belajar machine learning

Belajar Machine Learning Dengan Mudah Menggunakan Python

95

[Belajar Machine Learning] Setelah beberapa tahun naik turun, kecerdasan buatan dan Machine Learning saat ini kembali ke masa jayanya. Kecerdasan Buatan kembali digandrungi, dimana penerapannya dilakukan secara masal pada aplikasi-aplikasi bisnis dan sosial media jaman sekarang seperti Facebook, Twitter, Google, Amazon, dan bahkan berbagai aplikasi besar dari Indonesia seperti Go-jek, Tokopedia, dan sebagainya.

Machine Learning merupakan salah satu cabang dari ilmu Kecerdasan Buatan, khususnya ilmu yang mempelajari tentang bagaimana komputer mampu belajar dari data untuk meningkatkan kecerdasan buatannya.

Table Of Contents

Machine learning memiliki tujuan pada pengembangan sebuah sistem yang mampu belajar secara mandiri untuk memutuskan sesuatu keputusan, tanpa harus berulang kali diprogram oleh manusia. Dengan menggunakan metode ini, mesin tidak hanya dapat menemukan aturan untuk perilaku terbaik dalam pengambilan keputusan, tetapi juga beradaptasi dengan perubahan yang terjadi.

Kelebihan Python untuk Belajar Machine Learning

Mengapa menggunakan Python? Saat ini Python adalah salah satu bahasa pemrograman yang paling banyak digunakan dalam bidang Data Science dan Machine Learning.

Python adalah bahasa antarmuka yang populer dan kuat. Python adalah bahasa dengan fungsi lengkap dan platform yang dapat digunakan untuk meneliti dan membangun sistem produksi. Ada banyak modul dan pustaka yang dapat digunakan untuk mengimplementasikan pembelajaran mesin dengan Python.

Jadi apa saja kelebihan Python dalam pembelajaran mesin pembelajaran

Mudah Dipelajari

Python menyediakan kode yang pendek dan mudah dibaca. Meskipun algoritme kompleks dan alur kerja fleksibel adalah kekuatan sebenarnya dari Machine Learning dan AI, kesederhanaan Python memungkinkan pengembang dan Data Scientist untuk menulis sistem tepercaya. Ilmu data dapat fokus pada pemecahan masalah Machine Learning daripada berfokus pada perbedaan teknis dalam bahasa pemrograman. Selain itu, Python menarik banyak orang karena mudah dipelajari. Kode Python mudah dipahami manusia, yang membuat pemodelan Machine Learning menjadi sangat mudah.

Keberagaman Library yang Tinggi dan Berbagai Macam

Menerapkan algoritme pembelajaran mesin biasanya merupakan proses yang kompleks dan memakan waktu. Anda harus memiliki lingkungan digital yang terstruktur dengan baik dan teruji untuk memungkinkan data scientist memberikan solusi pengkodean terbaik. Untuk mempersingkat waktu Data Scientist, pemrogram telah memilih banyak kerangka kerja dan pustaka Python. Python memiliki banyak Library yang tersedia, memungkinkan ilmuwan atau pengembang data untuk memecahkan masalah yang sangat kompleks dalam hitungan menit atau bahkan detik.

Contoh Library yang disertakan dalam Python adalah sebagai berikut:

  • Pembelajaran Keras, TensorFlow, dan Scikit untuk pembelajaran mesin
  • NLTK dan spaCy untuk NLP (Pemrosesan Bahasa Alami)
  • SciPy untuk komputasi tingkat lanjut
  • NumPy untuk analisis data berkinerja tinggi dan komputerisasi science
  • OpenCV untuk computer vision
  • Analisis data manipulatif Panda
  • Seaborn dan Matplotloib untuk visualisasi data

Ada banyak bahasa pemrograman yang mendukung pustaka pembelajaran mesin, tidak hanya Python (seperti Julia dan R), tetapi Python adalah salah satu bahasa pemrograman favorit yang dipilih oleh peneliti dan praktisi untuk mengimplementasikan pembelajaran mesin.

Langkah-Langkah Machine Learning

Untuk memulai proyek pembelajaran mesin, Anda harus memahami langkah-langkah berikut

Mendefinisikan suatu masalah

Machine Learning harus mampu mendeteksi dan memilah masalah yang ada di dalam programnya. Termasuk pengumpulan data. Data asli dapat berupa Excel, MS Access, file teks, dan lain sebagainya. Langkah ini membentuk dasar untuk pembelajaran di masa depan. Semakin besar keragaman, kepadatan, dan kuantitas data yang relevan, semakin baik prospek pembelajaran mesin.

Menyiapkan Data

Setiap proses analisis akan berkembang dengan kualitas data yang digunakan. Kita perlu meluangkan waktu untuk menentukan kualitas data, lalu mengambil langkah untuk menyelesaikan masalah seperti kehilangan data.

Setiap project pengenalan machine learning atau papun itu yang berkaitan tentang kecerdasan buatan, memiliki beberapa tahap yang identik. Dan dalam banyak kasus, menurut tutorial, hasilnya akan sangat bagus saat memulai dan mengikuti tutorial ( dengan kumpulan data sudah disediakan). Namun, saat menggunakan proses dan algoritme yang sama untuk memulai dengan data yang Anda miliki, hasilnya akan sangat berbeda.

