Dunia data semakin berkembang pesat, dan Data Scientist menjadi sosok yang sangat dibutuhkan. Untuk dapat mengolah data mentah menjadi informasi berharga, seorang Data Scientist perlu menguasai berbagai algoritma Machine Learning.
Sebagai seorang Data Scientist, menguasai berbagai algoritma Machine Learning adalah kunci untuk dapat mengolah data dan menghasilkan insights yang berharga bagi bisnis.
Di antara sekian banyak algoritma, ada lima yang sangat fundamental dan sering diaplikasikan dalam berbagai bidang. Mari kita bahas satu per satu.
1. Linear Regression
Regresi Linear merupakan salah satu teknik dasar dalam Machine Learning yang berguna untuk memodelkan hubungan linear antara satu atau lebih variabel independen (prediktor) dengan satu variabel dependen (target).
Sederhananya, regresi linear berusaha menemukan garis lurus terbaik yang dapat menggambarkan hubungan antara variabel-variabel tersebut. Garis lurus tersebut selanjutnya dapat berguna untuk memprediksi nilai dari sebuah variabel dependen berdasarkan nilai variabel independen yang baru.
Konsep Dasar Regresi Linear
- Variabel Independen: Variabel yang mempengaruhi atau memprediksi nilai variabel dependen. Contoh: luas rumah, jumlah kamar, lokasi.
- Variabel Dependen: Variabel yang ingin diprediksi nilainya. Contoh: harga rumah.
- Koefisien Regresi: Nilai numerik yang menunjukkan kekuatan dan arah hubungan antara variabel independen dan dependen.
- Intercept: Nilai prediksi variabel dependen ketika semua variabel independen bernilai nol.
Regresi Linear adalah alat yang sangat berguna dalam analisis data dan Machine Learning. Meskipun memiliki beberapa keterbatasan, regresi linear tetap menjadi salah satu algoritma yang paling banyak berguna karena kesederhanaan dan interpretasinya yang mudah.
2. Logistic Regression
Meskipun namanya mengandung kata “regresi”, Logistic Regression sebenarnya adalah salah satu algoritma klasifikasi yang paling populer dan sering digunakan dalam Machine Learning. Algoritma ini sangat berguna untuk memprediksi kemungkinan suatu data point (sampel) termasuk dalam kelas tertentu.
Misalnya, apakah sebuah email adalah spam atau bukan, apakah seorang pelanggan akan berhenti berlangganan (churn) atau tidak, atau apakah sebuah tumor bersifat ganas atau jinak. Bagaimana Cara Kerjanya?
Berbeda dengan Linear Regression yang menghasilkan nilai numerik kontinu, Logistic Regression menghasilkan probabilitas antara 0 dan 1. Nilai ini kemudian nantinya dapat berubah menjadi prediksi kelas dengan menetapkan ambang batas tertentu.
Misalnya, jika probabilitas suatu email terklasifikasi sebagai spam lebih dari 0.8, maka email tersebut akan masuk sebagai spam. Salah satu kunci keberhasilan Logistic Regression adalah penggunaan fungsi sigmoid. Fungsi ini mengubah nilai input (yang bisa berupa nilai apa pun) menjadi nilai antara 0 dan 1. Hal ini memungkinkan kita untuk menginterpretasikan output sebagai probabilitas.
3. Decision Tree
Decision Tree, atau dalam bahasa Indonesia yaitu Pohon Keputusan, adalah salah satu algoritma machine learning yang paling populer dan mudah terpahami. Visualisasinya yang menyerupai pohon dengan cabang-cabang dan daun membuat proses pengambilan keputusan menjadi lebih intuitif.
Setiap simpul pada pohon mewakili suatu atribut atau fitur dari data, sedangkan setiap cabang merepresentasikan hasil dari suatu tes pada atribut tersebut. Daun pada pohon merupakan hasil akhir atau prediksi yang ingin kita capai.
Proses pembuatan Decision Tree melibatkan algoritma seperti ID3, C4.5, atau CART yang secara rekursif membagi dataset menjadi subset yang lebih murni. Pembagian ini berdasarkan atribut yang paling efektif dalam memisahkan data.
Proses pembagian berulang terus hingga mencapai kondisi berhenti tertentu, misalnya ketika semua data pada suatu cabang memiliki kelas yang sama atau ketika kedalaman pohon mencapai batas. Contoh Penggunaan Decision Tree:
- Klasifikasi: Memprediksi apakah email adalah spam atau bukan, mengklasifikasikan pelanggan berdasarkan perilaku pembelian, atau mendiagnosis penyakit berdasarkan gejala.
- Regresi: Memprediksi harga rumah berdasarkan luas tanah, jumlah kamar, dan lokasi, atau memprediksi tingkat kepuasan pelanggan berdasarkan survei.
Decision Tree adalah alat yang sangat berguna dalam machine learning. Dengan kemampuannya untuk menghasilkan model yang mudah dan fleksibel.
Decision Tree telah banyak berguna dalam berbagai aplikasi. Namun, penting untuk memahami kelebihan dan kekurangannya agar dapat memilih algoritma yang tepat untuk setiap masalah.
Baca Juga : Sukses jadi Data Scientist! Profesi Menjanjikan dengan Gaji Tinggi
4. Random Forest
Random Forest adalah salah satu algoritma machine learning yang paling populer dan serbaguna. Algoritma ini termasuk dalam kategori ensemble learning, yaitu beberapa model (dalam hal ini, decision tree) tergabung untuk menghasilkan prediksi yang lebih akurat dan stabil dari pada dengan menggunakan satu model saja. Bagaimana Cara Kerja Random Forest?
