Masnaato

Dasar - Dasar Machine Learning dengan Phyton

Kita hidup di 'era data' yang diperkaya dengan daya komputasi yang lebih baik dan sumber daya penyimpanan yang lebih banyak. Data atau informasi ini meningkat dari hari ke hari, tetapi tantangan sebenarnya adalah memahami semua data. Bisnis & organisasi mencoba menghadapinya dengan membangun sistem cerdas menggunakan konsep dan metodologi dari ilmu Data, Penambangan Data, dan pembelajaran Mesin. Di antara mereka, pembelajaran mesin adalah bidang ilmu komputer yang paling menarik. Tidak salah jika kita menyebut pembelajaran mesin sebagai aplikasi dan ilmu algoritma yang memberikan pengertian pada data.

Apa itu Machine Learning?

Machine Learning (ML) adalah bidang ilmu komputer dengan bantuan sistem komputer yang dapat memberikan pengertian pada data dengan cara yang sama seperti yang dilakukan manusia.

Dengan kata sederhana, ML adalah jenis kecerdasan buatan yang mengekstrak pola dari data mentah dengan menggunakan algoritme atau metode. Fokus utama ML adalah memungkinkan sistem komputer belajar dari pengalaman tanpa diprogram secara eksplisit atau campur tangan manusia.

Kebutuhan akan Machine Learning

Manusia, pada saat ini, adalah spesies paling cerdas dan maju di bumi karena mereka dapat berpikir, mengevaluasi, dan memecahkan masalah yang kompleks. Di sisi lain, AI masih dalam tahap awal dan belum melampaui kecerdasan manusia dalam banyak aspek. Lalu pertanyaannya adalah apa yang dibutuhkan untuk membuat mesin belajar? Alasan paling cocok untuk melakukan ini adalah, “untuk membuat keputusan, berdasarkan data, dengan efisiensi dan skala”.

Akhir-akhir ini, banyak organisasi berinvestasi dalam teknologi yang lebih baru seperti Artificial Intelligence, Machine Learning, dan Deep Learning untuk mendapatkan informasi utama dari data guna melakukan beberapa tugas dunia nyata dan memecahkan masalah. Kita bisa menyebutnya keputusan berdasarkan data yang diambil oleh mesin, terutama untuk mengotomatiskan prosesnya. Keputusan berdasarkan data ini dapat digunakan, alih-alih menggunakan logika pemrograman, dalam masalah yang tidak dapat diprogram secara inheren. Faktanya adalah kita tidak dapat melakukannya tanpa kecerdasan manusia, tetapi aspek lainnya adalah kita semua perlu menyelesaikan masalah dunia nyata dengan efisiensi dalam skala besar. Itulah mengapa kebutuhan akan pembelajaran mesin muncul.

Mengapa & Kapan Membuat Machine Learning?

Kita telah membahas perlunya pembelajaran mesin, tetapi pertanyaan lain muncul bahwa dalam skenario apa kita harus membuat pembelajaran mesin? Ada beberapa keadaan di mana kita membutuhkan mesin untuk mengambil keputusan berdasarkan data dengan efisiensi dan dalam skala besar. Berikut ini adalah beberapa keadaan di mana membuat mesin belajar akan menjadi lebih efektif -

Kurangnya keahlian manusia

Skenario pertama di mana kita menginginkan mesin untuk belajar dan mengambil keputusan berdasarkan data, bisa menjadi domain di mana ada kekurangan keahlian manusia. Contohnya dapat berupa navigasi di wilayah yang tidak diketahui atau planet spasial.

Skenario dinamis

Ada beberapa skenario yang sifatnya dinamis yaitu terus berubah dari waktu ke waktu. Dalam kasus skenario dan perilaku ini, kami ingin mesin belajar dan mengambil keputusan berdasarkan data. Beberapa contohnya dapat berupa konektivitas jaringan dan ketersediaan infrastruktur dalam suatu organisasi.

Kesulitan dalam menerjemahkan keahlian ke dalam tugas komputasi

Ada berbagai domain di mana manusia memiliki keahliannya ,; namun, mereka tidak dapat menerjemahkan keahlian ini ke dalam tugas komputasi. Dalam keadaan seperti itu, kami menginginkan pembelajaran mesin. Contohnya bisa menjadi domain pengenalan ucapan, tugas kognitif, dll.

Model Machine Learning

Sebelum membahas model pembelajaran mesin, kita harus memahami definisi formal ML yang diberikan oleh profesor Mitchell -

"Sebuah program komputer dikatakan belajar dari pengalaman E sehubungan dengan beberapa kelas tugas T dan kinerja mengukur P, jika kinerjanya pada tugas di T, yang diukur dengan P, meningkat dengan pengalaman E."

