Dalam lingkungan teknologi Machine learning saat ini, developer harus memiliki banyak keterampilan yang berbeda. Ada juga banyak jalur karir berbeda yang tersedia untuk developer hanya saja perlu sedikit mengubah keahlian mereka saat ini.
Administrator basis data, advokat developer, dan machine learning engginer memiliki satu kesamaan dengan semua developer yaitu mereka semua tahu cara membuat kode. Terlepas dari bahasa yang digunakan, mereka memahami konsep inti di balik kode yang ditulis dengan baik.
Ini adalah salah satu alasan mengapa banyak developer perangkat lunak mempertimbangkan untuk menjadi machine learning engginer. Dengan semua alat dan paket yang tersedia, Anda tidak memerlukan latar belakang matematika yang mendalam untuk mendapatkan hasil yang akurat.
Jika Anda ingin mempelajari cara menggunakan perpustakaan tertentu dan memiliki pemahaman lanjutan tentang matematika dasar, Anda bisa menjadi machine learning engginer.
Dalam artikel ini, Labkom99 akan memperkenalkan Anda pada beberapa konsep utama dalam machine learning yang perlu Anda ketahui dari latar belakang developer perangkat lunak.
Kami akan mengambil proyek machine learning lengkap sebagai contoh. Mulai dari memperoleh data hingga memprediksi nilai menggunakan model. Pada akhirnya, Anda harus memiliki pengetahuan yang cukup untuk menyelesaikan proyek machine learning kecil Anda sendiri dari awal.
Apa Itu Machine Learning?
Ada banyak definisi di luar sana. Tetapi machine learning pada dasarnya melibatkan penggunaan matematika untuk menemukan pola dalam sejumlah besar data untuk membuat prediksi berdasarkan data baru.
Setelah Anda menemukan pola-pola ini, Anda dapat mengatakan bahwa Anda memiliki model machine learning.
Dari sana, Anda dapat menggunakan model untuk membuat prediksi pada data baru yang belum pernah dilihat model sebelumnya.
Tujuannya adalah untuk membuat komputer meningkat secara otomatis berdasarkan pengalaman menggunakan algoritma yang disediakan.
Algoritma hanyalah persamaan matematis atau kumpulan persamaan yang memberi Anda hasil berdasarkan data masukan. Machine learning menggunakan algoritme untuk menemukan pola yang kita cari.
Karena algoritma dihadapkan pada semakin banyak data, mereka mulai membuat prediksi yang lebih akurat. Pada akhirnya, model yang dibangun oleh algoritme akan dapat mengetahui hasil yang benar tanpa harus memprogramnya secara eksplisit.
Ini berarti bahwa komputer harus dapat menerima data dan membuat keputusan (prediksi) tanpa bantuan manusia.
Machine Learning Ilmu Data Dan Kecerdasan Buatan
Banyak orang menggunakan istilah machine learning, ilmu data, dan kecerdasan buatan secara bergantian. Tapi ketiga model ini bukan hal yang sama.
Machine learning digunakan dalam data ilmiah untuk membuat prediksi dan menemukan pola dalam data Anda.
Ilmu data lebih berfokus pada statistik dan algoritme serta interpretasi hasil. Machine learning lebih fokus pada perangkat lunak dan otomatisasi berbagai hal.
Kecerdasan buatan mengacu pada kemampuan komputer untuk memahami dan belajar dari data sambil membuat keputusan berdasarkan pola tersembunyi yang hampir tidak mungkin ditemukan manusia.
Machine learning seperti cabang dari kecerdasan buatan. Kami akan menggunakan machine learning untuk mengimplementasikan kecerdasan buatan.
Kecerdasan buatan adalah topik luas yang mencakup hal-hal seperti visi komputer, interaksi manusia-komputer, dan komputer otonom di mana machine learning akan digunakan dalam setiap aplikasi.
Berbagai Jenis Machine Learning
Anda akan mendengar dan membaca tentang tiga jenis machine learning: pembelajaran terawasi, pembelajaran semi-terawasi, dan pembelajaran tanpa pengawasan.
Pembelajaran Yang Diawasi (Supervised Learning)
Supervised Learning adalah kategori yang sebagian besar termasuk masalah machine learning. Ini adalah saat Anda memiliki variabel input dan output dan Anda mencoba memetakan di antara mereka.
Disebut pembelajaran terawasi karena kita dapat menggunakan data untuk mengajarkan model jawaban yang benar.
