Ini Dia Langkah-Langkah Penerapan Machine Learning Python

Machine Learning Python tanpa kita sadari telah ada di sekitar kita saat ini. Hampir seluruh kegiatan yang kita lakukan dalam dunia digital sudah dilengkapi dengan Machine Learning. Bagaimana Youtube memberikan rekomendasi video untuk ditonton, Instagram menunjukkan konten yang kemungkinan akan kita sukai, platform e-commerce memberikan rekomendasi produk untuk pembelian selanjutnya, dan berbagai kegiatan yang kita temui dalam kehidupan sehari-hari ternyata adalah produk dari model Machine Learning.

Python merupakan salah satu jenis bahasa pemrograman yang bersifat interpretatif multiguna. Python sendiri memiliki sintaks yang sederhana dan mudah untuk dipelajari baik untuk pemula maupun untuk kamu yang sudah ahli dibidang data. Terdapat banyak library yang dapat digunakan untuk menerapkan Machine Learning dalam bahasa pemrograman Python. Adapun beberapa langkah-langkah yang perlu kamu ketahui untuk memulai proyek Machine Learning pada Python. Langkah tersebut diantaranya yaitu mendefinisikan suatu masalah, menyiapkan data, mengevaluasi algoritma, memperbarui hingga menyajikan hasil.

Tenang saja, dengan bergabung bersama DQLab, kamu bisa mulai belajar Machine Learning Python untuk mempersiapkan dirimu berkarir sebagai praktisi data yang kompeten. Bersama DQLab kamu dapat belajar Data Science secara praktis dan aplikatif, serta meningkatkan kemampuan kompetensi Data Sciencemu untuk siap bersaing secara global. Nah, artikel berikut ini akan membahas mengenai langkah-langkah yang perlu kamu ketahui untuk memulai proyek Machine Learning Python. Yuk, simak penjelasannya!

1. Identifikasi Masalahmu

Tahapan pertama dalam proses Machine Learning yaitu harus mampu mendeteksi dan memilah masalah yang ada di dalam programnya. Apa saja masalah atau tujuan yang hendak dicapai dengan proses Machine Learning ini, termasuk ketika pengumpulan data. Karena tanpa data, maka masalah tidak akan bisa diselesaikan oleh Machine Learning. Data data tersebut bisa saja berupa Excel, MS Access, maupun file-file lain sebagainya. Langkah ini merupakan bentuk dasar untuk pembelajaran kedepannya. Dari permasalahan yang ada, kamu dapat memecahnya menjadi beberapa pertanyaan seperti:

• Apa tujuanmu? Apa yang ingin kamu prediksi?

• Feature (Bobot) seperti apa yang akan kamu gunakan?

• Data seperti apa yang ingin kamu input? Apakah data itu tersedia?

• Masalah seperti apa yang sedang kita hadapi? Binary Classification? Ataukah Clustering?

• Improvement seperti apa yang diharapkan?

• Bagaimana cara kamu mengukur Feature (bobot) dalam data?

Baca juga : Belajar Data Science: Kenali Dasar Bahasa Pemrograman Python yang Cocok bagi Pemula

2. Mengumpulkan dan Mempersiapkan Data

Langkah selanjutnya dalam proses Machine Learning yaitu mengumpulkan dan mempersiapkan data. Semakin banyak dan berkualitas data yang dimiliki, maka performa dari Machine Learning akan semakin baik. Contoh metode dalam pengumpulan data seperti web scraping dan Data Mining. Namun secara umum tahapnya dapat dijabarkan seperti berikut.

Pertama, data yang akan digunakan "diajarkan" pada tahapan memilah data dipisahkan menjadi tiga bagian, yaitu training data (data yang akan dilatih), validation data (data yang dipakai untuk validasi) dan test data (data yang dipakai untuk percobaan prediksi). Hal ini juga menegaskan bahwa Machine Learning yaitu suatu hal yang sangat bergantung pada adanya data. Dari data ini maka kita dapat memutuskan akan menggunakan algoritma seperti apa di tahap selanjutnya.

3. Seleksi Algoritma Untuk Solusi

Tahap selanjutnya adalah membuat model data. Tahapan ini melibatkan pemilihan algoritma dan representasi data yang sesuai dalam bentuk model. Data yang disiapkan dibagi menjadi dua bagian, yaitu data training dan testing. Data training digunakan untuk pengembangan model dan data testing digunakan sebagai referensi. Setelah itu barulah dilakukan validasi model yaitu pengujian terhadap model data dengan validation data. Hal ini bermanfaat untuk mendapat feedback dari input, proses serta output yang dipakai.

Idealnya untuk mendapatkan model terbaik maka semua algoritma yang tersedia di tools tersebut harus dicoba untuk mendapatkan model terbaik. Akan tetapi, seringkali hal ini tidak memungkinkan bahkan untuk seorang Data Scientist yang cukup berpengalaman. Penyebabnya bisa karena waktu yang tidak cukup atau pengetahuan tentang algoritma yang kurang memadai. Untuk pemula, sebaiknya dipilih beberapa model atau biasanya cukup satu dulu tetapi yang sederhana dan mudah dipahami.

Baca juga :  Python : Kenali 3 Buku yang Akan Mempercepat Kamu Dalam Belajar Python  

4. Evaluasi dan Perbaikan Terhadap Model

Setelah memiliki model Machine Learning dan model tersebut dapat digunakan untuk memprediksi data tes, langkah terakhir adalah kita harus menganalisa performa model dan melakukan evaluasi dari model tersebut. Untuk menguji keakuratan dan performa dari model digunakan data testing (data uji). Ini akan menentukan keakuratan suatu algoritma yang telah diseleksi pada tahap sebelumnya.

Caranya adalah dengan membaca error metrics. Error metrics setiap permasalahan pun berbeda beda, contohnya untuk permasalahan classification terdapat accuracy_score, precision, recall, f1-score, r2_score dan confusion matrix. Untuk accuracy_score, precision, recall, dan f1-score dapat diakses dengan satu fungsi saja yaitu classification_report.

5. Yuk, BELAJAR MACHINE LEARNING GRATIS BERSAMA DQLAB SELAMA 1 BULAN!

Gunakan Kode Voucher "DQTRIAL", dan simak informasi di bawah ini mendapatkan 30 Hari FREE TRIAL:

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

2. Buka academy.dqlab.id dan pilih menu redeem voucher 

3. Redeem voucher "DQTRIAL" dan check menu my profile untuk melihat masa subscription yang sudah terakumulasi. 

4. Selamat, akun kamu sudah terupgrade, dan kamu bisa mulai Belajar Data Science GRATIS 1 bulan.

Penulis : Salsabila Miftah Rezkia

Editor : Annissa Widya Davita