kompetensi datamu guna bersaing di industri data yang sebenarnya!
Semangat belajar sahabat data DQLab!
Mulai Terapkan Ilmunya dengan Belajar Data Science bersama DQLab!
Tertarik berkarir di bidang data? Yuk, bergabung di DQLab! Kamu bisa membangun portofolio datamu dengan belajar data science di DQLab. Untuk kamu yang ingin mulai belajar data science atau siap berkarir jadi Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer, persiapkan diri kamu dengan tepat sekarang. Tidak ada kata terlambat untuk belajar. Yuk #MulaiBelajarData di DQLab.
Dengan belajar di DQLab, kamu bisa:
Menerapkan teknik mengolah data kotor, hasilkan visualisasi data dan model prediksi dengan studi kasus Retail dan Finansial
Dapatkan sesi konsultasi langsung dengan praktisi data lewat data mentoring
Bangun portofolio data langsung dari praktisi data Industri
Akses Forum DQLab untuk berdiskusi.
Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":
Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup
Akses module Introduction to Data Science
Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab