Pembelajaran mesin (ML) memiliki dampak yang signifikan terhadap berbagai industri. Kemampuannya untuk menganalisis data dan memprediksi hasil menciptakan peluang baru di berbagai bidang seperti layanan kesehatan dan keuangan. Namun, penting untuk membangun dasar yang kuat sebelum mempelajari pembelajaran mesin. Artikel ini akan menguraikan prasyarat yang diperlukan dan menunjukkan bagaimana kamp pelatihan Sains Data dan AI dapat mendukung perjalanan Anda menuju pembelajaran mesin.
1. Matematika: Inti Pembelajaran Mesin
Algoritme pembelajaran mesin berakar kuat pada matematika. Untuk memahami dan menerapkan model ini secara efektif, ada baiknya untuk memahami konsep matematika dasar:
-
Aljabar Linier: Secara khusus, pembelajaran mendalam mengandalkan aljabar linier dalam model pembelajaran mesin. Memahami operasi vektor, matriks, dan matriks dapat membantu memahami bagaimana algoritma memproses data.
-
Kalkulus: Memahami cara algoritma mengoptimalkan dirinya memerlukan pemahaman yang kuat tentang kalkulus, khususnya kalkulus diferensial. Misalnya, penurunan gradien menggunakan turunan untuk meminimalkan kesalahan prediksi suatu model.
-
Probabilitas dan Statistik: Pembelajaran mesin mengandalkan pemikiran probabilistik untuk menghasilkan prediksi. Untuk menilai ketidakpastian dalam model, penting untuk memahami konsep seperti probabilitas bersyarat, teorema Bayes, dan berbagai distribusi.
Meskipun konsep-konsep ini mungkin tampak rumit, konsep-konsep ini diperkenalkan secara praktis dalam program ilmu data seperti Ilmu Data dan AI Bootcamp di Code Labs Academy, di mana pelajar dapat melihat penerapan langsung matematika dalam proyek dunia nyata.
2. Keterampilan Pemrograman: Tulang Punggung Pembelajaran Mesin
Implementasi model pembelajaran mesin memerlukan beberapa keterampilan pemrograman. Python untuk ilmu data adalah bahasa yang paling umum digunakan di bidang ini karena sifatnya yang ramah pengguna dan dukungan perpustakaan yang luas. Pemahaman mendasar tentang Python diperlukan ketika belajar mengelola kumpulan data besar secara efektif. Dengan paket seperti NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, dan PyTorch, Python menonjol sebagai bahasa pilihan untuk pembelajaran mesin.
3. Manipulasi Data: Mempersiapkan Data Anda untuk Pembelajaran Mesin
Pembelajaran mesin memerlukan data, dan untuk memastikan efektivitasnya, sering kali diperlukan pembersihan dan transformasi.
-
Perselisihan Data: Jarang sekali data datang dalam kondisi sempurna. Sebelum Anda dapat menggunakannya dalam model Anda, Anda perlu mengatasi nilai yang hilang, outlier, dan inkonsistensi. Pandas adalah alat penting untuk proses ini.
-
Visualisasi Data: Untuk mengidentifikasi tren, pola, dan outlier dalam data Anda, penting untuk memvisualisasikannya menggunakan grafik dan diagram. Perpustakaan seperti Matplotlib dan Seaborn memudahkan Anda menjelajahi data dan memilih fitur.
4. Konsep Dasar Pembelajaran Mesin
Sebelum mempelajari model yang lebih kompleks, ada baiknya untuk memahami beberapa konsep dasar pembelajaran mesin:
-
Pembelajaran yang Diawasi vs. Tanpa Pengawasan: Dalam pembelajaran yang diawasi, kami bekerja dengan data berlabel, sedangkan pembelajaran tanpa pengawasan didasarkan pada data yang tidak berlabel. Setiap pendekatan memiliki tujuan berbeda dalam tugas klasifikasi dan pengelompokan.
-
Pelatihan, Validasi, dan Pengujian: Untuk memastikan bahwa model berfungsi secara efektif dalam skenario dunia nyata, model harus diuji, divalidasi, dan dilatih pada data yang tidak terlihat. Pembagian data Anda menjadi set pengujian, validasi, dan pelatihan membantu memastikan bahwa model dapat digeneralisasi dengan baik dan mengurangi risiko overfitting.
-
Overfitting dan Underfitting: Model dianggap overfit jika performanya sangat baik pada data pelatihan namun kesulitan dengan data baru, sedangkan model dianggap underfit jika terlalu sederhana. Kunci untuk membangun model yang efektif terletak pada menemukan keseimbangan yang tepat antara bias dan varians.
5. Pengantar Algoritma Pembelajaran Mesin Utama
Setelah menguasai dasar-dasarnya, Anda dapat menjelajahi algoritme pembelajaran mesin yang lebih kompleks:
-
Regresi Linier: Metode untuk memprediksi variabel kontinu ini sederhana, namun penting. Ini berfungsi sebagai landasan untuk teknik yang lebih maju dan kemungkinan merupakan salah satu model pertama yang akan Anda temui.
-
Regresi Logistik: Saat memecahkan masalah dengan hasil kategorikal, regresi logistik sangat penting. Ini sering digunakan untuk tugas klasifikasi biner.
-
Pohon Keputusan: Pohon keputusan mudah dipahami dan diterapkan karena membagi data berdasarkan nilai fitur. Mereka dapat diterapkan pada tugas regresi dan klasifikasi.
-
K-Nearest Neighbors (KNN): KNN adalah algoritma sederhana yang membuat prediksi berdasarkan kedekatan titik data dalam ruang fitur.
6. Memulai Bootcamp
Program pembelajaran terstruktur seperti Kamp pelatihan Ilmu Data dan AI di Code Labs Academy dapat memberikan panduan dan kejelasan yang Anda perlukan jika ingin mendalaminya pembelajaran mesin tetapi tidak tahu harus mulai dari mana. Jika Anda tidak yakin tentang biaya dan apa sebenarnya yang diperlukan untuk bootcamp, lihat artikel ini menjelaskan semuanya secara detail.
Mengapa Memilih Bootcamp Online?
-
Kurikulum Komprehensif: Dapatkan pengetahuan dasar di satu tempat yang mencakup topik-topik seperti aljabar, pemrograman, manipulasi data, dan pembelajaran mesin.
-
Pembelajaran Langsung: Berpartisipasi dalam proyek praktis yang mencerminkan tantangan bisnis.
-
Pendampingan: Selain pelajaran yang disertakan selama bootcamp, Anda akan menerima saran dan dukungan pribadi dari instruktur berpengalaman Anda.
-
Bimbingan Karir:Dapatkan dukungan dalam membangun portofolio Anda dan mempersiapkan karier di bidang ilmu data atau kecerdasan buatan.
Untuk memulai perjalanan Anda di bidang pembelajaran mesin, penting untuk memiliki pemahaman yang kuat dalam matematika, pemrograman, pemrosesan data, dan konsep dasar pembelajaran mesin. Dengan menguasai bidang-bidang ini, Anda mempersiapkan diri untuk sukses sebagai praktisi pembelajaran mesin. Dengan pembelajaran terstruktur dan pengalaman praktis dari bootcamp online, Anda berada di jalur terbaik menuju karier yang bermanfaat di bidang ilmu data atau kecerdasan buatan.
Ubah data menjadi terobosan dengan keterampilan Machine Learning dari Code Labs Academy.
