Machine Learning: Konsep untuk Data Scientist Pemula

Data scientist memiliki peran penting dalam mengolah data dan memanfaatkannya untuk kebutuhan inovasi atau pengembangan sistem. Terlebih di era digital saat ini, setiap hari kita menghasilkan data dalam jumlah yang sangat besar melalui aktivitas online, penggunaan perangkat pintar, hingga transaksi digital. Namun, data ini tidak memiliki nilai nyata jika tidak diolah dengan benar.

Di sinilah machine learning (ML) digunakan untuk mendukung tugas dan tanggung jawab data scientist. Sebagai bagian dari kecerdasan buatan (AI), machine learning memungkinkan sistem komputer untuk mempelajari pola dari data yang ada dan membuat keputusan atau prediksi tanpa campur tangan manusia secara langsung.

Secara lebih lanjut, artikel ini akan membahas apa itu machine learning, komponen utamanya, contoh penerapan dalam kehidupan sehari-hari, serta peran penting data scientist dalam pengembangan sistem berbasis ML.

1. Apa Itu Machine Learning?

Machine learning (ML) adalah salah satu cabang dari kecerdasan buatan (artificial intelligence/AI) yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data tanpa harus diprogram secara eksplisit. Inti dari ML adalah penggunaan algoritma yang memungkinkan sistem untuk mengidentifikasi pola dalam data dan membuat prediksi atau keputusan berdasarkan pola tersebut.

Dalam proses ini, komputer secara bertahap meningkatkan kinerjanya seiring dengan bertambahnya data yang diproses. ML digunakan secara luas dalam berbagai bidang, seperti analisis data, pengenalan pola, pemrosesan bahasa alami, dan visi komputer, serta semakin populer seiring meningkatnya ketersediaan data dan daya komputasi.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. Komponen Utama Machine Learning

Dalam penerapan machine learning, ada tiga komponen utama yang harus dipahami, yaitu data, algoritma, dan model. Kualitas data ini sangat mempengaruhi hasil akhir dari proses pembelajaran. Data yang digunakan bisa berupa data terstruktur, seperti tabel, atau data tidak terstruktur, seperti teks, gambar, atau suara.

Algoritma adalah metode atau prosedur yang digunakan untuk memproses data dan menemukan pola atau hubungan di dalamnya. Berbagai algoritma ML memiliki pendekatan berbeda, seperti regresi linear, decision tree, atau jaringan saraf tiruan. Sedangkan model adalah hasil akhir dari proses pembelajaran, yang pada dasarnya adalah representasi dari pola atau hubungan dalam data yang telah ditemukan oleh algoritma.

3. Contoh Aplikasi ML dalam Kehidupan Sehari-hari

Salah satu contoh yang sangat umum adalah rekomendasi produk pada platform e-commerce seperti Tokopedia atau Shopee. Sistem ini mempelajari perilaku belanja pengguna, seperti barang yang sering dilihat atau dibeli, dan kemudian merekomendasikan produk yang relevan kepada mereka.

Contoh lainnya adalah sistem deteksi spam pada email, di mana algoritma ML digunakan untuk memfilter pesan-pesan yang tidak diinginkan berdasarkan pola tertentu yang ada dalam teks email. Sedangkan di bidang transportasi, machine learning digunakan dalam pengembangan mobil otonom yang mampu mengemudi sendiri dengan memproses data visual dari lingkungan sekitar dan membuat keputusan secara real-time.

4. Peran Data Scientist dalam Pengembangan ML

Seorang data scientist memiliki peran yang sangat penting dalam pengembangan sistem machine learning. Tugas utamanya adalah mengumpulkan, menganalisis, dan membersihkan data yang akan digunakan dalam proses pembelajaran mesin. Selain itu, mereka juga bertanggung jawab untuk memilih algoritma yang tepat berdasarkan masalah yang dihadapi serta mengevaluasi kinerja model yang dihasilkan.

Setelah model dikembangkan, data scientist perlu terus melakukan perbaikan dan optimasi agar hasil prediksi yang diberikan lebih akurat. Mereka juga sering bekerja sama dengan tim software developer dan engineer untuk mengimplementasikan model yang telah dibuat ke dalam sistem yang lebih besar, seperti aplikasi atau layanan web.

Data scientist harus memiliki keterampilan teknis. Seperti pemrograman dan statistik, serta kemampuan untuk memahami konteks bisnis supaya machine learning dapat diterapkan menjadi solusi yang dihasilkan dapat meningkatkan efisiensi, performa, bahkan keuntungan bagi perusahaan.

Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL

Jadi, tunggu apa lagi? Yuk eksplorasi lebih jauh penggunaan AI bersama DQLab. Modul ajar di platform ini dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Jadi, tidak terbatas seperti contoh di atas, nih. DQLab juga mengintegrasikan modul dan ChatGPT , sehingga:

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

  
  

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan persiapkan diri untuk mahir membuat code dan menjadi praktisi data yang andal atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner!