Pengantar Pembelajaran Mesin untuk Pemula

Kemajuan ilmu pengetahuan dan teknologi menggemparkan dunia. Kembalilah sepuluh tahun ke belakang dan bandingkan dengan kehidupan yang Anda jalani hari ini. Anda akan menyadari perubahan besar di sekitar kita, berkat inovasi teknologi baru yang masuk ke rumah kita. Kami juga mengenal istilah-istilah baru seperti Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML), Data Science, dan banyak lagi.

Dapatkan Sertifikasi Machine Learning dari Universitas top dunia. Dapatkan Master, PGP Eksekutif, atau Program Sertifikat Tingkat Lanjut untuk mempercepat karier Anda.

Setiap kali kita berbicara tentang Pembelajaran Mesin atau Kecerdasan Buatan, gambar pertama yang muncul di benak kita adalah mesin dan robot. Namun banyak dari kita yang tidak mengetahui bahwa dasar-dasar Machine Learning sudah umum diterapkan dalam kehidupan kita sehari-hari.

Di sini Anda akan mendapatkan pengenalan Machine Learning yang terperinci bersama dengan beberapa panduan untuk mempelajari python Machine Learning .

Pengantar Pembelajaran Mesin singkat

Memberikan pengenalan atau definisi Machine Learning yang tepat dan akurat tidaklah mudah. Para ahli di lapangan telah memberikan definisi yang terlalu teknis. Misalnya, definisi Pembelajaran Mesin Stanford adalah, "Pembelajaran Mesin adalah ilmu membuat komputer bertindak tanpa diprogram secara eksplisit". Pemula yang ingin belajar Machine Learning dengan Python harus memulai perjalanan mereka dari definisi dasar tersebut.

Secara sederhana, Machine Learning adalah kemampuan mesin untuk mempelajari berbagai hal sendiri. Mesin diisi dengan volume data yang sangat besar, dan mesin belajar untuk menafsirkan, memproses, dan kemudian menganalisis data ini dengan bantuan algoritme Pembelajaran Mesin untuk memecahkan masalah dunia nyata. Pertanyaan yang muncul sekarang adalah bagaimana sebuah mesin dapat belajar sendiri dan memecahkan masalah yang menantang dengan begitu mudah? Ini membawa kita ke pengenalan pembelajaran mendalam, di mana semua pertanyaan kita akan dijawab.

Beberapa istilah dan definisi Machine Learning penting yang harus Anda ketahui

Mengetahui istilah dasar dan definisi Machine Learning merupakan bagian integral dari pengenalan Machine Learning . Berikut adalah daftar istilah standar yang digunakan dan artinya:

• Model – Komponen utama Machine Learning adalah model. Sebuah model dilatih dengan menggunakan algoritma Machine Learning. Ini adalah fungsi algoritma untuk memetakan semua keputusan yang diambil oleh model berdasarkan input yang diberikan sehingga output yang benar disampaikan.

• Algoritma – Algoritma Machine Learning adalah seperangkat teknik dan aturan statistik yang digunakan untuk mempelajari pola dari data input dan kemudian menarik informasi yang berarti darinya. Algoritma adalah pilar utama di balik model Machine Learning.
• Variabel prediktor – Ini adalah fitur data terkemuka yang digunakan untuk memprediksi output.
• Variabel respon – Ini adalah variabel keluaran, yang harus diprediksi dengan menggunakan variabel yang dapat diprediksi.
• Data pelatihan – Data pelatihan digunakan untuk membangun model Machine Learning. Dengan bantuan data pelatihan, model belajar untuk mengidentifikasi pola dan tren utama yang penting untuk memprediksi output.
• Menguji data – Setelah model dilatih, model harus diuji untuk mengevaluasi seberapa akuratnya dapat memberikan hasil. Pengujian kumpulan data dilakukan untuk konfirmasi.

Proses Pembelajaran Mesin – pengenalan pembelajaran mendalam

Proses Machine Learning termasuk membangun model Prediktif, yang digunakan untuk menemukan solusi untuk Pernyataan Masalah. Ini adalah langkah-langkah yang diikuti dalam proses Machine Learning:

Mendefinisikan tujuan dari Pernyataan Masalah

Ini adalah langkah pertama, di mana kita perlu memahami apa yang perlu diprediksi. Pada tahap ini, penting untuk mencatat jenis data apa yang dapat digunakan untuk memecahkan masalah atau pendekatan apa yang harus diikuti untuk mendapatkan solusi yang sesuai.

