Apa Itu Teachable Machine? Cara Kerja dan Cara Menggunakannya

Teachable Machine adalah alat dari Google yang memungkinkan kamu melatih model machine learning tanpa menulis kode. Alat ini mudah digunakan untuk mengenali gambar, suara, dan pose tubuh.

Cara kerjanya sangat sederhana, Warga Bimbingan! Kamu hanya perlu mengunggah data, lalu model akan dilatih untuk mengenali pola dari data yang dimasukkan.

Yuk, simak cara menggunakannya! Cukup ikuti langkah-langkah di platform web, dan kamu sudah bisa mulai belajar machine learning dengan cara yang menyenangkan dan mudah.

Baca juga: Panduan Memilih Bootcamp Data Analyst untuk Karier Impianmu

Apa Itu Teachable Machine?

Teachable Machine adalah alat berbasis web yang dikembangkan oleh Google untuk memungkinkan siapa saja melatih model machine learning tanpa membutuhkan keterampilan coding. 

Dengan menggunakan Teachable Machine, kamu bisa membuat model yang dapat mengenali gambar, suara, dan pose tubuh hanya dengan mengunggah data dan melakukan pelatihan secara interaktif. 

Proses pelatihan ini sangat mudah, cukup dengan drag-and-drop data ke dalam platform, dan model siap digunakan. 

Alat ini dirancang agar siapa pun, baik pemula maupun yang sudah berpengalaman, dapat memanfaatkan machine learning dalam berbagai aplikasi sederhana dan menyenangkan.

Baca juga: Panduan Cara Belajar Python untuk Data Scientist, Lengkap!

Cara Kerja Teachable Machine

Sumber: Canva

Teachable Machine bekerja dengan cara yang sangat sederhana dan interaktif, memungkinkan siapa saja untuk membuat model machine learning. Berikut adalah cara kerja Teachable Machine secara rinci:

1. Mengumpulkan Data

Langkah pertama adalah mengumpulkan data yang akan digunakan untuk melatih model. Kamu bisa mengunggah gambar, suara, atau pose tubuh sebagai input data. 

Data ini harus mewakili berbagai kategori yang ingin dikenali oleh model, misalnya gambar kucing dan anjing.

2. Melatih Model dengan Data

Setelah data terkumpul, kamu dapat mulai melatih model dengan memilih kategori yang sesuai. 

Teachable Machine akan memproses data tersebut dan mengajarkan model untuk mengenali pola dalam gambar atau suara yang telah diberikan. Proses ini sangat mudah dan tidak memerlukan keterampilan teknis.

3. Menggunakan Model untuk Prediksi

Setelah pelatihan selesai, model siap untuk digunakan dalam melakukan prediksi. Kamu bisa menguji model dengan mengunggah data baru dan melihat bagaimana model mengenali kategori yang telah dilatih. 

Proses prediksi ini langsung memberikan hasil berdasarkan data yang dipelajari sebelumnya.

4. Mengekspor dan Menggunakan Model

Model yang telah dilatih dapat diekspor dan digunakan di berbagai aplikasi lain, seperti situs web atau aplikasi. 

Teachable Machine memungkinkan kamu untuk mengunduh model atau mengintegrasikannya dengan API untuk implementasi lebih lanjut. Ini memberi kamu fleksibilitas untuk memanfaatkan model machine learning dalam berbagai proyek.

Baca juga: Panduan Analisis Data dengan Python Pandas, Mudah Dipelajari

Fitur Utama Teachable Machine

Teachable Machine memiliki berbagai fitur yang memudahkan siapa saja untuk belajar dan menerapkan machine learning. 

Berikut adalah empat fitur utama dari Teachable Machine yang membuatnya sangat menarik:

1. Pengenalan Gambar

Salah satu fitur utama Teachable Machine adalah kemampuannya untuk mengenali gambar. Kamu dapat melatih model untuk mengenali objek atau kategori gambar tertentu, seperti kucing, anjing, atau bahkan buah-buahan. 

Fitur ini sangat berguna untuk aplikasi seperti klasifikasi gambar atau deteksi objek dalam foto.

2. Pengenalan Suara

Teachable Machine juga mendukung pelatihan model untuk mengenali suara. Kamu dapat mengumpulkan berbagai suara, seperti perintah suara atau musik, dan melatih model untuk membedakan antara suara-suara tersebut. 