Definisi di atas pada dasarnya berfokus pada tiga parameter, juga komponen utama dari setiap algoritma pembelajaran, yaitu Task (T), Performance (P), dan experience (E). Dalam konteks ini, kita dapat menyederhanakan definisi ini sebagai -

ML adalah bidang AI yang terdiri dari algoritma pembelajaran yang -

Tingkatkan kinerja mereka (P)
Saat menjalankan beberapa tugas (T)
Seiring waktu dengan pengalaman (E)

Berdasarkan hal di atas, diagram berikut merepresentasikan Model Machine Learning -

Mari kita bahas lebih detail sekarang -

Tugas (T)

Dari perspektif masalah, kita dapat mendefinisikan tugas T sebagai masalah dunia nyata yang harus diselesaikan. Masalahnya bisa apa saja seperti menemukan harga rumah terbaik di lokasi tertentu atau menemukan strategi pemasaran terbaik dll. Di sisi lain, jika kita berbicara tentang pembelajaran mesin, definisi tugas berbeda karena sulit untuk menyelesaikan tugas berbasis ML dengan cara pendekatan pemrograman konvensional.

Tugas T dikatakan tugas berbasis ML jika didasarkan pada proses dan sistem harus mengikuti untuk beroperasi pada titik data. Contoh tugas berbasis ML adalah Klasifikasi, Regresi, Anotasi terstruktur, Pengelompokan, Transkripsi, dll.

Pengalaman (E)

Seperti namanya, itu adalah pengetahuan yang diperoleh dari titik data yang diberikan ke algoritme atau model. Setelah disediakan dengan kumpulan data, model akan berjalan secara iteratif dan akan mempelajari beberapa pola yang melekat. Pembelajaran yang diperoleh disebut pengalaman (E). Membuat analogi dengan pembelajaran manusia, kita dapat memikirkan situasi ini seperti di mana seorang manusia sedang belajar atau mendapatkan beberapa pengalaman dari berbagai atribut seperti situasi, hubungan dll. Pembelajaran yang diawasi, tanpa pengawasan dan penguatan adalah beberapa cara untuk belajar atau mendapatkan pengalaman. Pengalaman yang diperoleh dari model atau algoritma ML akan digunakan untuk menyelesaikan tugas T.

Kinerja (P)

Algoritme ML seharusnya melakukan tugas dan mendapatkan pengalaman seiring berjalannya waktu. Ukuran yang memberi tahu apakah algoritme ML berkinerja sesuai harapan atau tidak adalah kinerjanya (P). P pada dasarnya adalah metrik kuantitatif yang memberi tahu bagaimana model melakukan tugas, T, menggunakan pengalamannya, E. Ada banyak metrik yang membantu untuk memahami kinerja ML, seperti skor akurasi, skor F1, matriks kebingungan, presisi, penarikan kembali. , sensitivitas, dll.

Tantangan dalam Machine Learning

Sementara Pembelajaran Mesin berkembang pesat, membuat langkah signifikan dengan keamanan siber dan mobil otonom, segmen AI ini secara keseluruhan masih memiliki jalan panjang. Alasan dibaliknya, ML belum mampu mengatasi sejumlah tantangan. Tantangan yang dihadapi ML saat ini adalah -

Kualitas data - Memiliki data berkualitas baik untuk algoritme ML adalah salah satu tantangan terbesar. Penggunaan data berkualitas rendah menyebabkan masalah yang terkait dengan pemrosesan awal data dan ekstraksi fitur.

Tugas yang Menghabiskan Waktu - Tantangan lain yang dihadapi oleh model ML adalah konsumsi waktu terutama untuk akuisisi data, ekstraksi fitur, dan pengambilan.

Kekurangan tenaga ahli - Karena teknologi ML masih dalam tahap awal, ketersediaan sumber daya ahli adalah pekerjaan yang sulit.

Tidak ada tujuan yang jelas untuk merumuskan masalah bisnis - Tidak memiliki tujuan yang jelas dan tujuan yang jelas untuk masalah bisnis merupakan tantangan utama lainnya bagi ML karena teknologi ini belum begitu matang.

Masalah overfitting & underfitting - Jika model overfitting atau underfitting, model tidak dapat diwakili dengan baik untuk masalah tersebut.

Kutukan dimensionalitas - Tantangan lain yang dihadapi model ML adalah terlalu banyak fitur titik data. Ini bisa menjadi penghalang nyata.

Kesulitan dalam penerapan - Kompleksitas model ML membuatnya cukup sulit untuk diterapkan di kehidupan nyata.

Aplikasi Machine Learning

Pembelajaran Mesin adalah teknologi yang berkembang paling pesat dan menurut para peneliti kita berada di tahun emas AI dan ML. Ini digunakan untuk menyelesaikan banyak masalah kompleks dunia nyata yang tidak dapat diselesaikan dengan pendekatan tradisional. Berikut adalah beberapa aplikasi ML di dunia nyata -

Analisis emosi
Analisis sentimen
Deteksi dan pencegahan kesalahan
Peramalan dan prediksi cuaca
Analisis dan peramalan pasar saham
Sintesis ucapan
Pengenalan suara
Segmentasi pelanggan
Pengenalan objek
Deteksi penipuan
Pencegahan penipuan
Rekomendasi produk kepada pelanggan dalam belanja online.