Apakah anda tertarik menjadi seorang machine learning developer? Salah satu langkah awal yang perlu di dalam perjalanan menuju karier tersebut adalah bersama dengan mempelajari bhs pemrograman Python.
Python menjadi bhs yang benar-benar perlu di dalam dunia machine learning dikarenakan mempunyai banyak variasi library dan framework yang kuat, layaknya TensorFlow, PyTorch, dan Scikit-learn.
Artikel ini dapat mengimbuhkan wejangan belajar Python tertentu bagi calon machine learning developer untuk memulai perjalanan mereka bersama dengan langkah yang tepat.
Mengenal Pentingnya Belajar Python di dalam Machine Learning
Belajar Python adalah langkah yang perlu bagi calon machine learning developer. Python tidak cuma gampang dipelajari, namun terhitung mempunyai sintaksis yang bersahabat, sangat mungkin pengembang untuk fokus terhadap pemecahan masalah daripada membayangkan sintaksis yang rumit.
Selain itu, kepopuleran Python di dalam komunitas machine learning membuatnya menjadi pilihan utama bagi mereka yang dambakan memasuki bidang ini.
Persiapan untuk Belajar Python di dalam Konteks Machine Learning
Sebelum memulai perjalanan belajar Python untuk machine learning, ada sebagian hal yang wajib dipersiapkan.
Instalasi Python: Pastikan anda udah menginstal Python dan pip di komputermu. Kamu sanggup mengunduh versi terakhir Python dari web site web site resminya dan ikuti wejangan instalasinya.
Pemahaman Dasar-Dasar Python: Sebelum memasuki machine learning, anda wajib menyadari dasar-dasar Python, terhitung type data, variabel, operator, percabangan, perulangan, dan manfaat dasar.
Belajar Library Python: Untuk machine learning, anda wajib menguasai sebagian library Python yang penting, layaknya NumPy, Pandas, Matplotlib, dan Scikit-learn. Setiap library ini mempunyai peran yang perlu di dalam pengembangan type machine learning.
Pahami Konsep Dasar Machine Learning: Meskipun anda sedang belajar Python, perlu untuk mempunyai pemahaman dasar mengenai konsep-konsep di dalam machine learning, layaknya supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning.
Langkah-Langkah Belajar Python untuk Machine Learning
Pemahaman NumPy: NumPy adalah library Python yang benar-benar perlu di dalam komputasi numerik. Pelajari mengenai array NumPy, operasi matematika, slicing, dan indexing.
Pemahaman Pandas: Pandas adalah library Python yang digunakan untuk manipulasi dan asumsi data. Pelajari mengenai DataFrame, Series, indexing, filtering, dan penggabungan data.
Visualisasi Data bersama dengan Matplotlib: Matplotlib adalah library untuk menyebabkan visualisasi data. Pelajari mengenai langkah menyebabkan plot, layaknya scatter plot, line plot, histogram, dan box plot memanfaatkan Matplotlib.
Menggunakan Scikit-learn: Scikit-learn adalah library Python yang digunakan untuk membangun dan mengevaluasi type machine learning. Pelajari mengenai langkah memanfaatkan algoritma machine learning yang disajikan oleh Scikit-learn, layaknya klasifikasi, regresi, dan klastering.
Memahami TensorFlow atau PyTorch: TensorFlow dan PyTorch adalah framework deep learning yang benar-benar populer. Pelajari mengenai langkah memanfaatkan framework ini untuk membangun dan melatih type neural network.
Praktikkan bersama dengan Proyek-Proyek Machine Learning: Setelah anda menyadari dasar-dasar Python dan library machine learning, praktikkan keterampilanmu bersama dengan mengerjakan proyek-proyek machine learning. Cobalah untuk memprediksi harga rumah, mengklasifikasi gambar, atau melakukan klastering data.
Contoh Sederhana: Prediksi Harga Rumah bersama dengan Linear Regression
Sebagai umpama sederhana, mari kita lihat langkah supaya sanggup memanfaatkan Python dan Scikit-learn untuk memprediksi harga tempat tinggal berdasarkan fitur-fitur, kalau luas tanah, kuantitas kamar tidur, dan kuantitas kamar mandi.
