"Dalam machine learning, data yang digunakan dibagi menjadi dua jenis, yaitu data latih (training data) dan data uji (test data)"

Machine learning adalah teknologi yang digunakan untuk membuat sistem yang dapat belajar dan membuat keputusan sendiri tanpa diajar secara eksplisit. Dalam machine learning, data yang digunakan dibagi menjadi dua jenis, yaitu data latih (training data) dan data uji (test data). Data latih digunakan untuk melatih model machine learning, sedangkan data uji digunakan untuk menguji kemampuan model yang telah dilatih. Data yang digunakan dalam machine learning bisa berupa data numerik atau data non-numerik seperti teks, gambar, atau suara.

Mengapa Machine Learning Butuh Data?

Machine learning butuh data karena data digunakan sebagai dasar dari proses belajar mesin. Tanpa data, mesin tidak akan memiliki informasi yang cukup untuk belajar dan membuat keputusan. Data yang digunakan dalam machine learning digunakan untuk melatih model agar dapat mengenali pola atau hubungan yang terkandung dalam data. Selain itu, data juga digunakan untuk menguji kemampuan model yang telah dilatih. Dengan data yang cukup dan berkualitas, model machine learning dapat dioptimalkan sehingga dapat memberikan hasil yang lebih baik.

Jenis Data yang Dibutuhkan untuk Machine Learning

Data yang dibutuhkan dalam machine learning dapat dibagi menjadi dua jenis, yaitu data latih (training data) dan data uji (testing data). Data latih digunakan untuk membuat model machine learning, sedangkan data uji digunakan untuk mengevaluasi kinerja model tersebut.

• Data latih adalah data yang digunakan untuk membuat model machine learning. Dalam proses pembuatan model, data latih diinputkan ke dalam algoritma machine learning untuk mempelajari pola dan hubungan antara input dan output. Setelah algoritma selesai belajar, model yang dihasilkan akan digunakan untuk membuat prediksi pada data baru.
• Data uji adalah data yang digunakan untuk mengevaluasi kinerja model machine learning yang telah dibuat. Data uji ini digunakan untuk melihat seberapa baik model yang dibuat dapat menangani data yang belum pernah dilihat sebelumnya, atau untuk mengevaluasi seberapa baik model tersebut dapat mengatasi permasalahan yang dihadapi.

Baca Juga: Sistem Kerja Sentiment Analysis dalam Mengambil Data

Sumber data machine learning dapat berasal dari berbagai sumber, seperti database perusahaan, sensor, atau web scraping. Data dari perusahaan dapat digunakan untuk analisis internal perusahaan, sementara data dari sensor dapat digunakan untuk analisis lingkungan atau kondisi cuaca. Data yang diperoleh dari web scraping dapat digunakan untuk analisis sentimen atau analisis trend. Data juga dapat diperoleh dari sumber publik seperti data pemerintah atau data yang tersedia secara gratis dari situs seperti Kaggle.

Format Data yang Digunakan Untuk Machine Learning

Ada beberapa format data yang umum digunakan dalam machine learning, diantaranya:

• CSV (Comma Separated Values) adalah format yang paling umum digunakan dalam machine learning. Format ini berupa file teks yang menyimpan data dalam bentuk tabel dengan kolom dan baris. Kolom dipisahkan oleh koma (,) atau titik koma (;) dan baris dipisahkan oleh baris baru.
• JSON (JavaScript Object Notation) adalah format yang digunakan untuk menyimpan data dalam format yang dapat dibaca oleh manusia dan mudah diterjemahkan oleh komputer. Format ini mirip dengan objek JavaScript dan banyak digunakan dalam aplikasi web.
• TSV (Tab Separated Values) mirip dengan CSV, hanya saja kolom dipisahkan oleh tab, bukan koma atau titik koma.
• Excel adalah format yang digunakan oleh aplikasi Microsoft Excel untuk menyimpan data dalam bentuk tabel. Format ini dapat digunakan untuk menyimpan data dalam bentuk numerik maupun teks.
• Parquet adalah format data columnar yang efisien untuk data yang besar, digunakan dalam apache hadoop ecosystem.
• Avro adalah format data serialisasi yang digunakan untuk data dalam hadoop ecosystem.
• Pickle adalah format data yang digunakan untuk serialisasi objek Python.
• HDF5 (hierarchical data format) adalah format yang digunakan untuk menyimpan data yang besar dan kompleks dalam format yang efisien. Format ini dapat digunakan untuk menyimpan data dalam bentuk array, tabel, atau grafik.
• SQL (Structured Query Language) adalah format yang digunakan dalam basis data relasional untuk menyimpan data dalam bentuk tabel.
• Image, audio, video (untuk data multimedia) adalah format yang digunakan untuk menyimpan data multimedia seperti gambar, suara, dan video. Format yang umum digunakan untuk gambar adalah JPEG, PNG, dan BMP, sementara format yang umum digunakan untuk suara dan video adalah MP3, WAV, dan MP4.

Semua format di atas dapat digunakan dalam machine learning, namun pilihan format yang digunakan tergantung pada jenis data yang digunakan dan kerangka kerja machine learning yang digunakan.

Baca Juga: Dengarkan Pelanggan Anda di Media Sosial

Dapatkan Software Digital Monitoring Terbaik Hanya di Ivosights!

Anda bisa mendapatkan software analisis data yang komprehensif dan lengkap untuk data report bisnis dan sosial media di Ivosights! Ivosights menyediakan berbagai layanan terkait Comprehensive analytics. Ivosights dapat membuat Anda lebih mudah memahami data dan juga dapat memberikan rekomendasi strategi yang tepat untuk kelangsungan bisnis Anda dengan bantuan tim Ivosights yang sudah berpengalaman melakukan analisa mendalam dari berbagai macam data.

Comprehensive analytics dari Ivosights hadir sebagai solusi yang dapat memudahkan Anda mengelola Big Data dan mendapatkan insights terbaik. Sebagai penyedia layanan Customer engagement terlengkap di bidang ini, Ivosights juga menyediakan layanan Ripple 10 yang dapat membantu Anda memenangkan kompetisi di pasar bisnis.

Ripple 10 dapat menjadi mata-mata perusahaan Anda untuk mengetahui seperti apa sentimen warganet terhadap produk atau layanan yang Anda tawarkan kepada mereka. Bahkan, lebih dari itu, Anda juga bisa mengetahui aktivitas digital kompetitor, mengetahui topik perbincangan netizen mengenai brand, hingga menjaga reputasi brand dari isu negatif yang berpotensi viral.