Algoritma akan membuat prediksi berdasarkan data dan secara perlahan akan melakukan koreksi hingga prediksi tersebut sesuai dengan output yang diinginkan.
Sebagian besar masalah dalam pembelajaran terawasi dapat diselesaikan dengan klasifikasi atau regresi. Selama data diberi label, dimungkinkan untuk bekerja dalam machine learning yang diawasi.
Pembelajaran Semi-Diawasi (Semi-Supervised Learning)
Karena banyaknya kumpulan data, sebagian besar masalah dunia nyata termasuk dalam domain ini.
Dalam banyak kasus, Anda akan memiliki kumpulan data yang lebih besar. Beberapa di antaranya diberi label, tetapi sebagian besar tidak. Terkadang terlalu mahal untuk meminta pakar meninjau dan memberi label pada semua data ini. Jadi Anda perlu menggunakan campuran pembelajaran terawasi dan tidak terawasi.
Salah satu strateginya adalah menggunakan data berlabel untuk menebak data yang tidak berlabel, dan kemudian menggunakan prediksi tersebut sebagai label. Kemudian Anda dapat menggunakan semua data dalam beberapa jenis model pembelajaran terawasi.
Karena pembelajaran tanpa pengawasan juga dimungkinkan pada kumpulan data ini, pertimbangkan apakah ini pendekatan yang lebih efisien.
Pembelajaran Tanpa Pengawasan (Unsupervised Learning)
Saat Anda hanya memiliki data input tanpa data output terkait, dan Anda ingin model membuat pola yang diinginkan. Saat itulah Anda memasuki pembelajaran tanpa pengawasan.
Algoritme Anda akan melakukan hal-hal yang berarti berdasarkan parameter yang Anda berikan.
Ini berguna ketika Anda memiliki banyak data yang tampaknya acak dan ingin melihat apakah ada pola yang menarik di dalamnya. Masalah-masalah ini seringkali sangat berguna untuk algoritma pengelompokan dan dapat memberi Anda beberapa hasil yang tidak terduga.
Penggunaan Praktis Machine Learning Oleh Developer
Klasifikasi
Ini adalah masalah klasifikasi ketika Anda ingin memprediksi label untuk beberapa data input.
Machine learning berurusan dengan klasifikasi dengan membangun model yang mengambil data yang sudah diberi label dan menggunakannya untuk membuat prediksi pada data baru. Pada dasarnya, Anda memberikan masukan baru dan memberinya label yang dianggap benar.
Memprediksi churn, klasifikasi wajah, dan tes diagnostik medis semuanya menggunakan berbagai jenis klasifikasi.
Meskipun semua ini termasuk dalam domain klasifikasi yang berbeda, mereka semua menetapkan nilai berdasarkan data yang dilatih oleh model mereka. Semua nilai prediksi akurat. Jadi Anda akan memprediksi nilai seperti nama atau boolean.
Regresi
Regresi menarik karena mengangkangi machine learning dan statistik. Ini mirip dengan klasifikasi yang digunakan untuk memprediksi nilai, tetapi memprediksi nilai kontinu alih-alih nilai diskrit.
Jadi, jika Anda ingin memprediksi rentang gaji berdasarkan pengalaman bertahun-tahun dan bahasa yang dikenal, atau Anda ingin memprediksi harga rumah berdasarkan lokasi dan luas persegi, Anda akan menghadapi masalah regresi.
Ada berbagai teknik regresi yang dapat menangani berbagai kumpulan data, bahkan data non-linier.
Ada regresi vektor pendukung , regresi linier sederhana, dan regresi polinomial di antara banyak lainnya. Ada cukup banyak teknik regresi untuk menyesuaikan hampir semua kumpulan data yang Anda miliki.
Cluster
Ini masuk ke jenis lain dari machine learning. Cluster menangani tugas belajar tanpa pengawasan. Seperti klasifikasi, tetapi tidak ada data yang diberi label. Menemukan dan memberi label pada titik data tergantung pada algoritme.
Ini bagus ketika Anda memiliki kumpulan data besar dan tidak tahu pola apa pun di antara mereka, atau mencari koneksi yang tidak biasa.
Pengelompokan membantu ketika Anda ingin menemukan outlier dan outlier dalam data Anda tanpa menghabiskan ratusan jam secara manual melabeli titik data.
Dalam hal ini, seringkali tidak ada algoritme yang optimal, dan cara terbaik untuk menemukan apa yang berhasil untuk data Anda adalah dengan menguji algoritme yang berbeda.