Pengumpulan data

Ini adalah tahap di mana Anda dapat mengajukan berbagai pertanyaan seperti, apakah ada data yang tersedia, apakah ada jenis data khusus yang diperlukan untuk memecahkan masalah ini atau bagaimana cara mendapatkan datanya, dll. Jika Anda mengetahui jenis data yang Anda butuhkan, Anda memiliki untuk menemukan cara untuk mendapatkan data tersebut. Pengikisan web dan pengumpulan manual adalah dua cara pengumpulan data. Untuk pemula, cukup jelajahi internet, dapatkan sumber data, unduh, dan gunakan.

Persiapan data

Data yang dikumpulkan umumnya memiliki banyak inkonsistensi dan mungkin memiliki format yang salah. Sangat penting untuk menghilangkan semua perbedaan. Jika tidak, Anda mungkin mendapatkan prediksi dan perhitungan yang salah. Pindai seluruh kumpulan data yang dikumpulkan dan perbaiki segala jenis inkonsistensi.

Analisis data eksplorasi

Ini mungkin tahap yang paling menarik dalam proses Machine Learning. Anda harus menjelajahi data dengan teliti dan menemukan data yang tersembunyi. Analisis Data Eksplorasi (EDA) dianggap sebagai sesi brainstorming Machine Learning. Anda akan dapat memahami tren dan pola data pada tahap ini. Seiring dengan menarik wawasan yang berharga, korelasi antar variabel juga dipahami dengan baik pada tahap ini.

Membangun model Pembelajaran Mesin

Membangun model Machine Learning merupakan bagian integral dari pengenalan Machine Learning . Semua pola dan wawasan yang diperoleh pada tahap analisis data digunakan untuk membuat model. Pada tahap ini, set data dibagi menjadi dua set – data pelatihan dan data pengujian. Data pelatihan digunakan untuk membangun dan menganalisis model. Algoritma Machine Learning diimplementasikan pada tahap ini. Sangat penting untuk memilih algoritme yang benar tergantung pada jenis masalah yang ingin Anda sortir.

Evaluasi & Pengoptimalan Model

Setelah model dibangun menggunakan training data set, model akan diuji. Saat menerima kumpulan data pengujian, dimungkinkan untuk memeriksa akurasi model dan prediksi hasil. Tergantung pada hasil bagi akurasi, perbaikan model disarankan dan diimplementasikan. Kinerja model dapat ditingkatkan sampai batas yang wajar dengan prosedur yang diuji.

Prediksi

Setelah model dievaluasi dan disempurnakan secara menyeluruh, model siap untuk membuat prediksi, yang merupakan hasil akhir.

Apa saja jenis Machine Learning – Belajar Machine Learning Python?

Saat berbicara tentang dasar-dasar Machine Learning, ada tiga jenis:

• Pembelajaran mesin yang diawasi – Dalam pembelajaran semacam ini, Anda perlu mengawasi dan melatih mesin untuk bekerja secara mandiri. Contoh yang bagus di sini adalah memfilter email spam dari akun email Anda.
• Pembelajaran tanpa pengawasan – Ini melibatkan data pelatihan. Tetapi tidak akan ada pelabelan atau pemisahan. Algoritme sistem bekerja pada data tanpa pelatihan sebelumnya. Ada algoritma yang dikodekan, dan data keluaran akan sesuai dengan itu.
• Pembelajaran penguatan – Dalam pembelajaran semacam ini, pertama, sistem belajar sendiri. Algoritma pembelajaran penguatan belajar melalui proses interaksi dengan lingkungannya.

Blog Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan Populer

Kesimpulan

Sekarang setelah Anda memiliki cukup banyak pengenalan Machine Learning , Anda memiliki ide tentang Machine Learning sampai batas tertentu. Profesional data, profesional perangkat lunak dan TI, serta insinyur dapat mempelajari python Machine Learning untuk meningkatkan karir dan kemampuan profesional mereka. Jadi, lain kali Anda menggunakan fitur penandaan otomatis Facebook, Alexa Amazon, melakukan Pencarian Google, melakukan pengenalan suara atau wajah, atau menggunakan filter spam Google – ketahuilah bahwa Pembelajaran Mesin berfungsi untuk semua ini.

Pengantar pembelajaran mendalam, Pembelajaran Mesin dengan upGrad

Jika Anda tertarik untuk menguasai Machine Learning, Anda harus mendaftar di kursus Master of Science in Machine Learning dan AI upGrad . Ini adalah program sertifikasi paling canggih di mana kandidat akan belajar menerapkan model Machine Learning.