6 Algoritma Pembelajaran Mesin Teratas Untuk Ilmu Data

Di dunia baru yang serba cepat ini, di mana informasi diperlakukan sebagai komoditas, cara komunikasi tampaknya menjadi lebih baik dengan munculnya teknologi. Perusahaan yang memiliki kehadiran yang lazim di pasar mencari profesional dalam hal mempelajari atau memproses informasi ini untuk memberi manfaat bagi mereka, dan tetap menjadi yang terdepan dalam hal persaingan.

Pengambilan informasi Anda bisa melalui media apa saja, baik melalui media sosial, TV, radio atau arisan. Tetapi apakah Anda menganggap bahwa keputusan yang akhirnya Anda ambil sering kali didasarkan pada desas-desus dan bukan pada fakta yang sulit? Pikirkanlah – tidak semua yang Anda baca atau dengar adalah benar kecuali jika didokumentasikan.

Di sinilah Ilmu Data berperan. Ini menghentikan orang dari membuat keputusan yang tidak didasarkan pada kenyataan yang terbukti.

Apa itu Ilmu Data?

Dalam istilah awam, ini adalah hal yang cukup mudah. Ini adalah perpaduan antara inferensi data, pengembangan algoritme, dan teknologi dalam mode multidisiplin untuk memecahkan masalah yang kompleks secara analitis.

Gudang informasi mentah masuk dan disimpan di Gudang Data tempat informasi itu dipelajari dengan menambangnya. Agenda dasar di balik Ilmu Data adalah bahwa itu digunakan dengan cara yang kreatif untuk memiliki nilai bisnis yang lebih baik bagi organisasi Anda. Ilmuwan Data diajari cara menemukan pola tersembunyi dalam data mentah ini dengan bantuan prinsip pembelajaran mesin.

Banyak kali orang bingung antara Ilmuwan Data dan Analis Data. Perbedaan antara keduanya cukup signifikan, karena Analis Data hanya dapat mengetahui apa yang terjadi dengan memproses riwayat data. Di sisi lain, seorang Data Scientist tidak hanya akan melakukan hal yang sama tetapi juga akan menggunakan algoritme pembelajaran mesin tingkat lanjut untuk mengidentifikasi peristiwa tertentu yang akan terjadi di masa mendatang.

Agar lebih mudah dipahami, berikut adalah contoh tiga perusahaan yang menggunakan Ilmu Data dalam hal melayani Anda, sebagai pelanggan, dengan lebih baik.

1. Netflix: Ini membaca dan memahami perilaku Anda di situs web atau aplikasinya, dan menyarankan Anda film dan Acara TV yang mungkin Anda sukai.
2. Amazon: Ini menyebarkan taktik yang sama, dan dengan menganalisis pola Anda memeriksa item tertentu, ini membantu Anda menavigasi jalan Anda dan mendapatkan apa yang Anda inginkan.
3. Spotify: Berdasarkan selera musik dan genre Anda, Spotify membantu Anda mendengarkan artis lain juga, dan menemukan lagu baru yang mungkin belum pernah Anda dengar.

Apa Algoritma Ilmu Data Teratas?

Sebelum menjelaskan Algoritma Ilmu Data, kita harus mempelajari apa yang dikenal sebagai Pembelajaran Mesin. Ini mempelajari informasi dari data dan meningkatkan dengan pengalaman, tanpa campur tangan manusia. Tugas dapat bervariasi dari menjadi fungsi seperti memetakan input dan output atau mempelajari struktur tersembunyi dalam data yang tidak berlabel.

Ada tiga jenis Algoritma Pembelajaran Mesin:

• Algoritma Pembelajaran yang Diawasi

Data dalam model ini memiliki label yang telah diketahui sebelumnya. Ini memiliki beberapa variabel target dengan nilai-nilai yang spesifik.

• Algoritma Pembelajaran Tanpa Pengawasan

Model ini dapat mengklasifikasikan atau mengoreksi data yang tidak memiliki label yang telah ditentukan sebelumnya. Ini mencari kesamaan dalam fitur dan memprediksi kelas pada data baru.

• Pembelajaran yang Diperkuat

Ini adalah jenis pemrograman dinamis yang melatih algoritma untuk membuat urutan keputusan. Ia belajar untuk mencapai tujuan dalam lingkungan yang tidak pasti atau berpotensi kompleks.

Ada banyak Algoritma Pembelajaran Mesin yang berbeda dalam hal Ilmu Data, tetapi kami fokus terutama pada enam.

