Berkenalan dengan Machine Learning
Halo sobat data! dalam artikel kali ini sobat data akan diajak untuk berkenalan dengan machine learning,manfaat machine learning dan juga cara kerjanya, simak baik baik, ya!
Pengertian Machine Learning
Pengertian Machine Learning
Machine Learning adalah salah satu cabang dari ilmu data science dan merupakan komponen penting dari bidang ilmu tentang perkembangan data. Melalui penggunaan statistik, algoritma machine learning dilatih untuk membuat klasifikasi atau prediksi dalam pengembangan data, menurut IBM machine learning merupakan cabang dari kecerdasan buatan (AI) dan ilmu komputer yang berfokus pada penggunaan data dan algoritma untuk meniru cara manusia belajar dan secara bertahap dapat meningkatkan akurasinya.
Manfaat Machine Learning
Manfaat Machine Learning
machine learning memiliki sangat banyak dalam dunia industri, contohnya yaitu machine learning akan sangat membantu dalam proses analisis data besar dan kompleks, sehingga tugas bisa diselesaikan secara cepat dan akurat karena Machine Learning mampu membaca pola.. Kemampuan adaptasi mesin juga akan mempermudah Anda yang bekerja di bidang industri, selain itu machine learning juga mampu membuat sebuah tugas yang manual menjadi otomatis yang bisa mempermudah manusia untuk melakukan tugas tersebut menjadi cepat dan tanpa perlu perintah manusia secara real-time.
Cara kerja machine learning
C
Cara kerja machine learning, sumber: teradata
Cara kerja dari machine learning yaitu pertama train dataset menggunakan contoh-contoh dan setelah itu barulah dapat menjawab suatu pertanyaan terkait. Berbeda dengan program statis, machine learning diciptakan untuk membentuk program yang dapat belajar sendiri.
Dari data tersebut, komputer akan melakukan proses training untuk menghasilkan suatu model. Proses belajar ini menggunakan algoritma machine learning sebagai penerapan teknik statistika. Model inilah yang menghasilkan informasi, kemudian dapat dijadikan pengetahuan untuk memecahkan suatu permasalahan sebagai proses input-output. Model yang dihasilkan dapat melakukan klasifikasi ataupun prediksi ke depan.
Untuk memastikan efisiensi model yang terbentuk, data akan dibagi menjadi data pembelajaran (train dataset) dan data pengujian (test dataset). Pembagian data yang digunakan bervariasi bergantung algoritma yang digunakan. Pada umumnya train dataset lebih banyak dari test dataset, misalnya dengan rasio 3:1. Test dataset digunakan untuk menghitung seberapa efisien model yang dihasilkan untuk melakukan klasifikasi atau prediksi kedepan yang disebut test score. Semakin banyak data yang digunakan, test score yang dihasilkan semakin baik. Nilai test score berada dalam rentang 0-1.
Nah, itulah penjelasan terkait machine learning, semoga dapat bermanfaat dan membantu teman teman dalam mengenal machine larning!
