Machine learning (pembelajaran mesin) telah menjadi bagian tak terpisahkan dari dunia data science. Bagi kalian yang bercita-cita menjadi seorang data scientist, pemahaman terhadap machine learning adalah suatu keharusan.
Dalam artikel ini, kita akan mengupas konsep dasar machine learning—mulai dari jenis-jenis algoritma yang umum digunakan, hingga contoh penerapannya di dunia nyata. Cocok untuk langkah awal bagi kamu yang ingin serius meniti karier sebagai data scientist.
Tidak perlu berlama-lama, yuk, langsung kita bahas!
💻 Mulai Belajar Pemrograman
Belajar pemrograman di Dicoding Academy dan mulai perjalanan Anda sebagai developer profesional.
Daftar SekarangApa Itu Machine Learning?
Secara sederhana, machine learning adalah cabang dari artificial intelligence yang memungkinkan sistem belajar dari data dan membuat prediksi atau keputusan tanpa diprogram secara eksplisit. Dibandingkan dengan pemrograman tradisional yang memerlukan aturan eksplisit, machine learning memungkinkan sistem “belajar sendiri” melalui data.
Kendati demikian, mesin sebenarnya tidak “belajar sendiri”, melainkan mengikuti algoritma yang dirancang dan dikontrol oleh manusia untuk mengenali pola dari data yang diberikan. Proses “pembelajaran” ini sepenuhnya bergantung pada cara data disiapkan, perancangan model, serta parameter-parameter yang dioptimalkan untuk membangun model tersebut.
Contoh yang sering dijumpai adalah sistem rekomendasi yang sering dijumpaiketika kamu menggunakan layanan seperti YouTube atau Netflix. Mereka akan menyarankan video atau film berdasarkan histori tontonanmu. Sistem rekomendasi ini bekerja berdasarkan algoritma machine learning yang mempelajari pola dari data pengguna untuk memberi saran yang relevan.
Mengapa Machine Learning Penting Bagi Seorang Data Scientist?
Machine Learning bukanlah satu-satunya pendekatan bagi seorang Data Scientist untuk menyelesaikan masalah, kerap kali ia menggunakan pendekatan statistik inferensial, A/B testing, hingga pengambilan keputusan berbasis data tanpa selalu membuat model Machine Learning.
Namun, perlu digaris bawahi jika machine learning membantu seorang data scientist untuk ketika berhadapan dengan masalah model prediktif dengan data kompleks. —mulai dari klasifikasi teks, deteksi anomali, sampai pengenalan gambar.
Alur kerja data scientist pun tidak hanya pada penerapan teknik ini saja. Lebih luas dari itu, melibatkan eksplorasi data, pembersihan data, visualisasi, hingga penyampaian wawasan kepada para pemangku kepentingan bisnis atau perusahaan.
Perusahaan teknologi besar, seperti Google, Amazon, dan Facebook memberdayakan data scientist untuk bisa mengembangkan algoritma machine learning yang nantinya akan diintegrasikan ke dalam layanan mereka.
Tak hanya itu, data scientist juga mampu memahami konteks bisnis, berkomunikasi dengan data, dan berpikir analitis untuk nantinya membantu perusahaan bisa membuat keputusan berbasis data. Hebat kan?
Jenis-Jenis Machine Learning
Sebelum mulai mempelajari algoritma dasar machine learning, kamu wajib mengetahui berbagai jenis yang ada. Machine learning sendiri memiliki beragam pendekatan yang dapat diklasifikasikan berdasarkan metode sistem dalam mempelajari data.
Pembagian ini penting dipahami karena setiap jenis memiliki ciri khas tersendiri—baik dari segi karakteristik, jenis data yang dibutuhkan, maupun tujuan penggunaannya.
Lantas, apa saja jenis-jenis yang ada? Mari kita bahas satu per satu untuk memahami fungsinya dalam dunia data science.
Supervised Learning
Jenis ini adalah yang paling umum digunakan. Supervised learning menggunakan data berlabel sebagai pelatihan, di mana model akan belajar dari pasangan input dan output yang sudah diketahui. Contohnya adalah prediksi harga rumah berdasarkan fitur-fitur lokasi, ukuran, dan jumlah kamar, dengan harga rumah sebagai labelnya.
Algoritma umum sebagai berikut.
- Linear regression.
- Logistic regression.
- Decision trees.
- Support vector machines (SVM).
- K-Nearest neighbors (KNN).
Unsupervised Learning
Berbeda dari supervised learning, unsupervised learning tidak menggunakan data berlabel. Algoritma ini digunakan untuk menemukan pola atau struktur tersembunyi dalam data. Penggunaan utamanya ada pada segmentasi data dan pengelompokan.
Algoritma umum sebagai berikut.
- K-Means clustering.
- Hierarchical clustering.
- Principal component analysis (PCA).
Reinforcement Learning
Reinforcement learning melibatkan agen yang belajar dengan cara mencoba mengambil berbagai tindakan dalam suatu lingkungan agar mendapatkan hasil atau reward (penghargaan) sebesar-besarnya. Proses pembelajaran ini mirip seperti cara manusia belajar dari pengalaman: mencoba, gagal, lalu mencoba lagi hingga menemukan strategi yang paling efektif.
Metode ini kerap kali digunakan dalam pengembangan game, robotika, dan sistem rekomendasi yang kompleks.
Algoritma umum sebagai berikut.
- Q-Learning.
- Deep Q-Network.
Algoritma Dasar Machine Learning yang Harus Diketahui Data Scientist
Sebagai data scientist pemula, penting untuk memahami algoritma dasar machine learning yang akan menjadi fondasi dalam membangun model dan menganalisis data. Meskipun sederhana, algoritma ini sering digunakan karena efektif dan mudah diterapkan dalam berbagai kasus nyata.
Berikut adalah beberapa algoritma dasar machine learning yang perlu kamu kuasai.
Linear Regression
Digunakan untuk memprediksi nilai kontinu, seperti harga rumah atau suhu udara. Linear regression mencari hubungan linier antar variabel fitur dan target.
Logistic Regression
Meskipun namanya “regression”, algoritma ini digunakan untuk klasifikasi. Misalnya, untuk memprediksi bahwa email adalah spam atau tidak.
Decision Tree
Struktur pohon keputusan memetakan kondisi dan hasilnya secara logis. Cocok digunakan untuk data yang memiliki struktur tidak linier dan mudah diinterpretasikan.
Naive Bayes
Berdasarkan Teorema Bayes, algoritma ini digunakan dalam pemrosesan bahasa alami (NLP), seperti pengklasifikasian berita atau analisis sentimen.
KNN (K-Nearest Neighbors)
Mengklasifikasikan data berdasarkan kedekatan (kemiripan) dengan data lain. Cocok untuk tugas klasifikasi sederhana.
K-Means Clustering
Salah satu algoritma unsupervised learning paling populer yang digunakan untuk mengelompokkan data berdasarkan kemiripan.
Untukmu Data Scientist Masa Depan..
Tanpa pemahaman machine learning, sulit bagi seorang data scientist untuk memberikan nilai maksimal dari data yang dianalisis. Oleh karena itu, memahami jenis-jenis algoritma dasar serta penerapannya merupakan bagian tak terpisahkan dari perjalanan karier dalam bidang ini.
Jangan ragu untuk mulai belajar dari sekarang—setiap langkah kecil akan membawamu lebih dekat dengan mimpi menjadi seorang data scientist.
Sekian dan sampai jumpa dalam artikel Dicoding Blog lainnya!👋
