Ketahui Hal ini Sebelum Melakukan Machine Learning dengan MATLAB
MATLAB sebagai aplikasi perangkat lunak, memiliki banyak kegunaan. Salah satunya adalah untuk bidang machine learning. Machine learning dengan MATLAB memiliki beberapa langkah pengerjaan.
Biasanya jurusan yang memanfaatkan MATLAB untuk machine learning adalah Teknik Informatika. Begitupun dengan kampus Telkom University yang memfasilitasi mahasiswanya untuk mempelajari itu.
Apa Itu Machine Learning
Machine learning adalah salah satu cabang dari kecerdasan buatan yang memungkinkan komputer untuk melakukan pembelajaran terkait data yang dimasukkan untuk diolah secara mandiri.
Sehingga machine learning ini bisa melakukan prediksi atau analisa dengan akurat.
Hal ini sangat berguna untuk perkembangan sebuah bisnis maupun memprediksi kejadian yang di masa depan terhadap suatu fenomena tertentu.
Kecerdasan buatan ini memungkinkan penggunaannya mandiri tanpa arahan dari manusia secara langsung. Ini yang kemudian membuatnya sangat mempermudah pekerjaan manusia.
Apa Itu MATLAB
MATLAB adalah suatu aplikasi perangkat lunak yang memiliki beragam fungsi yang berguna untuk berbagai bidang, salah satu yang bisa dilakukan adalah memanfaatkan machine learning dengan MATLAB.
Umumnya MATLAB bisa juga digunakan untuk simulasi dan desain prototype produk baru. Menggunakan MATLAB akan mengefisiensi pengembangan dan meminimalisir kerugian.
Manfaat dari Machine Learning
Ada banyak sekali kegunaan dari machine learning untuk kehidupan sehari-hari. Manfaat penting machine learning bisa mempermudah pekerjaan manusia. Berikut beberapa manfaat dari machine learning yang bisa Anda rasakan.
Mampu Membuat Sistem yang Otomatis
Algoritma yang dimiliki oleh kecerdasan buatan ini membuatnya mampu membuat sistem yang berjalan secara otomatis. Sehingga manusia tidak perlu memberikan perintah secara terus menerus untuk membuat sesuatu.
Otomatisasi ini memberikan efisiensi waktu serta mempermudah manusia. Bahkan dengan sistem tersebut machine learning mampu mengelompokan data sesuai dengan jenisnya.
Memiliki Kemampuan Akurasi yang Tinggi
Hasil olahan data yang dihasilkan tergolong akurat. Hal ini karena machine learning bertindak seperti manusia yang mempelajari sesuatu.
Semakin detail perintah yang diberikan dan data yang disajikan banyak, semakin akurat hasil dari machine learning ini.
Bisa Mengidentifikasi Data Lebih Mudah
Hanya dengan waktu yang singkat, machine learning mampu memberikan hasil identifikasi dari data yang diberikan. Kecerdasan buatan ini mampu mengelompokkan dan juga melakukan pengklasifikasian terhadap data.
Sebanyak apapun datanya, dengan mudah bisa diolah oleh machine learning dengan baik dan tepat.
Langkah Persiapan untuk Menggunakan Machine Learning pada MATLAB
Ada sejumlah langkah awal untuk menggunakan machine learning pada MATLAB. Persiapan ini sangat penting. Beriku beberapa hal yang perlu Anda ketahui sebelum menggunakan machine learning menggunakan perangkat lunak MATLAB.
Melakukan Instalasi MATLAB
Hal pertama yang wajib dilakukan adalah instalasi MATLAB. Tenti tanpa software ini, Anda tidak akan bisa melakukan proses pada machine learning dalam MATLAB.
Lakukan instalasi dengan mendownloadnya pada platform resminya. Ikuti langkah-langkah yang diperintahkan.
Memahami Algoritma dari Machine Learning
Ada banyak algoritma dalam machine learning. Sebelum menggunakannya, sebaiknya Anda mengetahui dulu dan memahami terkait algoritma apa yang ingin digunakan.
Gunakanlah yang sesuai dengan kebutuhan hasil olahan data yang Anda inginkan.
Mempersiapkan Dataset
Data yang dipersiapkan harus jelas, karena semakin jelas label dan banyaknya sampel akan semakin memberikan akurasi yang tinggi.
Pastikan juga data yang Anda masukan sudah bersih dan tidak ada anomali atau tidak relevan untuk mempermudah proses datanya.
Menggunakan machine learning dengan MATLAB sangat mungkin dilakukan oleh Anda. Sebaiknya, sebelum mulai melakukan uji, Anda telah memahami beberapa hal di atas untuk mempermudah proses yang akan Anda lakukan.
Referensi
https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning
Penulis: Nabillah Farah Nada
