Proyek Pembelajaran Mesin dengan Python

Machine Learning adalah teknologi masa depan. Itu adalah bagian dari semua bidang kehidupan kita dan berdampak besar pada kita. Dengan teknologi yang berkembang dengan kecepatan yang dipercepat dan data baru dihasilkan setiap detik, pembelajaran mesin adalah keuntungan besar. Pembelajaran mesin mengacu pada teknologi yang terlibat dalam pelatihan mesin sehingga mereka tidak harus diawasi atau dioperasikan oleh manusia (Apa itu Pembelajaran Mesin? Definisi – Sistem Pakar, 2017). Itu milik kecerdasan buatan (AI) superset dan melibatkan pengembangan perangkat lunak atau program yang belajar dari data yang diberikan kepada mereka.

Daftar ke Kursus Pembelajaran Mesin dari Universitas top Dunia. Dapatkan Master, PGP Eksekutif, atau Program Sertifikat Lanjutan untuk mempercepat karier Anda.

Proyek pembelajaran mesin melibatkan proses berikut:

• Daftar isi

  Mendapatkan Data

Dalam proses ini, data dimuat ke lingkungan pemrograman. Pernyataan masalah dibingkai, dan ukuran kinerja dipilih berdasarkan kebutuhan sistem (Tyagi, 2020). Kemudian, asumsi diverifikasi.

• Visualisasi dan Penemuan untuk Memperoleh Wawasan

Dalam proses ini, data divisualisasikan dengan bereksperimen dengan berbagai kombinasi atribut dan menemukan korelasi antar data.

Kursus Pembelajaran Mesin Terbaik & Kursus AI Online

• Pra-pemrosesan Data

Langkah ini melibatkan penanganan nilai yang hilang, nilai kategorikal, dan nilai tekstual. Proses ini melibatkan deteksi dan koreksi outlier (Tyagi, 2020). Penskalaan Fitur juga dilakukan.

• Memilih dan Melatih Algoritma Pembelajaran Mesin

Algoritme pembelajaran mesin dipilih dan dilatih berdasarkan data input. Pengguna memiliki pilihan untuk bereksperimen dengan algoritma yang berbeda.

• Menyempurnakan Model

Langkah ini melibatkan penyetelan hyper-parameter, rekayasa fitur, dan sejenisnya. Teknik ansambel digunakan untuk mengevaluasi kumpulan data uji (Tyagi, 2020). Hal ini dilakukan untuk meningkatkan performa model.

• Luncurkan, Pantau, dan Rawat Sistem

Ini adalah langkah terakhir dalam pengembangan proyek pembelajaran mesin end-to-end. Ini melibatkan penggelaran model di server untuk mengimplementasikan model pembelajaran mesin (Tyagi, 2020). Sistem dipelihara dan dipantau sehingga masalah dapat dideteksi dan diselesaikan.

Python adalah bahasa pemrograman yang paling disukai untuk proyek pembelajaran mesin. Python adalah pilihan luas untuk pembelajaran mesin karena banyak keuntungan yang ditawarkannya. Ini adalah bahasa pemrograman yang ditafsirkan untuk tujuan umum yang tidak harus dikompilasi. Selain itu, sintaks Python sangat mudah dipelajari dan digunakan. Beberapa manfaat yang dimiliki Python dibandingkan bahasa lain adalah:

Keterampilan Machine Learning yang Diminta

Banyak Pustaka untuk Pembelajaran Mesin

Python memiliki banyak perpustakaan yang berlaku untuk pembelajaran mesin. Pustaka di Python menyediakan fungsi dan metode siap pakai yang dapat digunakan langsung oleh pengembang dan tidak perlu mengkodekannya sebelum mengimplementasikannya (Luashchuk, 2019). Pembelajaran mesin melibatkan pemrosesan data berkelanjutan, dan Python memiliki perpustakaan yang membantu dalam mengakses, menangani, dan mengubah data. Beberapa library Python yang paling banyak digunakan adalah:

• Scikit-learn : Ini memiliki semua algoritma pembelajaran mesin dasar yang dapat langsung diimpor dan digunakan untuk mengembangkan model pembelajaran mesin.
• Pandas : Ini mendukung struktur data tingkat tinggi dan juga dapat digunakan untuk analisis. Ini memiliki fitur untuk menggabungkan dan memfilter data dan memuatnya dari berbagai sumber seperti file excel, file teks, atau web.
• TensorFlow : Salah satu library yang paling umum digunakan dalam deep learning yang dapat digunakan untuk menyiapkan dan melatih model.
• Matplotlib : Perpustakaan ini terutama digunakan untuk visualisasi data melalui bagan, plot, dan histogram.

Python juga dapat digunakan untuk pengembangan sistem yang lengkap karena memiliki kerangka kerja yang juga mendukung pengembangan front-end.

Blog Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan Populer

Fleksibilitas Python

Python adalah bahasa pemrograman yang sangat fleksibel karena menawarkan opsi kepada pengguna untuk memilih konsep Pemrograman Berorientasi Objek atau konsep skrip (Luashchuk, 2019). Karena Python tidak perlu dikompilasi, ini memberikan keuntungan bagi pengembang ketika mereka dengan cepat ingin mengimplementasikan perubahan dan melihat hasilnya. Pengembang dapat dengan mudah menggunakan Python dalam kombinasi dengan bahasa pemrograman lain.

Kemandirian Platform Python

Python dapat digunakan pada platform yang berbeda seperti MacOs, Linux, Windows, dan Unix, dan tidak terbatas pada satu platform saja (Luashchuk, 2019). Pengembang hanya memerlukan beberapa perubahan skala kecil untuk memindahkan kode dari satu platform ke platform lainnya.

Keterbacaan dan Validasi Mudah

Python memberikan eksekusi cepat dan dengan demikian membantu pengembang pembelajaran mesin membuat pilihan yang lebih baik. Karena Python memiliki sintaks seperti bahasa Inggris, ia dapat dengan mudah dibaca dan dipahami oleh siapa saja. Python juga memiliki sifat multi-paradigma, yang menambah kemampuan beradaptasi, dan menyelesaikan masalah dengan cara sesederhana mungkin (Luashchuk, 2019).

Di upGrad, Sertifikat Lanjutan kami dalam Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Mendalam , ditawarkan bekerja sama dengan IIIT-B, adalah kursus 8 bulan yang diajarkan oleh pakar industri untuk memberi Anda gambaran dunia nyata tentang cara kerja pembelajaran mendalam dan pembelajaran mesin. Dalam kursus ini, Anda akan mendapatkan kesempatan untuk mempelajari konsep-konsep penting seputar pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, visi komputer, cloud, jaringan saraf, dan banyak lagi.

Lihat halaman kursus dan segera daftarkan diri Anda!

Rencanakan Karir Pengembangan Perangkat Lunak Anda Sekarang!

Terapkan Untuk Master of Science dalam Ilmu Komputer