Apakah kamu tertarik menjadi seorang machine learning developer? Salah satu langkah awal yang penting dalam perjalanan menuju karier tersebut adalah dengan mempelajari bahasa pemrograman Python. Python menjadi bahasa yang sangat penting dalam dunia machine learning karena memiliki beragam library dan framework yang kuat, seperti TensorFlow, PyTorch, dan Scikit-learn. Artikel ini akan memberikan panduan belajar Python khusus bagi calon machine learning developer untuk memulai perjalanan mereka dengan langkah yang tepat.
Mengenal Pentingnya Belajar Python dalam Machine Learning
Belajar Python adalah langkah yang penting bagi calon machine learning developer. Python tidak hanya mudah dipelajari, tetapi juga memiliki sintaksis yang bersahabat, memungkinkan pengembang untuk fokus pada pemecahan masalah daripada memikirkan sintaksis yang rumit.
Selain itu, kepopuleran Python dalam komunitas machine learning membuatnya menjadi pilihan utama bagi mereka yang ingin memasuki bidang ini.
💻 Mulai Belajar Pemrograman
Belajar pemrograman di Dicoding Academy dan mulai perjalanan Anda sebagai developer profesional.
Daftar SekarangPersiapan untuk Belajar Python dalam Konteks Machine Learning
Sebelum memulai perjalanan belajar Python untuk machine learning, ada beberapa hal yang perlu dipersiapkan.
- Instalasi Python: Pastikan kamu telah menginstal Python dan pip di komputermu. Kamu dapat mengunduh versi terbaru Python dari situs web resminya dan mengikuti panduan instalasinya.
- Pemahaman Dasar-Dasar Python: Sebelum memasuki machine learning, kamu perlu memahami dasar-dasar Python, termasuk tipe data, variabel, operator, percabangan, perulangan, dan fungsi dasar.
- Belajar Library Python: Untuk machine learning, kamu perlu menguasai beberapa library Python yang penting, seperti NumPy, Pandas, Matplotlib, dan Scikit-learn. Setiap library ini memiliki peran yang penting dalam pengembangan model machine learning.
- Pahami Konsep Dasar Machine Learning: Meskipun kamu sedang belajar Python, penting untuk memiliki pemahaman dasar tentang konsep-konsep dalam machine learning, seperti supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning.
Langkah-Langkah Belajar Python untuk Machine Learning
- Pemahaman NumPy: NumPy adalah library Python yang sangat penting dalam komputasi numerik. Pelajari tentang array NumPy, operasi matematika, slicing, dan indexing.
- Pemahaman Pandas: Pandas adalah library Python yang digunakan untuk manipulasi dan analisis data. Pelajari tentang DataFrame, Series, indexing, filtering, dan penggabungan data.
- Visualisasi Data dengan Matplotlib: Matplotlib adalah library untuk membuat visualisasi data. Pelajari tentang cara membuat plot, seperti scatter plot, line plot, histogram, dan box plot menggunakan Matplotlib.
- Menggunakan Scikit-learn: Scikit-learn adalah library Python yang digunakan untuk membangun dan mengevaluasi model machine learning. Pelajari tentang cara menggunakan algoritma machine learning yang disediakan oleh Scikit-learn, seperti klasifikasi, regresi, dan klastering.
- Memahami TensorFlow atau PyTorch: TensorFlow dan PyTorch adalah framework deep learning yang sangat populer. Pelajari tentang cara menggunakan framework ini untuk membangun dan melatih model neural network.
- Praktikkan dengan Proyek-Proyek Machine Learning: Setelah kamu memahami dasar-dasar Python dan library machine learning, praktikkan keterampilanmu dengan mengerjakan proyek-proyek machine learning. Cobalah untuk memprediksi harga rumah, mengklasifikasi gambar, atau melakukan klastering data.
Contoh Sederhana: Prediksi Harga Rumah dengan Linear Regression
Sebagai contoh sederhana, mari kita lihat cara agar dapat menggunakan Python dan Scikit-learn untuk memprediksi harga rumah berdasarkan fitur-fitur, misalnya luas tanah, jumlah kamar tidur, dan jumlah kamar mandi.
