Machine Learning Saat Kursus Teknik Belajar Data Science
Beberapa tahun silam sebutan untuk profesi data scientist adalah statistikawan. perbedaan keduanya adalah terletak pada explaining dan predicting. Jika kita menengok kebelakang, dulu data yang tersedia merupakan data yang sedikit dan terstruktur tapi seiring berjalannya waktu dan perkembangan teknologi data yang dihasilkan sangat besar dan tidak terstruktur untuk itu diperlukan studi mengenai machine learning. Penerapan yang bisa dilakukan saat kursus teknik belajar data science adalah memahami teknik machine learning.
Machine learning merupakan salah satu teknologi turunan dari Artificial Intelligent (AI) yang digunakan untuk mendevelop sebuah sistem agar sanggup belajar dan menyesuaikan diri tanpa harus mengikuti aturan jelas, menggunakan suatu algoritma dan pemodelan statistik untuk menganalisa dan menggambarkan antarmuka berdasarkan pola suatu data. Teknologi machine learning lah yang bekerja dibalik berbagai macam layanan yang kita gunakan hari ini, seperti sistem rekomendasi Netflix, YouTube, dan Spotify , lalu pada search engine seperti Google dan Baidu, atau teknologi voice assistants seperti Siri dan Alexa. Artikel ini akan membahas tentang machine learning dari mulai cara kerjanya hingga memilih bahasa pemrograman yang paling tepat yang digunakan. Jadi, simak terus artikel ini bersama DQLab ya.
1. Bagaimana Cara Kerja Machine Learning ?
Seperti penjelasan singkat diatas bahwa machine learning merupakan salah satu bentuk kecerdasan buatan (AI) yang mengajarkan komputer untuk berpikir dengan cara yang mirip dengan cara manusia: belajar dan meningkatkan pengalaman masa lalu. Ini bekerja dengan mengeksplorasi data, mengidentifikasi pola, dan melibatkan intervensi manusia yang minimal. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk mengubah proses yang sebelumnya hanya mungkin dilakukan oleh manusia. Hampir semua tugas yang dapat diselesaikan dengan pola atau kumpulan aturan yang ditentukan data dapat diotomatiskan dengan pembelajaran mesin.
Machine learning sendiri umumnya memiliki 3 jenis teknik yaitu, Supervised Learning, Unsupervised Learning dan Reinforcement learning. Dan untuk cara kerja machine learning berbeda-beda tergantung jenis teknik yang digunakan. Tetapi, pada dasarnya memiliki prinsip kerja yang sama. Dimulai dari pengumpulan data, hingga pemilihan teknik atau algoritma yang kemudian melakukan splitting data menjadi 3 bagian yaitu data training, data testing, dan data validation. Dimana teknik pemodelan machine learning akan diterapkan pada data training.
Baca juga : Awali Kursus Data Science Gratis Di Era Pandemi Bersama DQLab
2. Evolusi Machine Learning
Karena teknologi komputasi baru, machine learning saat ini tidak seperti machine learning di masa lalu. Ia lahir dari pengenalan pola dan teori bahwa komputer dapat belajar tanpa diprogram untuk melakukan tugas tertentu; peneliti yang tertarik pada kecerdasan buatan ingin melihat apakah komputer dapat belajar dari data. Aspek berulang dari pembelajaran mesin penting karena saat model dihadapkan pada data baru, mereka dapat beradaptasi secara mandiri. Mereka belajar dari perhitungan sebelumnya untuk menghasilkan keputusan dan hasil yang kamu dan berulang. Ini adalah ilmu yang tidak baru - tapi yang mendapatkan momentum baru.
Sementara banyak algoritma machine learning telah ada sejak lama, kemampuan untuk secara otomatis menerapkan penghitungan matematis kompleks ke data besar - berulang kali, lebih cepat dan lebih cepat - adalah perkembangan terbaru. Berikut beberapa contoh aplikasi machine learning yang dipublikasikan secara luas yang mungkin kamu kenal: self driving car dari google yang merupakan evolusi dari sistem kemudi konvensional saat ini, atau fraud detection.
3. Apa Bahasa Pemrograman Paling Tepat untuk Machine Learning ?
Sebagian besar data scientist setidaknya mengetahui bagaimana bahasa pemrograman R dan Python digunakan untuk machine learning, tetapi tentu saja, ada banyak kemungkinan bahasa lain juga, tergantung pada jenis model atau kebutuhan proyek. Pembelajaran mesin dan alat AI sering kali merupakan pustaka perangkat lunak, toolkit, atau rangkaian yang membantu dalam menjalankan tugas. Namun, karena dukungannya yang luas dan banyaknya pustaka yang dapat dipilih, Python dianggap sebagai bahasa pemrograman paling populer untuk pembelajaran mesin. Faktanya, menurut GitHub, Python adalah nomor satu di daftar bahasa machine learning teratas di situs mereka. Python sering digunakan untuk data mining dan analisis data serta mendukung implementasi berbagai model dan algoritma machine learning. Tapi, semua itu kembali lagi pada kebutuhan dan habits dari perusahaan tersebut, apakah lebih menggunakan R atau Python atau bahasa pemrograman lain.
Baca juga : Kursus Data Science Jakarta: Tips Cermat Belajar Data Science bersama DQLab!
4. Yuk, PELAJARI MODUL SQL FOR DATA SCIENCE LAINNYA GRATIS DI DQLAB SELAMA 1 BULAN!
Gunakan Kode Voucher "DQTRIAL", dan simak informasi dibawah ini mendapatkan 30 Hari FREE TRIAL:
Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup
Buka academy.dqlab.id dan pilih menu redeem voucher
Redeem voucher "DQTRIAL" dan check menu my profile untuk melihat masa subscription yang sudah terakumulasi.
Selamat, akun kamu sudah terupgrade, dan kamu bisa mulai Belajar Data Science GRATIS 1 bulan.
Penulis: Rian Tineges
Editor: Annissa Widya Davita