Tutorial Machine Learning
Tutorial Machine Learning mencakup dasar-dasar hingga konsep-konsep yang lebih kompleks dari machine learning. Siswa dan profesional di bidang pekerjaan dapat memanfaatkan tutorial machine learning kami.
Apa itu Machine Learning?
Machine learning adalah bidang teknologi yang berkembang pesat, memungkinkan komputer untuk belajar secara otomatis dari data sebelumnya. Untuk membangun model matematis dan membuat prediksi berdasarkan data historis atau informasi, machine learning menggunakan berbagai algoritma. Saat ini, machine learning digunakan untuk berbagai tugas, termasuk pengenalan suara, penyaringan email, penandaan otomatis di Facebook, sistem rekomendasi, dan pengenalan gambar.
Dalam tutorial machine learning ini, Anda akan belajar tentang berbagai metode machine learning, termasuk reinforcement learning, supervised learning, dan unsupervised learning. Model regresi dan klasifikasi, teknik clustering, hidden Markov models, dan berbagai model sequential akan dibahas.
Apa itu Machine Learning?
Di dunia nyata, kita dikelilingi oleh manusia yang dapat belajar dari pengalaman mereka dengan kemampuan belajar mereka, dan kita memiliki komputer atau mesin yang bekerja berdasarkan instruksi kita. Tetapi apakah mesin juga dapat belajar dari pengalaman atau data masa lalu seperti manusia? Di sinilah peran machine learning.
Pengantar Machine Learning
Machine learning adalah subset dari artificial intelligence yang berfokus terutama pada pembuatan algoritma yang memungkinkan komputer untuk belajar secara mandiri dari data dan pengalaman sebelumnya. Arthur Samuel pertama kali menggunakan istilah “machine learning” pada tahun 1959. Dapat disimpulkan sebagai berikut:
Machine learning memungkinkan mesin untuk belajar secara otomatis dari data tanpa harus diprogram secara eksplisit, meningkatkan kinerja dari pengalaman, dan memprediksi berbagai hal.
Algoritma machine learning menciptakan model matematis yang, tanpa diprogram secara eksplisit, membantu membuat prediksi atau keputusan dengan bantuan data historis sampel, atau data pelatihan. Untuk tujuan mengembangkan model prediktif, machine learning menggabungkan statistik dan ilmu komputer. Algoritma yang belajar dari data historis baik dibangun atau digunakan dalam machine learning. Kinerja akan meningkat seiring dengan jumlah informasi yang kita berikan.
Mesin dapat belajar jika dapat memperoleh lebih banyak data untuk meningkatkan kinerjanya.
Bagaimana Machine Learning Bekerja
Sistem machine learning membangun model prediksi, belajar dari data sebelumnya, dan memprediksi output dari data baru setiap kali menerimanya. Jumlah data membantu membangun model yang lebih baik yang secara akurat memprediksi output, yang pada gilirannya mempengaruhi akurasi output yang diprediksi.
Misalkan kita memiliki masalah kompleks di mana kita perlu membuat prediksi. Alih-alih menulis kode, kita hanya perlu memberikan data kepada algoritma generik, yang membangun logika berdasarkan data dan memprediksi output. Perspektif kita tentang masalah telah berubah sebagai hasil dari machine learning. Operasi algoritma Machine Learning digambarkan dalam diagram blok berikut:
Fitur Machine Learning:
- Machine learning menggunakan data untuk mendeteksi berbagai pola dalam dataset yang diberikan.
- Machine learning dapat belajar dari data masa lalu dan meningkat secara otomatis.
- Machine learning adalah teknologi yang didorong oleh data.
- Machine learning sangat mirip dengan data mining karena juga berurusan dengan jumlah data yang besar.
Kebutuhan akan Machine Learning
Permintaan akan machine learning terus meningkat. Karena mampu melakukan tugas-tugas yang terlalu kompleks untuk diimplementasikan langsung oleh manusia, machine learning diperlukan. Manusia dibatasi oleh ketidakmampuan kita untuk mengakses data dalam jumlah besar secara manual; oleh karena itu, kita memerlukan sistem komputer, yang merupakan tempat machine learning hadir untuk menyederhanakan hidup kita.
Dengan memberikan sejumlah besar data dan memungkinkan mereka untuk secara otomatis menjelajahi data, membangun model, dan memprediksi output yang diperlukan, kita dapat melatih algoritma machine learning. Fungsi biaya dapat digunakan untuk menentukan jumlah data dan kinerja algoritma machine learning. Kita dapat menghemat waktu dan uang dengan menggunakan machine learning.
Signifikansi Machine Learning
Signifikansi AI dapat dengan mudah dipahami melalui kasus penggunaannya. Saat ini, AI digunakan dalam mobil self-driving, deteksi penipuan digital, pengenalan wajah, dan rekomendasi teman oleh Facebook, dll. Berbagai perusahaan besar, seperti Netflix dan Amazon, telah membangun model AI yang menggunakan sejumlah besar data untuk menganalisis minat pengguna dan merekomendasikan produk sesuai.