Tentu saja, dalam situasi nyata, fitur-fitur yang relevan mungkin lebih kompleks. Namun, contoh ini disajikan dengan sederhana agar lebih mudah dipahami. Berikut adalah data sampel yang akan kita gunakan pada kasus ini.
| Luas Tanah (m²) | Jumlah Kamar Tidur | Jumlah Kamar Mandi | Harga Rumah (juta) |
| 100 | 2 | 1 | 300 |
| 150 | 3 | 2 | 400 |
| 200 | 3 | 2.5 | 500 |
| 120 | 2 | 1.5 | 350 |
| 180 | 3 | 2.5 | 450 |
| 250 | 4 | 3 | 600 |
| 130 | 2 | 1.5 | 320 |
| 220 | 4 | 2.5 | 550 |
| 180 | 3 | 2 | 470 |
| 200 | 3 | 2 | 480 |
| 170 | 3 | 2 | 430 |
| 160 | 3 | 1.5 | 380 |
| 140 | 2 | 1.5 | 340 |
| 210 | 4 | 2 | 490 |
| 240 | 4 | 3 | 580 |
| 190 | 3 | 2.5 | 460 |
| 270 | 4 | 3 | 620 |
| 230 | 4 | 2.5 | 570 |
| 260 | 5 | 3 | 640 |
| 280 | 5 | 3.5 | 680 |
Langkah-langkah untuk menyelesaikan masalah ini dapat dilihat pada workflow berikut.
Penjelasan terkait workflow tersebut sebagai berikut.
- Persiapan Data: Pertama, kita menyiapkan data sebagai contoh sederhana. Data tersebut terdiri dari beberapa sampel rumah dengan fitur-fitur yang telah disebutkan (luas tanah, jumlah kamar tidur, dan jumlah kamar mandi) serta harga rumahnya.
- Pembagian Data: Selanjutnya, kita membagi data menjadi dua bagian, yaitu data latih dan data uji. Data latih digunakan untuk melatih model, sedangkan data uji digunakan untuk menguji kinerja model.
- Pembuatan Model: Setelah data dibagi, kita membuat model menggunakan algoritma regresi linier. Model ini akan belajar dari data latih untuk memahami hubungan antara fitur-fitur dan harga rumah.
- Pelatihan Model: Model dilatih menggunakan data latih untuk mempelajari pola dalam data serta untuk membantu memahami struktur atau hubungan dalam data yang kompleks, yang mungkin sulit dipahami secara manual. Ini dapat membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih baik atau pengembangan wawasan baru. Tujuannya adalah untuk menghasilkan model yang dapat melakukan tugas-tugas ini dengan tingkat keakuratan dan kinerja yang baik terhadap data baru yang tidak pernah dilihat sebelumnya.
- Pengujian Model: Setelah model dilatih, kita menguji kinerjanya menggunakan data uji yang tidak pernah dilihat oleh model sebelumnya. Hal ini bertujuan mengevaluasi seberapa baik model dapat memprediksi harga rumah berdasarkan fitur-fiturnya.
- Evaluasi Model: Terakhir, kita mengevaluasi kinerja model dengan mengukur akurasi prediksi. Akurasi ini menunjukkan seberapa baik model dapat memprediksi harga rumah berdasarkan fitur-fiturnya. Semakin tinggi nilai akurasi, semakin baik pula kinerja model. Jika model yang dibuat masih belum mampu menghasilkan prediksi yang baik, kita perlu menyesuaikan kembali model tersebut.
Sekarang, mari kita konversi langkah-langkah yang telah dibahas di atas menjadi kode Python. Melalui contoh kode sederhana ini, kamu akan melihat bahwa langkah-langkah teori dapat diimplementasikan dalam kode Python yang sebenarnya.
Melalui contoh kode ini diharapkan dapat memperkuat pemahamanmu tentang cara kerja Python dalam konteks pengembangan machine learning. Berikut adalah contoh kode untuk menyelesaikan masalah di atas.