- Pembentukan Banyak Decision Tree: Random Forest membangun banyak decision tree secara acak. Setiap pohon terbangun atas sampel data yang berbeda (dengan penggantian) dan hanya mempertimbangkan sebagian fitur secara acak. Proses ini disebut bootstrapping dan feature randomisation.
- Pengambilan Keputusan: Ketika ada data baru yang ingin diprediksi, setiap pohon dalam hutan akan memberikan prediksinya. Prediksi akhir dari Random Forest didapatkan dengan melakukan voting mayoritas dari semua pohon. Jika masalahnya adalah klasifikasi, kelas yang paling sering diprediksi oleh pohon-pohon akan menjadi prediksi akhir. Jika masalahnya adalah regresi, nilai rata-rata dari semua prediksi pohon akan menjadi prediksi akhir.
Random Forest adalah algoritma yang kuat dan fleksibel yang dapat berguna untuk berbagai masalah machine learning. Dengan memahami prinsip kerjanya dan kelebihannya, Anda dapat memanfaatkan algoritma ini untuk membangun model prediksi yang akurat dan handal.
5. Support Vector Machine (SVM)
Support Vector Machine (SVM) adalah salah satu algoritma pembelajaran mesin yang paling populer dan kuat, terutama untuk masalah klasifikasi. SVM bekerja dengan cara mencari hyperplane yang optimal untuk memisahkan data menjadi dua kelas atau lebih. Hyperplane ini pengibaratannya adalah sebuah garis (dalam dua dimensi) atau bidang (dalam dimensi yang lebih tinggi) yang memisahkan data dengan margin yang sebesar-besarnya.
Konsep Dasar SVM
- Hyperplane: Ini adalah batas keputusan yang memisahkan data menjadi dua kelas atau lebih. Dalam ruang dua dimensi, hyperplane adalah garis, sedangkan dalam ruang tiga dimensi, hyperplane adalah bidang.
- Margin: Merupakan jarak antara hyperplane dan data terdekat dari masing-masing kelas. SVM berusaha mencari hyperplane yang memaksimalkan margin ini.
- Support Vector: Merupakan data titik yang paling dekat dengan hyperplane. Support vector ini sangat penting karena mereka menentukan posisi dan orientasi hyperplane.
Support Vector Machine adalah algoritma yang kuat dan fleksibel untuk masalah klasifikasi. Dengan pemahaman yang baik tentang prinsip kerja dan parameter-parameternya, Anda dapat memanfaatkan SVM untuk menyelesaikan berbagai masalah dalam dunia data science.
Kapan Data Scientist Menggunakan Algoritma Tertentu?
Pemilihan algoritma Machine Learning yang tepat adalah langkah krusial dalam membangun model yang akurat dan efektif. Setiap algoritma memiliki kekuatan dan kelemahannya masing-masing.
Sehingga penting untuk memahami karakteristik data dan masalah bisnis sebelum memilih algoritma. Berikut adalah penjelasan lebih detail mengenai kapan sebaiknya menggunakan masing-masing algoritma:
- Linear Regression: Algoritma ini sangat cocok untuk masalah prediksi nilai numerik yang memiliki hubungan linear yang jelas antara variabel independen dan dependen. Contohnya, memprediksi harga rumah berdasarkan luas, jumlah kamar, dan lokasi. Linear Regression juga sering berguna untuk menganalisis tren dan pola dalam data.
- Logistic Regression: Meskipun namanya mengandung kata “regression”, algoritma ini sebenarnya berguna untuk masalah klasifikasi. Logistic Regression menghasilkan probabilitas suatu sampel termasuk dalam kelas tertentu. Algoritma ini sangat berguna untuk masalah klasifikasi biner (misalnya, spam atau bukan spam) dan multi-kelas (misalnya, klasifikasi jenis hewan).
- Decision Tree: Algoritma ini sangat mudah menginterpretasikannya karena menghasilkan model dalam bentuk pohon keputusan. Decision Tree cocok untuk masalah klasifikasi dan regresi, terutama ketika data memiliki banyak interaksi antar fitur. Decision Tree juga dapat berguna untuk mengidentifikasi fitur-fitur yang paling penting dalam memprediksi hasil.
- Random Forest: Random Forest adalah ensemble dari banyak Decision Tree. Algoritma ini sangat kuat dalam mengatasi masalah overfitting dan sering menghasilkan akurasi yang tinggi. Random Forest cocok untuk berbagai jenis masalah, termasuk klasifikasi, regresi, dan bahkan masalah anomaly detection.
- Support Vector Machine (SVM): SVM sangat efektif dalam menangani masalah klasifikasi, terutama ketika data memiliki dimensi yang tinggi atau ketika data tidak linier. SVM mencari hyperplane yang optimal untuk memisahkan data menjadi dua kelas atau lebih. SVM juga dapat berguna untuk masalah regresi.
Karir Sebagai Data Scientist
Kelima algoritma di atas merupakan fondasi yang kuat untuk memulai perjalanan Anda sebagai Data Scientist. Dengan memahami prinsip kerja dan penerapan masing-masing algoritma, Anda sebagai Data Scientist akan lebih siap untuk menghadapi berbagai tantangan dalam dunia data science. Selain itu, teruslah belajar dan eksplorasi algoritma-algoritma lain yang lebih kompleks seperti Neural Networks dan Deep Learning untuk memperluas kemampuan Anda.
