Header Ads Widget

Ticker

6/recent/ticker-posts

Mengenal Machine Learning untuk Pemula

Machine Learning merupakan salah satu cabang dari kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI) saat ini. Teknologi machine learning (ML) ini mampu untuk belajar layaknya manusia.

Kecerdasan buatan sendiri memiliki tujuh cabang, yaitu machine learning, natural language processing, expert system, vision, speech, planning dan robotics. Tampak pada gambar dibawah:

7 Cabang AI

Lantas, apasih  machine learning itu sendiri? Berikut ini defiisi machine learning yang diadopsi dari  sumber expert.ai. Machine learning merupakan sebuah aplikasi kecerdasan buatan (AI) yang memberi sistem kemampuan untuk belajar dan meningkatkan secara otomatis dari pengalaman tanpa diprogram secara eksplisit. Machine learning berfokus pada pengembangan program komputer yang dapat mengakses data dan menggunakannya untuk belajar sendiri.

Ingin tahu manfaat Machine Learning? tetap simak artikel ini:

  • Dapat digunakan untuk meningkatkan efisiensi dari berbagai pekerjaan. 
  • Dapat diimplementasikan ke berbagai industri dan berbagai jenis data sehingga kegunaannya sangat luas. 
  • Banyak perusahaan memiliki jumlah data yang sangat besar sehingga perlu diproses dengan machine learning untuk mendapatkan informasi yang berarti. 
  • Kebutuhan karir di bidang Machine Learning sangatlah tinggi dan jumlah praktisinya juga masih sedikit sehingga peluangnya masih sangat besar. 
  • Pemahaman tentang machine learning adalah keharusan untuk menjadi seorang Machine Learning Developer ataupun Data Scientist. 
  • Machine Learning digunakan di mesin pencari internet, filter email untuk memilah-milah spam, situs web untuk membuat rekomendasi yang dipersonalisasi, perangkat lunak perbankan untuk mendeteksi transaksi yang tidak biasa, dan juga pengenalan suara di smartphone.

 Jika ingin belajar Machine Learning  lebih dalam ada beberapa hal yang berhubungan sehingga layak juga untuk dipelajari,  yaitu:

  • Data Introduction : Pengenalan terhadap data dan bagaimana mempersiapkannya untuk diproses dengan machine learning.
  • Data Unsupervised & Supervised : Memahami 2 jenis machine learning yaitu unsupervised dan supervised, dengan contoh model regresi linier dan decision tree.
  • Kernel dan Clustering : Mengenal Support Vector machine, sebuah model machine learning yang sangat populer.
  • Machine Learning Basics : Memahami bagaimana menggunakan grid search untuk mencari parameter terbaik untuk sebuah model, serta bagaimana menguji kualitas sebuah model machine learning.
  • Neural Networks .
  • Tensorflow : sebuah powerful library yang dipakai untuk mengembangkan project machine learning.
  • Submission : Membuat sebuah proyek Machine Learning sederhana untuk menguji pemahaman anda terhadap machine learning

 Adapun peralatan yang dapat digunakan untuk belajar ML yakni Google Colaboratory dan Watson Studio.

Hemm, belajar machie learning tidak sulit kok, cuma butuh tenaga dan waktu ekstra..ha..ha...

 

Posting Komentar

0 Komentar