Kamu ingin mulai belajar untuk menjadi data science? Kalau iya, yuk coba mulai pelajari salah satu teknik yang biasanya digunakan oleh data science, yaitu machine learning. Simak manfaat dan ragam pilihan algoritma machine learning di bawah ini ya. Machine learning pada dasarnya mengacu pada sekelompok teknik yang digunakan oleh ilmuwan data untuk memungkinkan komputer agar bisa belajar dari data. Selain itu, machine learning memungkinkan sistem untuk melakukan percobaan guna mengoptimalkan proses dan berinovasi dengan kecepatan yang lebih cepat. Machine learning memberi komputer kemampuan untuk mengembangkan kemampuan belajar seperti manusia guna memecahkan beberapa masalah berat di dunia, mulai dari penelitian kanker hingga perubahan iklim. <h2>Manfaat machine learning untuk data science</h2> Pada dasarnya machine learning yang merupakan sub-bidang dari artificial intelegence ini memiliki banyak manfaat untuk data science yang sayang untuk dilewatkan, beberapa diantaranya yaitu: <h3>· &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; Memudahkan pekerjaan</h3> Dengan menggunakan machine learning kamu tidak perlu memikirkan semua teknik untuk mencari solusi guna mengatasi suatu masalah. Karena machine learning dapat digunakan untuk mengatasi suatu masalah dengan mudah. <h3>· &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; Hasil akhir lebih baik</h3> Jika mengikuti semua langkah yang ada dalam machine learning, kamu bisa mendapatkan hasil yang baik. Bahkan mungkin hasil yang didapatkan dari machine learning bisa lebih baik daripada hasil pekerjaan yang dikerjakan secara manual. <h3>· &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; Menjadi titik awal untuk peningkatan pengembangan produk</h3> Kamu dapat menggunakan machine learning sebagai titik awal untuk melakukan peningkatan suatu produk. Karena dengan menggunakan machine learning kamu bisa melakukan berbagai cobaan dalam waktu yang relatif singkat.&nbsp;<h3>Ragam pilihan algoritma machine learning</h3> Sama halnya seperti semua sistem dengan artificial intelligence (AI), machine learning membutuhkan algoritma untuk menetapkan parameter, tindakan, dan nilai akhir. Program yang mendukung machine learning akan menggunakan algoritma ini sebagai panduan saat mengeksplorasi opsi yang berbeda dan mengevaluasi berbagai faktor. Ada ratusan algoritma yang digunakan komputer berdasarkan beberapa faktor seperti ukuran dan keragaman data. Namun beberapa pilihan algoritma machine learning yang biasanya banyak digunakan, yaitu:&nbsp;<h3>1. Supervised learning atau pembelajaran diawasi</h3> Algoritma supervised learning membangun model matematis dari data yang berisi informasi input dan output. Algoritma supervised learning biasanya dikenal sebagai data pelatihan karena programnya yang bisa memungkinkan komputer untuk mendapatkan hasil awal dan akhir data. Hal ini memungkinkan komputer untuk bisa mencari cara paling efisien untuk mencapai hasil akhir. Ada dua algoritma supervised learning yang sangat populer dan sering digunakan, yaitu algoritma regresi dan klasifikasi.&nbsp; Algoritma regresi biasanya digunakan untuk menemukan dan memprediksi hubungan antara variabel hasil dan satu atau lebih variabel independen. Hal ini biasanya dikenal sebagai regresi linier, algoritma ini digunakan sebagai data pelatihan untuk membantu sistem dalam memprediksi dan meramalkan hasil. Sedangkan algoritma klasifikasi digunakan untuk melatih sistem dalam mengidentifikasi suatu objek dan menempatkannya dalam subkategori. Misalnya, filter email menggunakan pembelajaran mesin untuk mengotomatiskan aliran email masuk untuk kotak masuk utama, promosi, dan spam.&nbsp;<h3>2. Pembelajaran tanpa diawasi atau unsupervised learning&nbsp;</h3> Algoritma unsupervised learning mengambil data yang hanya berisi input kemudian menambahkan struktur pada data tersebut dalam bentuk analisis atau pengelompokan. Algoritma ini biasanya berasal dari data pengujian sebelumnya yang belum diberi label atau dikategorikan. Setelah itu, program akan mengelompokkan data mentah berdasarkan kesamaan atau kekurangannya. Analisis klaster menggunakan pembelajaran tanpa pengawasan untuk memilah-milah data mentah guna mengelompokkan titik data tertentu secara bersama-sama. Analisis kluster biasanya dilakukan menggunakan clustering. Clustering adalah alat populer untuk penambangan data dan biasanya digunakan untuk berbagai hal, misalnya dari mulai penelitian genetik hingga menciptakan komunitas media sosial virtual dengan individu yang berpikiran sama. <h3>3. Pembelajaran Semi-pengawasan atau&nbsp; Semi-supervised learning</h3> Semi-supervised learning berada langsung di antara pembelajaran tanpa pengawasan ( unsupervised learning) dan pembelajaran dengan pengawasan (supervised learning). Alih-alih memberikan program semua data berlabel (seperti dalam pembelajaran dengan pengawasan) atau tanpa data berlabel (seperti dalam pembelajaran tanpa pengawasan), semi-supervised learning diberi campuran data yang tidak hanya mempercepat proses pembelajaran mesin, tetapi juga membantu mesin mengidentifikasi objek dan belajar dengan akurasi yang meningkat.&nbsp;Dalam semi-supervised learning biasanya pemrogram akan memperkenalkan sejumlah kecil data berlabel dengan persentase besar. Setelah itu komputer akan menggunakan kelompok data terstruktur untuk mengelompokkan sisa informasi.&nbsp; Semi-supervised learning biasanya dinilai sebagai algoritma yang menjanjikan karena pelabelan data yang diawasi dipandang sebagai pekerjaan besar. Hal ini karena untuk menerapkan semi-supervised learning membutuhkan biaya yang cukup besar dan durasi pengerjaan yang cukup panjang, dibandingkan algoritma machine learning yang lain. <h3>Cara mudah memahami algoritma machine learning</h3> Untuk memudahkanmu memahami algoritma machine learning, ada beberapa perumpamaan di bawah ini yang bisa digunakan, yaitu:· &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; Pembelajaran dengan pengawasan (supervised learning) seperti menjadi seorang siswa dan memiliki guru yang terus-menerus mengawasi kamu di sekolah dan di rumah.· &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; Pembelajaran tanpa pengawasan ( unsupervised learning) menyuruh siswa untuk mencari konsep sendiri.· &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; Pembelajaran semi pengawasan (semi-supervised learning) seperti memberi siswa pelajaran dan kemudian menguji mereka pada pertanyaan yang berkaitan dengan topik tersebut.﻿Pada dasarnya setiap jenis algoritma memiliki kelebihan dan kekurangan dalam pembelajaran mesin, dan digunakan berdasarkan parameter dan kebutuhan ilmuwan atau insinyur data. Nah, itu tadi manfaat dan tipe algoritma machine learning. Sekarang kebayangkan betapa pentingnya machine learning untuk seorang data science. Jadi, yuk mulai sekarang coba gunakan machine learning untuk memudahkanmu dalam mengerjakan semua pekerjaan, khususnya pekerjaan yang berhubungan dengan pemrograman.&nbsp;

Produk

Support

Blog

Ikuti Kami di

Download Sekarang