Pengantar Pembelajaran Mesin

Pembelajaran mesin (ML) adalah subbidang kecerdasan buatan (AI) yang berfokus pada pembuatan sistem komputer yang dapat mempelajari, beradaptasi, memprediksi, dan mengkorelasikan, semuanya tanpa mengikuti instruksi eksplisit.

Tujuan pembelajaran mesin adalah untuk memahami dan memproses data dalam jumlah besar dengan memanfaatkan algoritme dan membuat model umum yang dapat menghasilkan keluaran yang mudah digunakan.

Pembelajaran mesin biasanya bekerja dengan mengikuti langkah-langkah di bawah ini:

1. Mengumpulkan data dari berbagai sumber
2. Membersihkan data agar memiliki homogenitas
3. Membangun model menggunakan algoritma ML
4. Mendapatkan wawasan dari hasil model
5. Visualisasi data dan mengubah hasil menjadi grafik visual

1. Mengumpulkan data dari berbagai sumber

Pembelajaran mesin memerlukan banyak data untuk membuat model siap produksi.

Pengumpulan data untuk ML dilakukan dengan dua cara: otomatis dan manual.

• Pengumpulan data otomatis menggunakan program dan skrip yang mengambil data dari web.
• Pengumpulan data manual adalah suatu proses pengumpulan data secara manual dan menyiapkannya secara homogen.

Pengumpulan data otomatis menggunakan web scraping dengan Python:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# Scrape data from a website
url = 'https://example.com'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
# Extract relevant information from the website
data = soup.find('div', class_='data-container').text
# Store the gathered data
with open('data.txt', 'w') as file:
    file.write(data)

2. Membersihkan data agar memiliki homogenitas

Memastikan homogenitas data adalah langkah penting agar pembelajaran mesin berfungsi dan memberikan hasil.

Pembersihan data untuk ML dilakukan secara manual atau otomatis dengan bantuan algoritme dan terdiri dari perbaikan dan/atau penghapusan data yang salah, rusak, salah format, duplikat, dan tidak lengkap dalam kumpulan data.

Membersihkan data menggunakan Python dan panda:

import pandas as pd

# Read data from a CSV file
data = pd.read_csv('data.csv')

# Remove duplicates
data = data.drop_duplicates()

# Fix missing values by filling with mean
data['column_name'].fillna(data['column_name'].mean(), inplace=True)

# Remove incorrect or corrupted data
data = data[data['column_name'] > 0]

# Save cleaned data to a new file
data.to_csv('cleaned_data.csv', index=False)

3. Membangun model menggunakan algoritma ML

ML (pembelajaran mesin) model adalah file yang berisi hasil algoritme pembelajaran mesin dan digunakan untuk mempertimbangkan masukan dinamis.

Model ML (machine learning) bekerja dengan memuat daftar pola yang dicocokkan dengan masukan waktu nyata, kemudian menghasilkan keluaran sesuai dengan pola yang cocok tersebut.

Model ML dapat memiliki berbagai jenis struktur, dengan jenis yang paling umum adalah: klasifikasi biner, klasifikasi multikelas, dan regresi.

• Model klasifikasi biner memprediksi hasil biner, yang berarti salah satu dari dua kemungkinan hasil.
• Model klasifikasi multikelas memprediksi satu dari lebih dari dua hasil.
• Model regresi memprediksi nilai numerik.

Proses pembuatan model pembelajaran mesin disebut pelatihan.

Pelatihan pembelajaran mesin dilakukan dengan bantuan algoritme dan dibagi menjadi dua kategori: pembelajaran yang diawasi dan pembelajaran tanpa pengawasan.

• Pembelajaran yang diawasi (SL) adalah saat model ML dilatih menggunakan data berlabel, artinya data yang memiliki nilai masukan dan keluaran.
• Pembelajaran tanpa pengawasan (UL) adalah saat model ML dilatih menggunakan data tidak berlabel, artinya data tidak memiliki tag atau hasil yang diketahui.

Jaringan saraf (NN) adalah inti dari pembelajaran tanpa pengawasan dan terdiri dari pemetaan antar data dalam kumpulan data, sehingga memungkinkan untuk membuat korelasi.

Membuat model klasifikasi biner menggunakan pustaka scikit-learn Python:

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Load the dataset
X, y = load_dataset()

# Split the data into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# Create a Logistic Regression model
model = LogisticRegression()

# Train the model
model.fit(X_train, y_train)

# Make predictions on the test set
y_pred = model.predict(X_test)

# Evaluate the model's accuracy
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

4. Mendapatkan wawasan dari hasil model

Memperoleh wawasan dari model ML berarti memahami pola yang sebelumnya tidak diketahui dan menguji kemampuan model dalam membuat prediksi dan kesimpulan.

Memperoleh wawasan sangat penting untuk memverifikasi validitas model dan menentukan apakah ada perubahan yang perlu dilakukan pada algoritma pembelajaran.

Menganalisis pentingnya fitur dalam model terlatih dengan Python:

import matplotlib.pyplot as plt

# Get the feature importance scores
importances = model.coef_[0]

# Sort feature importance in descending order
sorted_indices = importances.argsort()[::-1]
sorted_importances = importances[sorted_indices]

# Plot the feature importance
plt.bar(range(len(sorted_importances)), sorted_importances)
plt.xticks(range(len(sorted_importances)), sorted_indices)
plt.xlabel('Feature Index')
plt.ylabel('Importance Score')
plt.title('Feature Importance')
plt.show()

5. Visualisasi data dan mengubah hasil menjadi grafik visual

Visualisasi data model ML terdiri dari meletakkan data keluaran pada grafik dan menyediakan API interaktif.

Membuat plot sebar nilai prediksi dengan Python:

import matplotlib.pyplot as plt

# Get the predicted values
y_pred = model.predict(X)

# Create a scatter plot
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_pred)
plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Feature 2')
plt.title('Predicted Values')
plt.show()

Kesimpulan

Contoh kode di atas menunjukkan implementasi praktis untuk setiap langkah dalam pembelajaran mesin, mulai dari pengumpulan dan pembersihan data hingga pembuatan model, wawasan, dan visualisasi data.