Tutorial Python: Big 4 Algoritma Data Science yang Perlu Kamu Ketahui

Python adalah open source, ditafsirkan, bahasa tingkat tinggi dan menyediakan pendekatan yang bagus untuk pemrograman berorientasi objek. Ini adalah salah satu bahasa terbaik yang digunakan oleh ilmuwan data untuk berbagai proyek/aplikasi ilmu data. Python menyediakan fungsionalitas hebat untuk menangani matematika, statistik, dan fungsi ilmiah. Ini menyediakan perpustakaan yang bagus untuk menangani aplikasi ilmu data. Salah satu alasan utama mengapa Python banyak digunakan di komunitas ilmiah dan penelitian adalah karena kemudahan penggunaan dan sintaksisnya yang sederhana yang membuatnya mudah beradaptasi untuk orang yang tidak memiliki latar belakang teknik. Ini juga lebih cocok untuk pembuatan prototipe cepat.

Menurut para insinyur yang berasal dari akademisi dan industri, kerangka kerja pembelajaran mendalam yang tersedia dengan API Python, selain paket ilmiah telah membuat Python sangat produktif dan serbaguna. Ada banyak evolusi dalam kerangka kerja Python pembelajaran mendalam dan ditingkatkan dengan cepat. 

machine learning adalah konsep pemrograman mesin sedemikian rupa sehingga ia belajar dari pengalaman dan contoh yang berbeda, tanpa diprogram secara eksplisit. Ini adalah aplikasi AI yang memungkinkan mesin belajar sendiri. Algoritma machine learning adalah kombinasi matematika dan logika yang menyesuaikan diri untuk bekerja lebih progresif setelah data input bervariasi. Menjadi bahasa tujuan umum, mudah dipelajari dan dipahami, Python dapat digunakan untuk berbagai macam tugas pengembangan. Ia mampu melakukan sejumlah tugas machine learning, itulah sebabnya sebagian besar algoritma ditulis dengan Python.Proses pembuatan algoritma machine learning dibagi menjadi 2 bagian “ Tahap Pelatihan dan Pengujian. Meskipun ada berbagai macam algoritme machine learning, mereka dikelompokkan ke dalam kategori ini: Pembelajaran Terawasi, Pembelajaran tanpa pengawasan, dan Pembelajaran penguatan.

Lalu bagaimana contoh machine learning yang sering digunakan pada python? Yuk simak selengkapnya bersama DQLab!

1. Regresi Linear

Ini adalah salah satu algoritma machine learning Terawasi paling populer di Python yang mempertahankan pengamatan fitur berkelanjutan dan berdasarkan itu, memprediksi hasil. Ini menetapkan hubungan antara variabel dependen dan independen dengan memasang garis terbaik. Garis yang paling sesuai ini diwakili oleh persamaan linier Y=a*X+b, yang biasa disebut garis regresi. Dalam persamaan ini, Garis regresi adalah garis yang paling cocok dalam persamaan untuk menyediakan hubungan antara variabel dependen dan independen. Ketika berjalan pada satu variabel atau fitur, kami menyebutnya regresi linier sederhana dan ketika berjalan pada variabel yang berbeda, kami menyebutnya regresi linier berganda. Ini sering digunakan untuk memperkirakan biaya rumah, total penjualan atau jumlah panggilan berdasarkan variabel kontinu.

Baca juga : Yuk Cari Tahu Perbedaan Python R dan SQL

2. Pohon Keputusan

Sebuah pohon keputusan dibangun dengan berulang kali mengajukan pertanyaan ke data partisi. Tujuan dari algoritma pohon keputusan adalah untuk meningkatkan prediktif pada setiap tingkat partisi sehingga model selalu diperbarui dengan informasi tentang dataset. Meskipun ini adalah algoritma machine learning supervised, ini digunakan terutama untuk klasifikasi daripada regresi. Singkatnya, model mengambil contoh tertentu, melintasi pohon keputusan dengan membandingkan fitur penting dengan pernyataan bersyarat. Saat turun ke cabang anak kiri atau cabang anak kanan pohon, tergantung pada hasilnya, fitur yang lebih penting lebih dekat ke akar. Bagian yang baik tentang algoritme machine learning ini adalah ia bekerja pada variabel dependen dan kategorikal berkelanjutan.

3. Support Vector Machine (SVM)

Ini adalah salah satu algoritma machine learning terpenting dalam Python yang terutama digunakan untuk klasifikasi tetapi juga dapat digunakan untuk tugas regresi. Dalam algoritma ini, setiap item data diplot sebagai titik dalam ruang n-dimensi, dimana n menunjukkan jumlah fitur yang Anda miliki, dengan nilai setiap fitur sebagai nilai koordinat tertentu.

SVM melakukan perbedaan kelas-kelas ini dengan batas keputusan. Misalnya: Jika panjang dan lebar digunakan untuk mengklasifikasikan sel yang berbeda, pengamatannya diplot dalam ruang 2D dan garis berfungsi untuk tujuan batas keputusan. Jika Anda menggunakan 3 fitur, batas keputusan Anda adalah bidang dalam ruang 3D. SVM sangat efektif dalam kasus di mana jumlah dimensi melebihi jumlah sampel.

4. Logistic Regression

Algoritme machine learning yang diawasi dalam Python yang digunakan dalam memperkirakan nilai diskrit dalam biner, misalnya: 0/1, ya/tidak, benar/salah. Hal ini didasarkan pada satu set variabel independen. Algoritma ini digunakan untuk memprediksi kemungkinan terjadinya suatu peristiwa dengan memasukkan data tersebut ke dalam kurva logistik atau fungsi logistik. Inilah sebabnya mengapa disebut juga regresi logistik. Regresi logistik, juga disebut sebagai fungsi Sigmoid, mengambil angka yang bernilai nyata dan kemudian memetakannya ke nilai yang berada di antara 0 dan 1. Algoritma ini menemukan kegunaannya dalam menemukan email spam, prediksi klik situs web atau iklan, dan churn pelanggan.

Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL

5. Untungnya apa sih Belajar Machine Learning? 

Popularitas machine learning telah melonjak dalam beberapa tahun terakhir karena tingginya permintaan dalam teknologi. Ada banyak potensi di bidang ini untuk menciptakan nilai dari data dan ini adalah salah satu alasan utama yang menarik bagi bisnis di industri yang berbeda. Diantara machine learning diatas ini, mana yang menurut Anda paling potensial? Yuk mulai belajar bersama DQLab!