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 |
import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import r2_score # Data sampel X = np.array([[100, 2, 1], [150, 3, 2], [200, 3, 2.5], [120, 2, 1.5], [180, 3, 2.5], [250, 4, 3], [130, 2, 1.5], [220, 4, 2.5], [180, 3, 2], [200, 3, 2], [170, 3, 2], [160, 3, 1.5], [140, 2, 1.5], [210, 4, 2], [240, 4, 3], [190, 3, 2.5], [270, 4, 3], [230, 4, 2.5], [260, 5, 3], [280, 5, 3.5]]) y = np.array([300, 400, 500, 350, 450, 600, 320, 550, 470, 480, 430, 380, 340, 490, 580, 460, 620, 570, 640, 680]) # Membagi data menjadi data latih dan data uji X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # Membuat model Regresi Linear model = LinearRegression() # Melatih model model.fit(X_train, y_train) # Menguji model predictions = model.predict(X_test) # Evaluasi Model # Menambahkan hasil prediksi dan harga asli ke dalam DataFrame df = pd.DataFrame(X_test, columns=['Luas Tanah', 'Jumlah Kamar Tidur', 'Jumlah Kamar Mandi']) df['Harga Asli'] = y_test df['Prediksi Harga'] = predictions df['Akurasi'] = 100 - (abs(predictions - y_test)/y_test)*100 # Menghitung akurasi accuracy = r2_score(y_test, predictions) print("Akurasi model:", round(accuracy, 2)) # Menampilkan DataFrame df |
Ketika dijalankan, kode tersebut akan menghasilkan output sebagai berikut.
Berdasarkan hasil yang tertera pada tabel tersebut, dapat disimpulkan bahwa model yang telah dibuat mampu memberikan prediksi harga rumah dengan tingkat akurasi tinggi. Dari hasil evaluasi, terlihat bahwa model memiliki akurasi sebesar 96%.
Evaluasi model pada contoh kode di atas menggunakan R2 Score. R2 Score, atau juga dikenal sebagai koefisien determinasi, adalah salah satu metrik evaluasi yang umum digunakan dalam analisis regresi.
Tujuannya adalah untuk mengukur seberapa baik model regresi kita cocok dengan data aktual. R2 Score memberikan informasi tentang seberapa besar variasi dalam variabel target yang dapat dijelaskan oleh variabel independen pada model kita.
Secara matematis, R2 Score didefinisikan sebagai proporsi variabilitas dalam variabel target yang dapat dijelaskan oleh variabel independen pada model kita. Secara umum, kita dapat menghitung R2 Score dengan rumus berikut.
Artinya:
- SSres adalah jumlah kuadrat residual, yaitu jumlah kuadrat perbedaan antara nilai aktual (y) dan nilai yang diprediksi oleh model (ŷ).
- SStot adalah total jumlah kuadrat, yaitu jumlah kuadrat perbedaan antara nilai aktual (y) dan nilai rata-rata dari variabel target.
Dalam konteks interpretasi, nilai R2 Score berkisar antara 0 hingga 1. Nilai yang lebih tinggi menunjukkan bahwa model kita mampu menjelaskan variasi yang lebih besar dalam data target.
Jika R2 Score adalah 1, itu berarti model kita dapat menjelaskan seluruh variasi dalam data. Namun, jika R2 Score adalah 0, itu berarti model kita tidak menjelaskan variasi apa pun dalam data. Selain itu, jika nilai R2 Score negatif, itu menunjukkan bahwa model kita lebih buruk daripada menggunakan nilai rata-rata sebagai prediksi.
Berdasarkan hasil evaluasi, kita dapat menyimpulkan bahwa sebagian besar prediksi harga rumah yang dihasilkan oleh model hampir mendekati nilai sebenarnya. Hal ini menunjukkan bahwa model tersebut dapat diandalkan dalam melakukan prediksi harga rumah berdasarkan fitur-fitur, seperti Luas Tanah, Jumlah Kamar Tidur, dan Jumlah Kamar Mandi sesuai dengan studi kasus.
Kesimpulan
Belajar Python adalah langkah penting dalam perjalanan kamu untuk menjadi seorang machine learning developer yang sukses. Dengan mengikuti panduan ini serta konsisten untuk belajar dan berlatih, kamu akan memperoleh keterampilan yang diperlukan untuk memulai karier dalam bidang menarik ini. Selamat belajar dan semoga sukses!
