Mengenal Dasar-Dasar Belajar Machine Learning

Istilah machine learning sudah tidak asing di telinga sebagian besar orang yang berkecimpung di dunia ilmu komputer atau mereka yang menggemari IT. Pembelajaran mesin merupakan teknologi ilmu komputer yang sudah diimpikan oleh manusia sejak pertama kali komputer diciptakan.

Para ilmuwan dan insinyur sudah memikirkan dari jaman dulu bagaimana caranya agar komputer dapat belajar sendiri dari pengalaman tanpa perlu mendapat arahan yang spesifik dari manusia.

Pada artikel kali ini, kita akan membahas tentang dasar-dasar belajar machine learning yang akan menjadi langkah awal kamu untuk mencapai cita-cita sebagai data scientist, AI engineer, dan apapun itu yang kamu impikan.

Apa Itu Machine Learning?

Machine learning atau pembelajaran mesin adalah pengaplikasian kecerdasan buatan yang memiliki kemampuan untuk belajar dan mempertajam kemampuan analisa dari pengalaman tanpa diprogram secara spesifik oleh manusia. Machine learning berfokus pada pengembangan program komputer yang dapat mengakses data guna dipelajari oleh komputer tersebut.

Belajar machine learning berbeda dengan pemrograman tradisional. Seperti dijelaskan oleh Afif Akbar dalam kelas “Introduction to Machine Learning” di Udemy, pembelajaran mesin berfokus pada menghasilkan program ketimbang output. Pada pemrograman tradisional, komputer memerlukan data dan program untuk menghasilkan output. Sedangkan pada machine learning, data dan output dibutuhkan komputer untuk menghasilkan program.

Belajar machine learning di Udemy - Perbedaan antara machine learning dengan traditional programming pada umumnya
Perbedaan antara machine learning dengan traditional programming pada umumnya

Klasifikasi Pembelajaran Mesin

Ada beberapa metode pembelajaran mesin yang dibedakan ke dalam 3 kategori berdasarkan cara komputer mempelajari output yang diberikan yakni:

Supervised learning

Pada metode supervised learning, sebuah algoritma akan belajar dari contoh data yang diberikan dan output yang dihasilkan. Sebagai contoh, komputer yang diajarkan untuk membedakan mana foto yang ada kucing dan tidak ada kucingnya. Komputer akan menganalisa data-data yang diberikan sehingga dapat mengklasifikasikan sendiri mana foto yang ada kucing dan tidak.

Metode ini serupa dengan cara belajar di sekolah, dimana ada guru yang mengawasi dan murid yang belajar. Guru akan memberikan contoh dan cara memecahkan persoalan kemudian murid akan menggunakan cara tersebut dan memperbaharuinya guna memecahkan masalah lain.

Unsupervised learning

Metode unsupervised learning adalah metode pembelajaran mesin dimana komputer tidak diberikan output, hanya data-data input dan membiarkan mereka menentukan sendiri pola pada data yang diberikan. Algoritma ini ditujukan untuk menghasilkan klasifikasi data baru yang dapat digunakan untuk meningkatkan kecerdasan komputer dengan algoritma supervised learning.

Reinforced learning

Ketika sebuah algoritma diberikan contoh data tanpa output seperti di metode unsupervised learning. Perbedaannya adalah kita dapat memberikan umpan balik positif atau negatif tergantung dari solusi yang diberikan oleh komputer pada metode reinforced learning.

Hal ini mirip dengan metode pembelajaran trial and error dimana hukuman akan diberikan jika melakukan kesalahan dan hadiah akan didapat jika solusi yang diberikan benar. Algoritma pembelajaran mesin ini diimplementasikan pada komputer yang belajar bermain video game sendiri.

Tools yang Dibutuhkan untuk Belajar Machine Learning

Belajar machine learning dengan tools Anaconda berbasis Python
Belajar machine learning dengan tools Anaconda

Alat utama yang digunakan untuk belajar machine learning adalah Python. Bagi kamu yang menggunakan Windows, Python dapat digunakan dengan program package management Anaconda. Program ini biasa digunakan oleh para data scientist. Anaconda dapat diunduh secara gratis di website resminya.

Tantangan Belajar Machine Learning

Untuk menguasai ilmu komputer yang sangat dikagumi oleh umat manusia, kita harus memahami ilmu statistika dan matematika tingkat menengah sampai lanjutan. Hal ini dikarenakan pembelajaran mesin sangat erat kaitannya dengan prediksi dan peluang.

Namun jika kamu belajar machine learning di Udemy, kamu akan mendapat penjelasan terperinci tentang persamaan dan metode-metode yang digunakan. Selain itu, kita juga bisa men-download resource yang dibutuhkan untuk dipelajari kembali.

Ketika bingung dan stuck di satu permasalahan, kita bisa menggunakan fitur ‘Q&A’ dimana kamu bisa bertanya langsung pada instruktur tentang kesulitan. Baik instruktur maupun murid lain dapat menanggapi pertanyaan yang kita ajukan.

Bagi kamu yang ingin hemat-hemat kuota internet, kelas di Udemy dapat diunduh dan diakses offline sehingga belajar machine learning tanpa internet memungkinkan, lho. Ada juga kelas tentang pembelajaran mesin yang lebih mendalam dalam Bahasa Inggris bagi kamu yang ingin menekuni ilmu komputer ini. Selamat belajar!

Pos Terkait:

Leave a Comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.

Scroll to Top