Data Science adalah ilmu yang berfokus pada pengambilan pengetahuan atau wawasan dari data. Ketika kita berbicara tentang Data Science, kita berbicara tentang proses mengumpulkan, membersihkan, menganalisis, dan menginterpretasikan data untuk mengambil keputusan yang lebih baik atau mengidentifikasi pola yang dapat membantu dalam pemecahan masalah. Jadi, Data Science adalah alat yang sangat kuat untuk memahami dunia di sekitar kita berdasarkan informasi yang tersedia.
Baca juga: Pengertian Data Science, Proses dan Manfaatnya
Machine Learning (ML), di sisi lain, adalah salah satu cabang dari Data Science yang khusus fokus pada pengembangan algoritma yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data. Ini seperti mengajari komputer untuk mengenali pola atau membuat prediksi berdasarkan data yang di berikan. Ketika kita memeriksa data yang sangat besar dan kompleks, kita seringkali tidak dapat membuat aturan atau algoritma yang pasti untuk mengatasi semua situasi. Inilah mengapa ML sangat berguna, algoritma ML dapat “mengajar” komputer untuk mengambil keputusan dengan cara yang cerdas berdasarkan pola-pola yang di temukan dalam data.
Mengapa Machine Learning penting dalam Data Science
Machine Learning menjadi penting dalam Data Science karena banyak masalah dunia nyata yang sangat kompleks dan sulit untuk di pecahkan dengan metode konvensional. Dalam beberapa kasus, algoritma Machine Learning dapat membantu kita mengidentifikasi pola atau tren yang tidak akan terlihat dengan cara tradisional.
Sebagai contoh, dalam bidang kesehatan, Machine Learning dapat di gunakan untuk memprediksi penyakit berdasarkan riwayat medis seseorang. Dalam bisnis, Machine Learning dapat membantu dalam mengoptimalkan rantai pasokan dan memprediksi perilaku konsumen.
Jadi, Machine Learning adalah sesuatu yang penting bagi seorang Data Scientist. Ini membantu kita menjawab pertanyaan yang lebih rumit dan mengambil keputusan berdasarkan data yang mungkin sulit atau bahkan tidak mungkin di atasi tanpa bantuan algoritma cerdas.
Definisi Machine Learning
Machine Learning adalah bidang ilmu komputer yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data dan mengambil keputusan tanpa harus di program secara eksplisit untuk tugas tertentu. Jadi, alih-alih menulis aturan atau instruksi langkah demi langkah, kita memberikan komputer sejumlah data yang di perlukan untuk belajar sendiri.
Ada beberapa jenis utama Machine Learning:
- Supervised Learning: Ini adalah jenis Machine Learning di mana komputer belajar dari contoh yang telah di beri label atau jawaban yang benar. Misalnya, jika kita ingin mengajari komputer untuk mengenali gambar kucing, kita akan memberikan banyak gambar kucing yang telah di beri label “kucing” sehingga komputer bisa belajar membedakan kucing dari gambar lain.
- Unsupervised Learning: Dalam Unsupervised Learning, komputer harus menemukan pola dalam data tanpa label atau jawaban yang benar. Ini seperti memberikan sejumlah foto ke komputer dan meminta komputer untuk mengelompokkan foto-foto ini berdasarkan kesamaan tanpa mengetahui jenis gambar apa yang ada.
- Reinforcement Learning: Jenis Machine Learning ini lebih seperti mengajari komputer untuk membuat keputusan cerdas dalam lingkungan tertentu. Komputer belajar dengan mencoba tindakan berbeda dan memahami hasil dari tindakan-tindakan ini. Seiring waktu, komputer belajar untuk membuat keputusan yang lebih baik.
Menggunakan analogi sederhana, Supervised Learning adalah seperti mengajari anak-anak dengan buku teks yang berisi jawaban, Unsupervised Learning adalah seperti memberikan mereka puzzle tanpa petunjuk, dan Reinforcement Learning adalah seperti mendidik mereka dengan memberikan hasil berdasarkan tindakan-tindakan yang mereka ambil.
Baca juga: 10 Skill Kunci yang Di perlukan dalam Dunia Data Science
Data Training dan Data Testing
Ketika kita ingin menggunakan mesin untuk “mempelajari” dari data, kita perlu membagi data menjadi dua bagian: data pelatihan (training) dan data pengujian (testing). Data pelatihan di gunakan untuk mengajari mesin, sementara data pengujian di gunakan untuk menguji sejauh mana mesin telah belajar dengan benar. Kita ingin memastikan mesin kita benar-benar belajar dari data, dan bukan hanya menghafalnya. Jika kita memberikan semua data ke mesin tanpa membaginya. Mesin mungkin hanya akan mengingat data itu tanpa benar-benar memahami pola di baliknya. Data biasanya di bagi dalam dua bagian, misalnya, 70% untuk data pelatihan dan 30% untuk data pengujian. Ini adalah perbandingan umum, tetapi bisa berbeda tergantung pada kasusnya.
Machine Learning
Algoritma Machine Learning
Machine Learning adalah seperti guru komputer yang mengajarkan komputer untuk belajar dari data, mirip dengan cara kita belajar dari pengalaman. Ada banyak algoritma yang di gunakan dalam Machine Learning, dan beberapa di antaranya adalah seperti “alat-alat” khusus yang membantu komputer belajar dan membuat prediksi. Di antara algoritma-algoritma ini, ada beberapa yang sangat umum di gunakan, seperti Decision Trees, Random Forest, dan Neural Networks.
-
Decision Tree dalam Machine Learning adalah seperti pohon keputusan ini. Ini adalah model yang memecah masalah menjadi serangkaian keputusan sederhana yang lebih mudah di ambil. Misalnya, dalam kasus pengenalan hewan berdasarkan ciri-cirinya, Decision Tree mungkin akan memulai dengan pertanyaan, “Apakah hewan ini punya bulu?” Jika ya, maka kita pindah ke pertanyaan berikutnya, dan seterusnya, hingga akhirnya kita bisa mengidentifikasi hewan itu sebagai kucing, anjing, atau hewan lain.
- Random Forest adalah seperti kumpulan ahli yang berkumpul untuk memberikan pendapat mereka. Dengan cara ini, kita mendapatkan keputusan yang lebih baik dan lebih andal daripada hanya mengandalkan satu pohon keputusan. Ini sangat bagus untuk menghindari kesalahan yang mungkin di buat oleh satu pohon keputusan, karena mereka dapat “berunding” bersama.
- Neural Networks adalah seperti otak buatan komputer. Mereka terinspirasi dari cara otak manusia bekerja. Mereka terdiri dari banyak unit kecil yang di sebut “neuron” yang bekerja sama untuk memproses informasi. Mereka mengambil input, melakukan perhitungan kompleks, dan memberikan output. Neural Networks sering di gunakan dalam tugas-tugas yang melibatkan pengenalan gambar, bahasa, atau masalah yang sangat kompleks lainnya.
Machine Learning, sebuah cabang dari kecerdasan buatan, memegang peran kunci dalam mengelola data besar. Mengidentifikasi pola kompleks, serta memungkinkan prediksi dan pengambilan keputusan yang lebih baik dalam Data Science. Algoritma-algoritma umum seperti Decision Trees, Random Forest. Dan Neural Networks adalah alat-alat penting yang membantu komputer untuk belajar dari data dan membuat prediksi. Memahami konsep dasar Machine Learning dan mengapa itu penting dalam Data Science memberikan landasan yang kuat untuk memanfaatkan potensi data dalam era yang di dorong oleh data.
