Belajar Machine Learning untuk Hadapi Dunia data Science di Era New Normal
Yuk, Belajar Data Science bersama platform edukasi online DQLab, dengan pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif di era new normal sekarang ini. Kenali machine learning untuk menambah pengalaman dan memperdalam kemampuan datamu.
Machine Learning sendiri merupakan salah satu kecerdasan buatan yang berfokus pada pengembangan suatu sistem yang mampu belajar "sendiri". Dengan adanya machine learning, kamu dapat mencari tahu tren dari suatu bisnis.
DQLab berkolaborasi dengan Mentor DQLab yaitu Anton Suhartono, Data Scientist Telkom Indonesia, untuk berbagi mengenai apa itu Machine Learning dan bagaimana penerapannya di industri nyata. Yuk, simak bersama!
1. Pahami Lebih Dalam Apa itu Machine Learning?
Machine Learning merupakan bagian dari ilmu kecerdasan buatan Artificial intelligence yang mengkombinasikan antara statistics dan programming, yang mana memberi kemampuan pada komputer untuk mempelajari suatu hal tanpa harus di program secara eksplisit.
Tentunya Machine Learning membawa pengaruh yang besar untuk masa depan. Sebagai contoh saat ini sedang dikembangkan autonomous car, yang mana itu bisa menjadi solusi untuk meminimalisir kecelakaan driver di masa depan melalui machine learning.
"Tak hanya di sektor otomotif, di sektor industri lainnya baik itu telekomunikasi, perbankan dan masih banyak lagi dalam penggunaan machine learning yang nantinya akan masif digunakan untuk memberikan pelayanan yang lebih baik serta mengefisiensi cara kerja sebelumnya" Tutur Anton.
Baca juga : Belajar Data Science dengan Mengenal 3 Tipe Machine Learning
2. Kenali Supervised Learning dalam Machine Learning
Tipe supervised learning digunakan untuk menyelesaikan suatu kasus. Biasanya data yang dimiliki mempunyai target yang ingin diprediksi untuk kedepannya. Sebagai contoh, target untuk memprediksi umur atau gender. Fungsinya itu untuk memprediksi, untuk mengklasifikasi. Jadi ada inputan dan ada variabel targetnya yang ingin diprediksi.
Supervised Learning merupakan algoritma machine learning yang dapat menerapkan informasi yang telah ada pada data dengan memberikan label tertentu pada data-data sebelumnya.
"Salah satu contohnya adalah, mengklasifikasikan apakah seseorang bakal melakukan churn terhadap layanan atau tidak, berdasarkan pembelajaran data churn dari pelanggan di periode-periode sebelumnya." Ungkap Anton.
3. Perbedaan Supervised Learning dengan Unsupervised Learning
Berbeda dengan supervised learning, pada tipe unsupervised learning seorang praktisi data tidak harus selalu memiliki label khusus untuk diprediksi. Berdasarkan model matematisnya, algoritma pada unsupervised learning tidak mempunyai target dari suatu variabel.
Unsupervised Learning merupakan algoritma machine learning yang tanpa di butuhkan data training dan label tertentu sebelumnya. Algoritma ini menemukan pola tersembunyi atau struktur intrinsik dalam data itu sendiri.
"Contoh Unsupervised Learning adalah, membuat segmentasi pasar untuk melakukan campaign yang efektif berdasarkan kecenderungan klasternya (Clustering)." Ujar Anton.
4. Kupas Tuntas Kompetensi Machine Learning dengan Belajar Bersama DQLab!
Dalam industri telekomunikasi Machine Learning sangat berperan penting, biasanya machine learning digunakan dari data-data yang di generate dari layanan yang tersedia. Terkadang pula dari eksternal data seperti social media, market place, dan masih banyak lagi.
"Tujuannya adalah tidak lain untuk mengoptimalkan layanan kami. Sebagai contoh, kami menggunakan machine learning untuk mempersonalized pelanggan dengan treatment yang tepat, agar tetap setia di produk kami." Tutupnya.
Kamu ingin mempelajari Machine Learning lebih mendalam? Yuk, Wujudkan harapanmu berkarir menjadi praktisi data yang kompeten dengan belajar machine learning bersama DQLab! Disini kamu dapat mengasah kemampuan dalam mengolah data, dengan menggunakan project yang mencerminkan kebutuhan industri.
Bersama DQLab, kamu akan belajar bagaimana cara menerapkan teknologi Data Mining dan Machine Learning secara praktis dan aplikatif di era new normal sekarang ini!
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