Berikut adalah beberapa poin utama yang menunjukkan pentingnya Machine Learning:
- Peningkatan cepat dalam produksi data
- Menyelesaikan masalah kompleks yang sulit bagi manusia
- Pengambilan keputusan di berbagai sektor termasuk keuangan
- Menemukan pola tersembunyi dan mengekstraksi informasi berguna dari data.
Klasifikasi Machine Learning
Secara umum, machine learning dapat diklasifikasikan menjadi tiga jenis:
- Supervised Learning
- Unsupervised Learning
- Reinforcement Learning
Supervised Learning
Dalam supervised learning, data berlabel sampel diberikan kepada sistem machine learning untuk pelatihan, dan sistem kemudian memprediksi output berdasarkan data pelatihan. Sistem menggunakan data berlabel untuk membangun model yang memahami dataset dan mempelajari setiap dataset. Setelah pelatihan dan pemrosesan selesai, kita menguji model dengan data sampel untuk melihat apakah model dapat memprediksi output dengan akurat.
Unsupervised Learning
Unsupervised learning adalah metode pembelajaran di mana mesin belajar tanpa pengawasan apapun. Pelatihan diberikan kepada mesin dengan sekumpulan data yang belum diberi label, diklasifikasikan, atau dikategorikan, dan algoritma harus bertindak pada data tersebut tanpa pengawasan. Tujuan dari unsupervised learning adalah merestrukturisasi data input ke dalam fitur-fitur baru atau kelompok objek dengan pola yang serupa.
Reinforcement Learning
Reinforcement learning adalah metode pembelajaran berbasis umpan balik, di mana agen pembelajaran mendapatkan hadiah untuk setiap tindakan yang benar dan mendapat hukuman untuk setiap tindakan yang salah. Agen belajar secara otomatis dengan umpan balik ini dan meningkatkan kinerjanya. Dalam reinforcement learning, agen berinteraksi dengan lingkungan dan menjelajahinya. Tujuan agen adalah mendapatkan poin hadiah terbanyak, dan dengan demikian, meningkatkan kinerjanya.
Sejarah Machine Learning
Sebelum beberapa tahun (sekitar 40-50 tahun), machine learning adalah fiksi ilmiah, tetapi hari ini adalah bagian dari kehidupan sehari-hari kita. Machine learning memudahkan kehidupan sehari-hari kita mulai dari mobil self-driving hingga asisten virtual Amazon “Alexa”. Namun, ide di balik machine learning sangat lama dan memiliki sejarah panjang.
Berikut beberapa tonggak sejarah yang terjadi dalam sejarah machine learning:
- 1834: Charles Babbage, bapak komputer, mengonsepkan sebuah perangkat yang dapat diprogram dengan kartu punch.
- 1936: Alan Turing memberikan teori bagaimana mesin dapat menentukan dan melaksanakan serangkaian instruksi.
- 1940: Komputer pertama yang dioperasikan secara manual, “ENIAC,” ditemukan.
- 1950: Alan Turing menerbitkan makalah seminal “Computer Machinery and Intelligence” tentang topik kecerdasan buatan.
- 1952: Arthur Samuel menciptakan program yang membantu komputer IBM bermain permainan catur.
- 1959: Istilah “Machine Learning” pertama kali diciptakan oleh Arthur Samuel.
- 1974-1980: AI winter pertama terjadi, di mana minat dan pendanaan untuk AI dan ML berkurang.
- 1997: Komputer cerdas IBM’s Deep Blue mengalahkan ahli catur Garry Kasparov.
- 2006: Geoffrey Hinton dan grupnya memperkenalkan konsep pembelajaran mendalam menggunakan jaringan keyakinan mendalam.
- 2011: IBM’s Watson mengalahkan juara manusia di Jeopardy!, menunjukkan potensi sistem penjawab pertanyaan dan pemrosesan bahasa alami.
- 2014: AlphaGo, program yang dikembangkan oleh DeepMind di Google, mengalahkan juara dunia Go, menunjukkan potensi reinforcement learning dalam permainan yang menantang.
Machine Learning Saat Ini
Bidang machine learning telah membuat kemajuan signifikan dalam beberapa tahun terakhir, dan aplikasinya beragam, termasuk mobil self-driving, Amazon Alexa, chatbot, dan sistem rekomendasi. Ini mencakup clustering, classification, algoritma decision tree, SVM, dan reinforcement learning, serta pembelajaran terawasi dan tanpa pengawasan.
Prasyarat
Sebelum mempelajari machine learning, Anda harus memiliki pengetahuan dasar tentang hal-hal berikut sehingga Anda dapat dengan mudah memahami konsep-konsep machine learning:
- Pengetahuan dasar tentang probabilitas dan aljabar linier.
- Kemampuan untuk coding dalam bahasa pemrograman apa pun, terutama Python.
- Pengetahuan tentang Kalkulus, terutama turunan fungsi satu variabel dan multivariabel.
Audiens
Tutorial machine learning kami dirancang untuk membantu pemula dan profesional.
Masalah
Kami menjamin bahwa Anda tidak akan mengalami kesulitan saat mempelajari tutorial machine learning kami. Tetapi jika ada kesalahan dalam tutorial ini, mohon tuliskan masalah atau kesalahan tersebut dalam formulir kontak agar kami dapat memperbaikinya.
//TC
