Machine Learning : Tingkatkan Ilmu Datamu dengan Kenali Lebih Dalam Pengertian Machine Learning
Seiring dengan perkembangan teknologi yang kian pesat, melahirkan berbagai kecerdasan buatan yang mampu membantu kebutuhan industri. Teknologi kecerdasan buatan atau yang lebih dikenal dengan Artificial Intelligence (AI) ini memiliki ruang lingkup yang sangat luas. Secara garis besar, ada 7 cabang kecerdasan buatan yang dapat diaplikasikan, salah satunya adalah Machine Learning.
Machine Learning sendiri merupakan salah satu teknologi yang mampu mempelajari data yangn ada serta dapat melakukan tugas-tugas tertentu sesuai dengan apa yang telah dipelajari sebelumnya. Yuk, sahabat data kita simak lebih dalam terkait teknologi kecerdasan buatan Machine Learning!
1. Merupakan Cabang dari AI (Artificial Intelligence)
Seperti yang sudah dijelaskan secara singkat di atas, Machine Learning merupakan salah satu cabang dari kecerdasan buatan atau AI (Artificial Intelligence). Secara garis besar, Machine Learning merupakan mesin yang dikembangkan untuk dapat belajar sendiri tanpa adanya arahan dari penggunanya. Proses pembelajarannya dikembangkan berdasarkan disiplin ilmu pemrograman, seperti matematika, statistika, dan data mining sehingga mesin tersebut mampu belajar dengan cara menganalisa data yang ada.
Tugas yang dilakukan Machine Learning sendiri sangatlah beragam, tergantung dari apa yang sudah dipelajari. Selain mampu belajar sendiri, Machine Learning juga memiliki kemampuan untuk memperoleh data yang ada berdasarkan perintah yang ia buat sendiri tanpa perlu diperintah atau diprogram ulang.
Baca juga: Apa itu Machine Learning? Kenali Perbedaan Machine Learning dan Deep Learning
2. Teknik Machine Learning: Supervised dan Unsupervised Learning
Terdapat beberapa teknik dalam Machine Learning, diantaranya supervised dan unsupervised learning. Supervised learning merupakan teknik yang dapat diterapkan pada mesin yang bisa menerima suatu informasi pada data yang ada dengan memberikan label-label tertentu. Berbeda dengan teknik unsupervised learning yang merupakan teknik yang dapat digunakan pada data yang tidak memiliki informasi. Teknik ini berguna untuk membantu Machine Learning dalam menemukan struktur atau pola tersembunyi pada data-data yang tidak memiliki label.
3. Bagaimana Cara kerja Machine Learning?
Pada praktiknya, cara kerja dari machine learning berbeda-beda sesuai dengan teknik dan metode proses pembelajarannya. Namun, secara garis besar prinsip kerja pembelajaran Machine Learning meliputi pengumpulan, eksplorasi, pemilihan teknik atau model, melakukan pelatihan terkait model yang dipilih dan melakukan evaluasi dari hasil Machine Learning.
Penting untuk kamu ingat bahwa semakin sering Machine Learning digunakan atau diterapkan, maka semakin baik pula tingkat akurasi pembelajaran dan hasilnya. Hal inilah yang membuat Machine Learning banyak digunakan untuk industri dan kebutuhan pribadi guna meningkatkan kebutuhan kecerdasan buatan yang diterapkan.
Baca juga: Machine Learning Python: Bagaimana Cara Menguasai Machine Learning Python dari Dasar?
4. Yuk, Perdalam Ilmu Datamu dengan Belajar Machine Learning bersama DQLab!
Terapkan ilmunya sekarang dengan bergabung bersama platform belajar online DQLab! Selain bisa meningkatkan ilmu data yang dimiliki, kamu juga bisa membangun portofolio datamu di DQLab guna mempersiapkan dirimu berkarir di industri data.
Sign up sekarang di DQLab.id dan nikmati module GRATIS "Introduction to Data Science" untuk menikmati pengalaman belajar yang seru menyenangkan serta aplikatif pada industri nyata! Untuk kamu yang ingin mulai belajar Data Science atau siap berkarir jadi Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer, persiapkan diri kamu dengan tepat sekarang. Tidak ada kata terlambat untuk belajar. Yuk #MulaiBelajarData di DQLab.
Dengan belajar di DQLab, kamu bisa:
Menerapkan teknik mengolah data kotor, hasilkan visualisasi data dan model prediksi dengan studi kasus Retail dan Finansial
Dapatkan sesi konsultasi langsung dengan praktisi data lewat data mentoring
Bangun portofolio data langsung dari praktisi data Industri
Akses Forum DQLab untuk berdiskusi.
Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":
Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup
Akses module Introduction to Data Science
Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab
Penulis : Frindy Johana
Editor : Annissa Widya Davita