Mau buat aplikasi untuk mobile? Silahkan hubungi pakarnya: ade prastyo
Tentu saja, di dalam suasana nyata, fitur-fitur yang relevan bisa saja lebih kompleks. Namun, umpama ini disajikan bersama dengan simpel supaya lebih gampang dipahami. Berikut adalah knowledge sampel yang dapat kita memanfaatkan terhadap masalah ini.
Luas Tanah (m²) Jumlah Kamar Tidur Jumlah Kamar Mandi Harga Rumah (juta)
100 2 1 300
150 3 2 400
200 3 2.5 500
120 2 1.5 350
180 3 2.5 450
250 4 3 600
130 2 1.5 320
220 4 2.5 550
180 3 2 470
200 3 2 480
170 3 2 430
160 3 1.5 380
140 2 1.5 340
210 4 2 490
240 4 3 580
190 3 2.5 460
270 4 3 620
230 4 2.5 570
260 5 3 640
280 5 3.5 680
Langkah-langkah untuk selesaikan masalah ini sanggup dicermati terhadap workflow berikut.
langkah penyelesaian regression
Penjelasan mengenai workflow tersebut sebagai berikut.
Persiapan Data: Pertama, kita menyiapkan knowledge sebagai umpama sederhana. Data tersebut terdiri dari sebagian sampel tempat tinggal bersama dengan fitur-fitur yang udah disebutkan (luas tanah, kuantitas kamar tidur, dan kuantitas kamar mandi) dan juga harga rumahnya.
Pembagian Data: Selanjutnya, kita membagi knowledge menjadi dua bagian, yakni knowledge latih dan knowledge uji. Data latih digunakan untuk melatih model, sedang knowledge uji digunakan untuk menguji kinerja model.
Pembuatan Model: Setelah knowledge dibagi, kita menyebabkan type memanfaatkan algoritma regresi linier. Model ini dapat belajar dari knowledge latih untuk menyadari jalinan antara fitur-fitur dan harga rumah.
Pelatihan Model: Model dilatih memanfaatkan knowledge latih untuk mempelajari pola di dalam knowledge dan juga untuk menunjang menyadari struktur atau jalinan di dalam knowledge yang kompleks, yang bisa saja sukar dimengerti secara manual. Ini sanggup menunjang di dalam pengambilan ketentuan yang lebih baik atau pengembangan wawasan baru. Tujuannya adalah untuk menghasilkan type yang sanggup melakukan tugas-tugas ini bersama dengan tingkat keakuratan dan kinerja yang baik terhadap knowledge baru yang tidak pernah dicermati sebelumnya.
Pengujian Model: Setelah type dilatih, kita menguji kinerjanya memanfaatkan knowledge uji yang tidak pernah dicermati oleh type sebelumnya. Hal ini memiliki tujuan mengevaluasi seberapa baik type sanggup memprediksi harga tempat tinggal berdasarkan fitur-fiturnya.
Evaluasi Model: Terakhir, kita mengevaluasi kinerja type bersama dengan mengukur akurasi prediksi. Akurasi ini menunjukkan seberapa baik type sanggup memprediksi harga tempat tinggal berdasarkan fitur-fiturnya. Semakin tinggi nilai akurasi, makin baik pula kinerja model. Jika type yang dibikin masih belum sanggup menghasilkan prediksi yang baik, kita wajib sesuaikan kembali type tersebut.
Sekarang, mari kita konversi beberapa langkah yang udah dibahas di atas menjadi kode Python. Melalui umpama kode simpel ini, anda dapat lihat bahwa beberapa langkah teori sanggup diimplementasikan di dalam kode Python yang sebenarnya.
Melalui umpama kode ini diharapkan sanggup memperkuat pemahamanmu mengenai langkah kerja Python di dalam konteks pengembangan machine learning. Berikut adalah umpama kode untuk selesaikan masalah di atas.
