Tutorial Pembelajaran Mesin: Belajar ML dari Awal

Penerapan solusi kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) terus memajukan berbagai proses bisnis , peningkatan pengalaman pelanggan menjadi kasus penggunaan teratas.

Saat ini, pembelajaran mesin memiliki berbagai aplikasi, dan sebagian besar adalah teknologi yang kita temui sehari-hari. Misalnya, Netflix atau platform OTT serupa menggunakan pembelajaran mesin untuk mempersonalisasi saran untuk setiap pengguna. Jadi, jika pengguna sering menonton film thriller kriminal atau mencari yang sama, sistem rekomendasi platform yang didukung ML akan mulai menyarankan lebih banyak film dari genre yang sama. Demikian juga, Facebook dan Instagram mempersonalisasi umpan pengguna berdasarkan pos yang sering berinteraksi dengan mereka.

Dalam tutorial pembelajaran mesin Python l ini , kita akan mempelajari dasar-dasar pembelajaran mesin. Kami juga menyertakan tutorial pembelajaran mendalam singkat untuk memperkenalkan konsep tersebut kepada pemula.

Apa itu Pembelajaran Mesin?

Istilah 'pembelajaran mesin' diciptakan pada tahun 1959 oleh Arthur Samuel, seorang pelopor dalam permainan komputer dan kecerdasan buatan.

Pembelajaran mesin adalah bagian dari kecerdasan buatan. Hal ini didasarkan pada konsep bahwa perangkat lunak (program) dapat belajar dari data, menguraikan pola, dan membuat keputusan dengan campur tangan manusia yang minimal. Dengan kata lain, ML adalah bidang ilmu komputasi yang memungkinkan pengguna untuk memasukkan sejumlah besar data ke suatu algoritma dan membuat sistem menganalisis dan membuat keputusan berdasarkan data berdasarkan data input. Oleh karena itu, algoritme ML tidak bergantung pada model yang telah ditentukan sebelumnya dan sebagai gantinya langsung “mempelajari” informasi dari data yang dimasukkan.

Sumber

Berikut ini contoh yang disederhanakan -

Bagaimana kita menulis program yang mengidentifikasi bunga berdasarkan warna, bentuk kelopak, atau sifat lainnya? Meskipun cara yang paling jelas adalah membuat aturan identifikasi garis keras, pendekatan seperti itu tidak akan membuat aturan ideal dapat diterapkan di semua kasus. Namun, pembelajaran mesin membutuhkan strategi yang lebih praktis dan kuat dan, alih-alih membuat aturan yang telah ditentukan, melatih sistem dengan memberinya data (gambar) dari bunga yang berbeda. Jadi, saat sistem diperlihatkan mawar dan bunga matahari, sistem dapat mengklasifikasikan keduanya berdasarkan pengalaman sebelumnya.

Baca Cara Mempelajari Pembelajaran Mesin – Langkah demi Langkah

Jenis Pembelajaran Mesin

Klasifikasi pembelajaran mesin didasarkan pada bagaimana suatu algoritme belajar menjadi lebih akurat dalam memprediksi hasil. Dengan demikian, ada tiga pendekatan dasar untuk pembelajaran mesin: pembelajaran yang diawasi, pembelajaran tanpa pengawasan, dan pembelajaran penguatan.

Pembelajaran Terawasi

Dalam pembelajaran mesin yang diawasi, algoritme dilengkapi dengan data pelatihan berlabel. Plus, pengguna mendefinisikan variabel yang mereka inginkan untuk dinilai oleh algoritme; variabel target adalah variabel yang ingin kita prediksi, dan fitur adalah variabel yang membantu kita memprediksi target. Jadi, ini lebih seperti kami menunjukkan algoritme gambar ikan dan berkata, "itu ikan," dan kemudian kami menunjukkan katak dan menunjukkannya sebagai katak. Kemudian, ketika algoritme telah dilatih pada data ikan dan katak yang cukup, ia akan belajar membedakan keduanya.

Pembelajaran tanpa pengawasan

Pembelajaran mesin tanpa pengawasan melibatkan algoritme yang belajar dari data pelatihan yang tidak berlabel. Jadi, hanya ada fitur (variabel input) dan tidak ada variabel target. Masalah pembelajaran yang tidak diawasi termasuk pengelompokan, di mana variabel input dengan karakteristik yang sama dikelompokkan dan dikaitkan untuk menguraikan hubungan yang bermakna dalam kumpulan data. Contoh clustering adalah mengelompokkan orang menjadi perokok dan bukan perokok. Sebaliknya, menemukan bahwa pelanggan yang menggunakan smartphone juga akan membeli penutup telepon adalah asosiasi.

Pembelajaran Penguatan

Pembelajaran penguatan adalah teknik berbasis umpan di mana model pembelajaran mesin belajar membuat serangkaian keputusan berdasarkan umpan balik yang mereka terima untuk tindakan mereka. Untuk setiap tindakan baik, mesin mendapat umpan balik positif, dan untuk setiap tindakan buruk, mesin mendapat penalti atau umpan balik negatif. Jadi, tidak seperti pembelajaran mesin yang diawasi, model yang diperkuat secara otomatis belajar menggunakan umpan balik, bukan data berlabel apa pun.

Baca Juga, Apa itu Machine Learning dan Mengapa Penting

Mengapa menggunakan Python untuk Pembelajaran Mesin?

Proyek pembelajaran mesin berbeda dari proyek perangkat lunak tradisional karena yang pertama melibatkan keahlian yang berbeda, tumpukan teknologi, dan penelitian mendalam. Oleh karena itu, mengimplementasikan proyek pembelajaran mesin yang sukses membutuhkan bahasa pemrograman yang stabil, fleksibel, dan menawarkan alat yang tangguh. Python menawarkan semuanya, jadi kami kebanyakan melihat proyek pembelajaran mesin berbasis Python.