Beberapa algoritma clustering antara lain: K-means, DBSCAN, cluster clustering, dan affinity propagation. Beberapa percobaan dan kesalahan akan membantu Anda dengan cepat menemukan algoritme yang paling sesuai untuk Anda.
Deep Learning
Ini adalah bidang machine learning menggunakan algoritme yang terinspirasi oleh cara kerja otak. Ini melibatkan jaringan saraf menggunakan kumpulan data besar yang tidak diklasifikasikan.
Biasanya, kinerja meningkat dengan jumlah data yang Anda masukkan ke algoritme Deep Learning. Jenis pertanyaan ini melibatkan data yang tidak berlabel yang mencakup sebagian besar data yang tersedia.
Teknik ini dapat menggunakan banyak algoritma, seperti jaringan saraf convolutional, jaringan memori jangka pendek yang panjang, atau jaringan Q yang dalam.
Masing-masing digunakan dalam proyek-proyek seperti visi komputer, mobil self-driving, atau menganalisis sinyal EEG. Baca juga 8 Tools Open Source Untuk Membantu Penerapan Deep Learning Dengan Mudah.
Machine Learning Developer Tools Yang Dapat Anda Gunakan
Ada banyak alat yang tersedia untuk masalah machine learning apa pun yang Anda miliki.
Di bawah ini adalah daftar singkat dari beberapa paket umum yang dapat ditemukan di banyak aplikasi machine learning.
Pandas
Pandas adalah alat analisis data umum dengan Python. Ini membantu ketika Anda perlu bekerja dengan data mentah. Ini menangani data teks, data tabular, data deret waktu, dll.
Dalam banyak kasus, paket ini digunakan untuk memformat data sebelum melatih model machine learning.
Tensorflow
Anda dapat membangun sejumlah aplikasi machine learning menggunakan perpustakaan ini. Anda dapat menjalankannya di GPU dan menggunakannya untuk memecahkan masalah IoT, yang sangat bagus untuk pembelajaran mendalam.
Ini adalah perpustakaan yang dapat menangani hampir semua hal, tetapi butuh beberapa saat untuk mempercepatnya.
SciKit
Ini mirip dengan TensorFlow sejauh dapat digunakan untuk aplikasi machine learning. Perbedaan terbesar adalah kesederhanaan paket ini.
Jika Anda terbiasa dengan NumPy , matplotlib dan SciPy , Anda tidak akan kesulitan untuk memulainya. Anda dapat membuat model untuk menangani data sensor kendaraan, data logistik, data perbankan, dan konteks lainnya.
Keras
Ini adalah perpustakaan khusus yang akan membantu Anda ketika Anda ingin melakukan proyek pembelajaran mendalam seperti proyek robotika yang kompleks.
Dibangun di TensorFlow, membuatnya mudah untuk membuat model pembelajaran mendalam dan mengirimkannya ke produksi.
Anda akan melihatnya banyak digunakan dalam aplikasi pemrosesan bahasa alami dan aplikasi visi komputer.
NLTK
Pemrosesan bahasa alami adalah bidang besar machine learning, dan paket ini berfokus pada hal itu.
Ini adalah salah satu paket yang dapat Anda gunakan untuk menyederhanakan proyek NLP Anda. Itu masih dalam developeran aktif dan memiliki komunitas yang baik di sekitarnya.
BERT
BERT adalah perpustakaan open source yang dibuat di Google pada tahun 2018. Ini adalah teknik baru dalam NLP yang mengambil pendekatan yang sama sekali berbeda untuk model pelatihan daripada teknik lainnya.
ERT
ERT adalah singkatan dari Bidirectional Encoder Representation from Transformers. Ini berarti bahwa tidak seperti kebanyakan teknik yang mengurai kalimat dari kiri-ke-kanan atau kanan-ke-kiri, BERT menggunakan encoder Transformer untuk bergerak di kedua arah. Tujuannya adalah untuk menghasilkan model bahasa.
Brain.js
Ini adalah salah satu perpustakaan machine learning JavaScript yang lebih baik. Anda dapat mengonversi model ke JSON atau menggunakannya sebagai fitur langsung di browser dan masih memiliki fleksibilitas untuk menangani sebagian besar proyek machine learning yang umum.
Ini sangat cepat untuk memulai dan memiliki beberapa dokumentasi dan tutorial yang sangat baik.
