7 Cara Belajar Machine Learning Dengan Python Bagi Pemula

Siti Khadijah Azzukhruf Firdausi

•

25 January 2024

•

719

Machine learning adalah salah satu pilar utama dalam data science. Oleh sebab itu, mempelajarinya menjadi hal yang penting. Untuk memulainya, kamu bisa belajar machine learning dengan Python.

Kamu bisa menggunakan Python untuk menerapkan konsep-konsep machine learning dengan mudah dan fleksibel. Tertarik untuk mempelajarinya? Baca artikel ini sampai habis ya!

Langkah - Langkah Belajar Machine Learning dengan Python

Untuk belajar machine learning dengan Python, berikut adalah langkah-langkah yang bisa kamu ikuti:

1. Memahami Konsep Dasar Python

Langkah pertama belajar machine learning dengan Python adalah dengan memahami konsepnya. Hal ini bisa kamu lakukan dengan memahami konsep dasar Python.

Secara umum, Python adalah bahasa pemrograman yang populer dalam machine learning. Python menjadi populer karena sintaksnya sederhana dan mudah dibaca.

Untuk belajar machine learning, kamu bisa mempelajari beberapa elemen di Python. Pertama adalah memahami komponen seperti variabel, tipe data, struktur kontrol (if, for, while), fungsi, dan kelas.

Kedua adalah memahami cara mengelola paket dengan dengan pip dan dasar-dasar pengelolaan virtual. Untuk mempelajari penggunaan pip dan pengelolaan lingkungan virtual, kamu bisa pertimbangkan untuk ikut kursus online.

Setelah memahami konsep tersebut, kamu bisa mempraktikannya. Hal ini bisa dilakukan dengan membuat skrip Python.

2. Memahami Konsep Dasar Machine Learning

Berikutnya, langkah untuk belajar machine learning dengan Python masih terkait dengan pemahaman konsep. Pada tahap ini, kamu bisa memulai dengan memahami konsep machine learning.

Secara garis besar, machine learning adalah proses ketika komputer menggunakan algoritma untuk belajar dari data dan membuat keputusan atau prediksi.

Dalam pemahaman konsep, kamu juga harus mempelajari jenis machine learning. Ada empat jenis machine learning yang harus kamu ketahui. Beberapa di antaranya adalah supervised, unsupervised, semi-supervised, dan reinforcement learning.

Selain itu, kamu juga perlu pahami konsep seperti overfitting, underfitting, train/test split, dan validasi silang.

Untuk mempelajari konsep-konsep di atas, kamu bisa pertimbangkan untuk mengikuti kursus online.

Baca Juga: Keunggulan Teknik Machine Learning Untuk Analisis Sepakbola

3. Eksplor Pustaka Python untuk Machine Learning

Setelah itu, cara belajar machine learning dengan Python adalah dengan eksplorasi. Pada tahap ini, kamu bisa mengeksplorasi pustaka Python untuk machine learning.

Beberapa pustaka yang bisa dieksplorasi adalah NumPy dan Pandas. Keduanya sangat penting untuk melakukan manipulasi data serta analisis numerik. Selain itu, kamu juga bisa gunakan Matplotlib dan Seaborn untuk visualisasi data.

Lalu, untuk machine learning, kamu bisa pakai Scikit-learn. Pustaka tersebut menyediakan alat untuk preprocessing data, algoritma klasifikasi, regresi, clustering, dan reduksi dimensi.

4. Latihan dan Praktik Koding

Langkah selanjutnya dalam belajar machine learning dengan Python adalah latihan dan praktik koding. Untuk mempelajarinya, kamu bisa mulai dengan proyek kecil.

Proyek kecil itu bisa berupa analisis dataset menggunakan Pandas atau pembuatan model klasifikasi sederhana dengan Scikit-learn. Praktik tersebut bisa membantumu dalam mengasah keterampilan pemrograman dan pemahaman konsep machine learning.

Untuk mencari dataset yang beragam, kamu bisa gunakan situs seperti Kaggle atau DrivenData.

5. Eksplor Deep Learning dan Pustaka Lanjutan

Langkah berikutnya dalam belajar machine learning dengan Python adalah eksplorasi deep learning dan pustaka lanjutan. Kamu bisa mulai dengan mempelajari deep learning untuk mengekstrak pola yang lebih kompleks dari data.

Beberapa pustaka populer dalam deep learning yang bisa digunakan adalah TensorFlow dan PyTorch.

6. Belajar Matematika di Balik Algoritma

Setelah itu, langkah belajar machine learning dengan Python adalah mempelajari matematika di balik algoritma. Hal ini mencakup pemahaman tentang statistik, probabilitas, aljabar linear, dan kalkulus.

Hal ini sangat penting untuk dipelajari guna melihat bagaimana teori matematika diterapkan dalam machine learning.

Baca Juga: 5 Cara Optimalisasi Strategi Machine Learning Untuk Kebutuhan Sepakbola

7. Buat Proyek Independen dan Portofolio

Terakhir, langkah belajar machine learning dengan Python adalah membuat proyek independen dan portofolio. Kamu bisa memulainya dengan menerapkan konsep dan keterampilan yang dipelajari.

Hal ini bisa dilakukan dengan analisis dataset tertentu, pembuatan model prediktif, atau bahkan mengembangan aplikasi machine learning sederhana.

Setelah membuat proyek tersebut, kamu bisa mendokumentasikan hasilnya dalam portofolio. Hal ini bisa bermanfaat apabila kamu ingin memulai karir di bidang machine learning atau data science.

Pelajari Ilmu Machine Learning dengan Belajar Data Science di Dibimbing.id

Itulah langkah-langkah yang bisa diterapkan untuk belajar machine learning dengan Python. Dari penjelasan di atas, bisa dilihat bahwa mempelajari machine learning bukanlah hal mudah apabila dilakukan secara otodidak.

Bagi Sobat MinDi yang ingin memahami konsep machine learning, MinDi rekomendasikan kamu untuk ikut Bootcamp Data Science Dibimbing.id. Selain untuk pemula, Bootcamp ini sangat cocok bagi para career-switcher yang ingin beralih ke data science.

Di program ini, kamu akan belajar A-Z data science dengan silabus terupdate dan beginner-friendly. Sobat MinDi bisa mulai dari nol karna kamu bakal dibimbing sampai jadi!

Yuk, segera daftarkan dirimu dan bangun karir yang lebih baik dengan Dibimbing.id!