[Belajar Machine Learning] Ilustrasi Persiapan Data
[Belajar Machine Learning] Ilustrasi Persiapan Data

Data yang banyak tentu baik, akan tetapi jika dalam data yang banyak tersebut terdapat kesalahan hal tersebut tentu sangat mempengaruhi hasil yang ada.

Akhirnya, dalam proyek berbasis kecerdasan buatan, persiapan data yang matang dan dapat digunakan adalah yang paling penting dan memakan waktu.

Menganalisis Algoritma

Langkah ini melibatkan pemilihan algoritma dan representasi data yang sesuai dalam bentuk model.

Data yang disiapkan dibagi menjadi dua bagian : pelatihan dan pengujian. Bagian pertama (data pelatihan) digunakan untuk pengembangan model. Bagian kedua (data uji) digunakan sebagai referensi.

Di Python, semua pemrosesan data dilakukan dengan angka. Oleh karena itu, jika kita melihat isi dari digit.images, maka akan dihasilkan matriks digital, yang diperoleh dari sekumpulan citra yang akan diolah atau berupa citra tunggal, dan fitur atau variabel telah diproses ke dalam matriks angka.

[Belajar Machine Learning] Ilustrasi Mengecek Algoritma
[Belajar Machine Learning] Ilustrasi Mengecek Algoritma

 Tidak hanya gambar, jika Anda ingin menggunakan python untuk mengolah data, semua data yang tidak terstruktur, terstruktur, dan semi-terstruktur akan diekstrak terlebih dahulu sebagai matriks digital. Baik berupa File suara, video dan teks.

Karena kita menggunakan metode yang supervised untuk pemodelan, pertama-tama kita harus memisahkan dataset antara matriks input atau fitur (X) dan output atau label target (Y). Sesuai dengan persyaratan metode yang diawasi, model Machine Learning dilatih untuk mengenali sebuah tanda atau label.

Mengupdate dan Evaluasi Hasil

Untuk menguji keakuratan digunakan bagian kedua dari data (data uji). Langkah ini menentukan keakuratan algoritma yang di seleksi berdasarkan hasil pengujian. Pengujian yang lebih baik untuk memeriksa keakuratan model adalah dengan melihat kinerja data yang tidak digunakan sama sekali selama proses pembuatan model.

Operator Apply Mode atau pembaruan hasil digunakan untuk menerapkan model yang telah dilatih sebelumnya menggunakan data training pada unlabeled data (data uji). Tujuannya adalah untuk mendapatkan prediksi atas data tidak berlabel yang belum memiliki label (data uji). Yang perlu diperhatikan adalah bahwa data pengujian harus memiliki atribut sequence (urutan), type (tipe), dan role (fungsi) yang sama dengan data training.

Menampilkan Peningkatan kinerja

Langkah ini mungkin melibatkan pemilihan model lain atau memperkenalkan lebih banyak variabel untuk meningkatkan efisiensi. Inilah mengapa dibutuhkan banyak waktu untuk pendataan dan penyiapan data.

[Belajar Machine Learning] Pendeteksi Objek
[Belajar Machine Learning] Pendeteksi Objek

Sederhana bukan? Ikuti saja langkah-langkah operator untuk memasuki ruang kerja Python. Anda perlu memahami masing-masing fungsi operator dan parameternya, dan tentunya teori Machine Learning, karena ini akan sangat berguna ketika Anda mulai membangun proses Anda sendiri untuk menghasilkan model yang baik. Ingat, Pyhton hanyalah sebuah aplikasi, jika ingin menguasi machine learning Anda harus belajar tentang teorinya. Semakin banyak Anda belajar dan mencoba, semakin cepat Anda akan menguasainya.

Contoh gambar di atas adalah hasil dari algoritma machine learning untuk mendeteksi objek dari model yang telah di training sebelumnya. Ada banyak sekali model yang dapat digunakan untuk aplikasi tersebut. Sehingga diperlukan optimasi model agar sesuai dengan hardware yang digunakan dan juga kualitas atau kecepatan pendeteksian pada objek tertentu.

Nah, itulah tadi belajar Machine Learning Menggunakan Python beserta keunggulan dan tahapan-tahapan yang perlu Anda lakukan.

Kesimpulan

Anda telah mengetahui secara umum untuk belajar machine learning dengan menggunakan Python. Banyak sekali keunggulan menggunakan bahasa ini dalam hal kecerdasan buatan. Oleh karena itu tidak ada ruginya untuk memulai dari sekarang untuk memahaminya. Karena masa depan peran machine learning akan sangat krusial di dalam segala aspek kehidupan kita.

Artikel terkait mengenai belajar machine learning:
Apa itu Tensorflow?
Cara Training Data Untuk Model Pendeteksian Objek
Memanfaatkan Google Colab Untuk Training Model Machine Learning
Cara Menggunakan Jupyter Notebook

Video Tutorial Mengenai Python dan IoT:
Auftechnique Youtube Channel

error: Konten ini di proteksi. Anda dapat menyalin ulang melalui ketik manual. Terima Kasih

Tutorial Python dan IoT

Silahkan berkunjung ke youtube channel ini