Pengenalan Dasar Machine Learning: Mulai dari Apa itu dan Bagaimana Cara Melakukannya

Apakah Anda pernah mendengar istilah Machine Learning atau ML? Jika Anda adalah seorang programmer atau ahli data scientist, mungkin Anda sudah sangat terbiasa dengan istilah ini. Namun, bagi orang awam atau pemula dalam dunia pemrograman, mungkin istilah Machine Learning masih terdengar asing dan belum terlalu dipahami. Artikel ini akan membahas tentang pengertian Machine Learning, algoritma dalam Machine Learning, jenis-jenis Machine Learning, dan bagaimana cara melakukan Machine Learning.

Daftar Isi

Pengertian Machine Learning

Secara sederhana, Machine Learning (ML) adalah proses mesin belajar mandiri dan dapat meningkatkan kinerjanya dari waktu ke waktu dengan pengalaman. Meskipun mengandung kata “learning” atau belajar, mesin bukanlah seperti manusia yang belajar melalui pengalaman dan perasaan. Mesin hanya bisa belajar melalui data.

Algoritma dalam Machine Learning

Algoritma merupakan komponen penting dalam Machine Learning. Ada dua jenis algoritma dalam Machine Learning, yaitu Supervised Learning dan Unsupervised Learning. Supervised Learning adalah jenis algoritma yang menggunakan data untuk memprediksi output atau keluaran yang tepat berdasarkan input atau masukan yang sudah diberikan. Sedangkan Unsupervised Learning di dalamnya tidak menggunakan output atau keluaran yang diberikan karena tidak tahu apa yang akan terjadi.

Jenis-jenis Machine Learning

Terdapat tiga jenis Machine Learning, yaitu Supervised Learning, Unsupervised Learning, dan Reinforcement Learning. Supervised Learning adalah jenis Machine learning yang digunakan untuk memprediksi output atau keluaran yang tepat berdasarkan input yang sudah diberikan pada waktu sebelumnya. Jenis ini biasanya digunakan untuk klasifikasi dan regresi untuk memahami data yang ada. Sementara itu, Unsupervised Learning lebih digunakan untuk melakukan reduksi dimensi data dan cluster analysis. Sedangkan Reinforcement Learning biasanya digunakan untuk mengambil keputusan yang optimal dengan mengendalikan tindakan dan kondisi pada lingkungan tertentu.

Apa yang Dibutuhkan untuk Memulai Melakukan Machine Learning

Untuk memulai melakukan Machine Learning, ada beberapa hal yang perlu disiapkan terlebih dahulu. Pertama, Anda perlu memiliki keahlian atau pengetahuan tentang pemrograman dan matematika. Namun, hal ini tidak selalu penting karena ada banyak tools atau program yang sudah tersedia. Kedua, Anda perlu memiliki data yang akan digunakan sebagai dasar untuk Machine Learning. Data ini bisa berasal dari berbagai sumber, baik itu publik maupun tidak publik. Ketiga, Anda juga perlu memiliki tools atau program yang diperlukan untuk melakukan Machine Learning, seperti Python, R, atau Weka.

Bagaimana Cara Mempersiapkan Data untuk diimplementasikan dalam Machine Learning

Sebelum memasukkan data ke dalam Machine Learning, ada beberapa hal yang perlu dilakukan terlebih dahulu. Anda perlu membersihkan data dengan cara mengeksplorasi atau mengidentifikasi outlier, menghilangkan duplikat, dan mengisi missing data. Kemudian, data perlu diproses atau diperbaiki dengan cara melakukan feature engineering, feature scaling, dan feature selection.

Langkah-langkah Membuat Machine Learning

Ada beberapa langkah yang perlu dilakukan untuk membuat Machine Learning. Pertama, Anda perlu melakukan preparasi data dengan cara membersihkan dan mempersiapkan data seperti yang sudah dijelaskan di atas. Kemudian, Anda perlu memilih algoritma yang tepat untuk masalah yang ingin Anda selesaikan. Setelah itu, Anda perlu melakukan training dengan menggunakan data training dan testing untuk melihat hasil akurasi dari Machine Learning yang telah dibuat. Langkah terakhir adalah menggunakan Machine Learning untuk memprediksi data yang telah diuji.

Beberapa Contoh Hasil yang Dapat dihasilkan dari Machine Learning

Machine Learning memiliki banyak aplikasi dan kegunaan di berbagai bidang, beberapa contoh hasil yang dapat dihasilkan dari Machine Learning, antara lain:

Prediksi harga saham di pasar keuangan
Pengenalan suara dan teks di bidang teknologi
Deteksi spam di email
Deteksi penipuan pada transaksi kartu kredit
Pengenalan objek pada gambar

Lihatlah beberapa kode program berikut untuk melakukan Machine Learning pada suatu aplikasi.

# import library
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# load data
data = pd.read_csv('data.csv')

# preparation data
x = data['x'].values.reshape(-1,1)
y = data['y'].values.reshape(-1,1)

# create model Linear Regression
model = LinearRegression()

# training with data
model.fit(x,y)

# test data
test_x = np.array([5,10,15]).reshape(-1,1)
predict_y = model.predict(test_x)

# show output
print(predict_y)

Itulah pengertian Machine Learning, algoritma dalam Machine Learning, jenis-jenis Machine Learning, serta cara melakukan Machine Learning pada aplikasi. Selamat mencoba dan semoga bermanfaat!

FAQ

Q: Apa itu Machine Learning?
A: Machine Learning adalah proses mesin belajar mandiri dan dapat meningkatkan kinerjanya dari waktu ke waktu dengan pengalaman.

Q: Apa saja jenis algoritma dalam Machine Learning?
A: Ada dua jenis algoritma dalam Machine Learning, yaitu Supervised Learning dan Unsupervised Learning.

Q: Ada berapa jenis Machine Learning?
A: Terdapat tiga jenis Machine Learning, yaitu Supervised Learning, Unsupervised Learning, dan Reinforcement Learning.

Q: Apa yang dibutuhkan untuk memulai melakukan Machine Learning?
A: Anda perlu memiliki keahlian atau pengetahuan tentang pemrograman dan matematika, data, serta tools atau program.

Q: Bagaimana cara mempersiapkan data untuk diimplementasikan dalam Machine Learning?
A: Anda perlu membersihkan dan mempersiapkan data dengan cara melakukan preparasi data, memproses atau memperbaiki data, serta melakukan feature engineering, feature scaling, dan feature selection.

Q: Apa saja contoh hasil yang dapat dihasilkan dari Machine Learning?
A: Beberapa contoh hasil yang dapat dihasilkan dari Machine Learning, antara lain prediksi harga saham di pasar keuangan, pengenalan suara dan teks di bidang teknologi, deteksi spam di email, deteksi penipuan pada transaksi kartu kredit, dan pengenalan objek pada gambar.