Fitur ini sangat bermanfaat dalam aplikasi pengenalan suara untuk perintah atau identifikasi suara.

3. Pengenalan Pose Tubuh

Fitur ini memungkinkan model untuk mengenali posisi tubuh manusia, seperti tangan, kaki, dan gerakan tertentu. 

Teachable Machine menggunakan teknologi pose detection untuk mengidentifikasi pose tubuh dalam video atau gambar. Fitur ini sangat cocok untuk aplikasi dalam bidang kebugaran atau interaksi berbasis gerakan.

4. Eksport Model untuk Penggunaan Lanjut

Setelah melatih model, Teachable Machine memungkinkan kamu untuk mengekspor model yang telah dibuat. 

Model ini bisa diunduh dalam berbagai format, seperti TensorFlow.js atau model untuk digunakan dalam aplikasi lainnya. Ini memberi fleksibilitas untuk mengintegrasikan model ke dalam proyek pribadi atau aplikasi lebih lanjut.

Baca juga: Panduan Matplotlib Python: Pengertian dan Contohnya

Cara Menggunakan Teachable Machine

Teachable Machine sangat mudah digunakan, bahkan untuk pemula, dan tidak memerlukan keterampilan coding. 

Berikut adalah langkah-langkah yang dapat kamu ikuti untuk mulai menggunakan Teachable Machine, khususnya untuk proyek berbasis gambar (Image Project).

1. Buka Teachable Machine dan Pilih Proyek Gambar

Sumber: teachablemachine

Setelah membuka Teachable Machine di browser, kamu akan disambut dengan halaman utama yang menawarkan beberapa jenis proyek. 

Pilih Image Project untuk memulai proyek berbasis gambar, di mana kamu dapat mengajarkan model untuk mengenali berbagai objek menggunakan gambar yang diambil dari file atau webcam.

2. Unggah Gambar untuk Melatih Model

Sumber: geeksforgeeks.org

Setelah memilih Image Project, kamu akan diminta untuk mengunggah gambar atau menggunakan webcam untuk mengambil gambar langsung. 

Pastikan untuk mengunggah gambar yang relevan dan cukup bervariasi agar model dapat belajar dengan baik. 

Kamu dapat menambahkan beberapa kategori gambar, misalnya gambar anjing dan kucing, untuk membuat model mengenali perbedaan di antara keduanya.

3. Melatih Model dengan Data Gambar

Setelah gambar diunggah, kamu dapat mulai melatih model dengan menekan tombol “Train.” Proses ini akan mengajarkan model untuk mengenali pola dalam gambar yang telah kamu berikan. 

Teachable Machine akan menggunakan teknik machine learning untuk melatih model berdasarkan data yang telah dimasukkan.

4. Uji dan Evaluasi Hasil Prediksi

Sumber: geeksforgeeks.org

Setelah model dilatih, kamu dapat menguji akurasi model dengan memberikan gambar baru yang belum pernah dilihat sebelumnya. 

Model akan memprediksi kategori gambar tersebut dan memberikan hasil berdasarkan apa yang telah dipelajari. Kamu bisa melihat apakah model sudah cukup akurat atau perlu pelatihan tambahan.

Baca juga: Panduan Data Capture: Manfaat, Metode, Contoh, & Caranya

Ingin Jadi Data Scientist Profesional?

Setelah memahami dasar-dasar analisis data dan teknik statistik, kini saatnya memanfaatkan pengetahuan ini untuk menggali wawasan dari data yang ada!

Yuk, ikuti Bootcamp Data Science & AI Machine Learning di dibimbing.id! Di sini, kamu akan mempelajari teknik analisis data, machine learning, serta penggunaan alat seperti Python dan SQL untuk membuat keputusan berbasis data.

Belajar langsung dari mentor berpengalaman dengan kurikulum aplikatif dan praktis yang membantumu menguasai keterampilan yang dibutuhkan oleh industri. 

Dengan lebih dari 840+ hiring partner dan tingkat keberhasilan alumni 96%, peluang kariermu di dunia Data Science semakin terbuka lebar!

Jadi, tunggu apa lagi? Hubungi di sini dan daftar sekarang di dibimbing.id untuk memulai perjalananmu menjadi Data Scientist & Data Analyst profesional. #BimbingSampeJadi!