Algoritma Pembelajaran Mesin Teratas untuk Ilmu Data:

• Regresi linier

Ini adalah pendekatan model hubungan kasual antara dua atau lebih variabel. Mereka sangat berharga karena ini adalah cara paling umum untuk membuat kesimpulan dan prediksi. Ide dasarnya adalah untuk mendapatkan garis yang paling cocok dengan data, di mana kesalahan prediksi total semua titik data sekecil mungkin.

• Pohon Keputusan

Ini milik keluarga algoritma pembelajaran mesin yang diawasi. Ini cukup mudah beradaptasi dan dapat digunakan di hampir setiap masalah yang dihadapi. Decision Tree adalah metode serbaguna yang mampu melakukan tugas regresi dan klasifikasi. Karena sebagian besar masalah dunia nyata adalah non-linier, pohon keputusan membantu ilmuwan menyingkirkan non-linearitas data dan membuatnya lebih mudah dipahami.

• Kekelompokan

Tidak seperti Pohon Keputusan, ini termasuk dalam algoritma pembelajaran mesin yang tidak diawasi. Tujuan dasarnya adalah untuk menemukan kelompok atau struktur yang berbeda dalam data. Dengan melakukan ini, elemen-elemen dari satu cluster yang mirip satu sama lain akan diklasifikasikan dalam satu grup, sedangkan sisanya akan diklasifikasikan dalam grup lain. Ini akan dapat mengetahui bahwa ada dua jenis data yang berbeda dengan mengelompokkannya dalam dua kelas yang berbeda.

• visualisasi

Ini mungkin cara yang paling umum untuk menyimpulkan data, karena dapat dengan mudah ditebak, dengan namanya sendiri, melalui visualisasi. Ini mengklarifikasi aspek-aspek kunci dari analisis dengan mengkomunikasikan hasil secara jelas kepada khalayak umum. Ini dapat dilakukan melalui Histogram, Diagram Batang/Pie, dan Deret Waktu, dll.

• Hutan Acak

Model ini terdiri dari sejumlah besar Pohon Keputusan individu yang beroperasi sebagai sebuah komite. Setiap individu pohon di hutan acak memberikan prediksi kelasnya sendiri dan kelas dengan suara terbanyak menjadi prediksi model ini. Dengan kata lain, itu cukup sederhana dan kuat seperti kebijaksanaan orang banyak.

• Analisis Komponen Utama

Ini adalah metode yang digunakan untuk mengurangi jumlah variabel yang dapat ditemukan dalam data. Anda dapat mengekstrak yang penting dari kumpulan besar dan mengurangi dimensi data. Ini menggabungkan variabel yang berkorelasi bersama untuk membentuk sejumlah kecil set variabel dan ini disebut sebagai komponen utamanya.

Di mana Anda dapat mempelajari alat-alat yang merevolusi ini?

Seperti yang Anda telah melalui informasi yang disebutkan di atas, kesadaran bisa saja datang bahwa pendidikan tradisional yang diberikan di universitas mungkin tidak cukup dalam lingkungan kerja saat ini. Lagi pula, ada perbedaan besar antara mempelajari sesuatu secara teori dan menyaksikan aplikasi praktisnya di depan Anda. Perusahaan siap mencari Ilmuwan Data karena mereka menambahkan nilai yang tak tertandingi ke perusahaan dengan keahlian dan efisiensi mereka.

Di upGrad, kami menawarkan Anda kesempatan untuk menguasai kursus ini dan menjadi yang terdepan di masa mendatang, dan itu juga dari portal online.

Bekerja sama dengan IIIT Bangalore, kami telah meluncurkan program Ilmu Data, dan berikut adalah semua detail yang perlu Anda pertimbangkan untuk membawa karier Anda ke tingkat berikutnya:

• Durasi Kursus: 11 Bulan
• Kelayakan Minimum: Gelar Sarjana (Tidak Diperlukan Pengalaman Coding)
• Program Untuk: Insinyur, Profesional Perangkat Lunak & TI, Profesional Pemasaran dan Penjualan
• Alat dan Bahasa Pemrograman yang Dicakup: Python, Tableau, Apache Spark, Hadoop, My SQL, Hive, dan Microsoft Excel

Pelajari kursus ilmu data dari Universitas top dunia. Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Tingkat Lanjut, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.

Kesimpulan

Instruktur kami adalah Ilmuwan Data terkemuka serta pemimpin industri terkemuka, dan merupakan suatu kehormatan bagi kami untuk memiliki mereka di fakultas kami. Jika salah satu dari ini tampak seperti sesuatu yang Anda minati, maka periksalah Diploma PG dalam kursus Ilmu Data dan dapatkan pemahaman yang lebih mendalam tentang apa yang kami tawarkan.