Platform Kemerdekaan

Popularitas Python sebagian besar disebabkan oleh fakta bahwa itu adalah bahasa platform-independen dan didukung oleh sebagian besar platform, termasuk Windows, macOS, dan Linux. Dengan demikian, pengembang dapat membuat program yang dapat dijalankan secara mandiri pada satu platform dan mendistribusikannya ke sistem operasi lain tanpa memerlukan juru bahasa Python. Oleh karena itu, model pembelajaran mesin pelatihan menjadi lebih mudah dikelola dan lebih murah.

Kesederhanaan dan Fleksibilitas

Di balik setiap model pembelajaran mesin terdapat algoritme dan alur kerja kompleks yang dapat mengintimidasi dan membebani pengguna. Namun, kode Python yang ringkas dan mudah dibaca memungkinkan pengembang untuk fokus pada model pembelajaran mesin daripada mengkhawatirkan teknis bahasa. Selain itu, Python mudah dipelajari dan dapat menangani tugas pembelajaran mesin yang rumit, menghasilkan pembuatan dan pengujian prototipe yang cepat.

Berbagai pilihan kerangka kerja dan perpustakaan

Python menawarkan banyak pilihan kerangka kerja dan pustaka yang secara signifikan mengurangi waktu pengembangan. Pustaka semacam itu memiliki kode pra-tertulis yang digunakan pengembang untuk menyelesaikan tugas pemrograman umum. Repertoar alat perangkat lunak Python mencakup Scikit-learn, TensorFlow, dan Keras untuk pembelajaran mesin, Pandas untuk analisis data tujuan umum, NumPy dan SciPy untuk analisis data, dan komputasi ilmiah, Seaborn untuk visualisasi data, dan banyak lagi.

Pelajari Juga Data Preprocessing dalam Machine Learning: 7 Langkah Mudah Untuk Diikuti

Langkah-langkah untuk Menerapkan Proyek Pembelajaran Mesin Python

Jika Anda baru mengenal pembelajaran mesin, cara terbaik untuk menerima sebuah proyek adalah dengan membuat daftar langkah-langkah utama yang perlu Anda selesaikan. Setelah Anda memiliki langkah-langkahnya, Anda dapat menggunakannya sebagai template untuk kumpulan data berikutnya, mengisi celah dan memodifikasi alur kerja Anda saat Anda melanjutkan ke tahap lanjutan.

Berikut adalah ikhtisar tentang cara mengimplementasikan proyek pembelajaran mesin dengan Python:

1. Definisikan masalahnya.
2. Instal Python dan SciPy.
3. Muat kumpulan data.
4. Ringkas kumpulan data.
5. Visualisasikan kumpulan data.
6. Evaluasi algoritma.
7. Membuat prediksi.
8. Hasil presentasi.

Apa itu Jaringan Pembelajaran Mendalam?

Jaringan pembelajaran dalam atau deep neural network (DNN) adalah cabang dari pembelajaran mesin yang didasarkan pada tiruan otak manusia. DNN terdiri dari unit yang menggabungkan beberapa input untuk menghasilkan satu output. Mereka analog dengan neuron biologis yang menerima banyak sinyal melalui sinapsis dan mengirim satu aliran potensial aksi ke neuronnya.

Sumber

Dalam jaringan saraf, fungsi seperti otak dicapai melalui lapisan simpul yang terdiri dari lapisan input, satu atau beberapa lapisan tersembunyi, dan lapisan output. Setiap neuron atau simpul buatan memiliki ambang dan bobot yang terkait dan terhubung ke yang lain. Ketika output dari satu node berada di atas nilai ambang batas yang ditentukan, itu diaktifkan dan mengirimkan data ke lapisan berikutnya dalam jaringan.

DNN bergantung pada data pelatihan untuk mempelajari dan menyempurnakan akurasinya dari waktu ke waktu. Mereka merupakan alat kecerdasan buatan yang kuat, memungkinkan klasifikasi data dan pengelompokan pada kecepatan tinggi. Dua dari domain aplikasi yang paling umum dari jaringan saraf dalam adalah pengenalan gambar dan pengenalan suara.

Jalan ke depan

Baik itu membuka kunci ponsel cerdas dengan ID wajah, menelusuri film, atau mencari topik acak di Google, konsumen modern yang digerakkan secara digital menuntut rekomendasi yang lebih cepat dan personalisasi yang lebih baik. Terlepas dari industri atau domain, AI telah dan terus memainkan peran penting dalam meningkatkan pengalaman pengguna. Selain itu, kesederhanaan dan keserbagunaan Python telah membuat pengembangan, penerapan, dan pemeliharaan proyek AI menjadi nyaman dan efisien di seluruh platform.

Pelajari Kursus ML dari Universitas top Dunia. Dapatkan Master, PGP Eksekutif, atau Program Sertifikat Tingkat Lanjut untuk mempercepat karier Anda.

Jika menurut Anda tutorial pembelajaran mesin Python untuk pemula ini menarik, selami lebih dalam subjek dengan Master of Science dalam Pembelajaran Mesin & AI upGrad . Program online ini dirancang untuk para profesional yang bekerja yang ingin mempelajari keterampilan AI tingkat lanjut seperti NLP, pembelajaran mendalam, pembelajaran penguatan, dan banyak lagi.

Sorotan Kursus:

• Gelar master dari LJMU
• PGP Eksekutif dari IIIT Bangalore
• 750+ jam konten
• 40+ sesi langsung
• 12+ studi kasus dan proyek
• 11 tugas pengkodean
• Cakupan mendalam dari 20 alat, bahasa, dan perpustakaan
• Bantuan karir 360 derajat