Belajar Machine Learning Dengan Library Python : Scikit-Learn

Jika kamu ingin belajar Machine Learning dengan Python, Scikit Learn adalah standar emasnya. Scikit-learn menyediakan berbagai pilihan algoritma pembelajaran yang diawasi (supervised) dan tidak diawasi (unsupervised). Yang terbaik dari semuanya, ini adalah pustaka ML termudah dan terbersih sejauh ini.

Scikit learn dibuat dengan pola pikir rekayasa perangkat lunak. Desain API intinya berkisar pada kemudahan digunakan, namun kuat, dan tetap mempertahankan fleksibilitas untuk upaya penelitian. Ketangguhan ini membuatnya sempurna untuk digunakan dalam berbagai proyek end-to-end Machine Learning apa pun, mulai dari fase penelitian hingga penerapan produksi.

Melalui artikel ini, DQLab akan memperkenalkan kepada kamu salah satu library yang terdapat di dalam Python yang sangat berguna untuk proses pembuatan model Machine Learning kamu! Jadi, apa itu Scikit-Learn dan apa saja kegunaannya? Simak terus penjelasan berikut ya!

1. Library Di Balik Scikit-Learn

Scikit Learn dibangun di atas beberapa data umum dan pustaka matematika Python. Desain seperti itu membuatnya sangat mudah untuk diintegrasikan di antara semua library lainnya. Kamu dapat meneruskan array pada numpy dan dataframe pada pandas langsung ke algoritma ML Scikit! Ini menggunakan perpustakaan berikut:

• NumPy: Untuk pekerjaan apa pun dengan matriks, terutama operasi matematika

• SciPy: Komputasi ilmiah dan teknis

• Matplotlib: Visualisasi data

• IPython: Konsol interaktif untuk Python

• Sympy: Matematika simbolik

• Pandas: Penanganan, manipulasi, dan analisis data

Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbanka

2. Algoritma Machine Learning Dasar di Scikit Learn

Scikit Learn difokuskan pada Machine Learning, misalnya pemodelan data. Ini tidak melihat bagaimana proses pemuatan, penanganan, manipulasi, dan visualisasi data. Dengan demikian, merupakan praktik yang wajar dan umum untuk menggunakan pustaka di atas, terutama NumPy, untuk langkah-langkah ekstra tersebut; mereka dibuat untuk satu sama lain dan saling melengkapi.

Adapun scikit-learn lebih berfokus pada algoritma machine learning. Serangkaian penawaran algoritma Scikit-Learn yang kuat mencakup:

• Regresi: Memasang model linier dan non-linier

• Classification : Klasifikasi tanpa pengawasan

• Decision Tree : Induksi dan pemangkasan pohon untuk tugas klasifikasi dan regresi

• Neural Networks : Pelatihan ujung ke ujung untuk klasifikasi dan regresi. Lapisan dapat dengan mudah ditentukan dalam tupel

• SVM: untuk mempelajari batasan keputusan

• Naive Bayes: Pemodelan probabilistik langsung

3. Algoritma Tingkat Lanjut di Scikit Learn

Bahkan lebih dari itu, ia memiliki beberapa fungsi yang sangat nyaman dan canggih yang tidak biasa ditawarkan oleh perpustakaan lain:

• Metode Ensemble: Boosting, Bagging, Random Forest, Model voting dan averaging

• Manipulasi Fitur: Pengurangan dimensi, pemilihan fitur, analisis fitur

• Deteksi Outlier: Untuk mendeteksi outlier dan menolak noise

• Pemilihan dan validasi model: Validasi silang, penyesuaian Hyperparameter, dan metrik

Baca juga : Belajar Data Science: Pahami Penggunaan Machine Learning pada Python

4. Yuk Mulai Belajar Data Science Sekarang!

Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap 

bisa menguasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri 4.0. Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industi data yang sebenarnya! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!

Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":

1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

2. Akses module Introduction to Data Science

3. Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

4. Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!

Penulis : Jihar Gifari

Editor : Annissa Widya

Tags