Training Pelatihan Kursus Jasa Deep Learning | Pelajari Pembelajaran Mendalam Ilmu Data, Pembelajaran Mesin NLP & R

|| ILMU DATA ||

Ilmu data terus berkembang sebagai salah satu jalur karir yang paling menjanjikan dan diminati oleh para profesional yang terampil. Saat ini, para profesional data yang sukses memahami bahwa mereka harus melampaui keterampilan tradisional dalam menganalisis sejumlah besar data, penambangan data, dan keterampilan pemrograman.

Apa yang Dilakukan Ilmuwan Data?

Dalam dekade terakhir, ilmuwan data telah menjadi aset yang diperlukan dan hadir di hampir semua organisasi. Para profesional ini adalah individu yang berpengetahuan luas dan didorong oleh data dengan keterampilan teknis tingkat tinggi yang mampu membangun algoritme kuantitatif yang kompleks untuk mengatur dan mensintesis sejumlah besar informasi yang digunakan untuk menjawab pertanyaan dan mendorong strategi dalam organisasi mereka. Hal ini ditambah dengan pengalaman dalam komunikasi dan kepemimpinan yang diperlukan untuk memberikan hasil yang nyata kepada berbagai pemangku kepentingan di seluruh organisasi atau bisnis.

Ilmuwan data harus ingin tahu dan berorientasi pada hasil, dengan pengetahuan khusus industri dan keterampilan komunikasi yang luar biasa yang memungkinkan mereka menjelaskan hasil yang sangat teknis kepada rekan non-teknis mereka. Mereka memiliki latar belakang kuantitatif yang kuat dalam statistik dan aljabar linier serta pengetahuan pemrograman dengan fokus pada pergudangan data, penambangan, dan pemodelan untuk membangun dan menganalisis algoritme.

Glassdoor menempatkan ilmuwan data sebagai Pekerjaan Terbaik #1 di Amerika pada tahun 2018 untuk tahun ketiga berturut-turut. 4 Seiring bertambahnya jumlah data yang menjadi lebih mudah diakses, perusahaan teknologi besar bukan lagi satu-satunya yang membutuhkan ilmuwan data. Meningkatnya permintaan untuk profesional ilmu data di seluruh industri, besar dan kecil, ditantang oleh kekurangan kandidat yang memenuhi syarat yang tersedia untuk mengisi posisi terbuka.

Kebutuhan ilmuwan data tidak menunjukkan tanda-tanda melambat di tahun-tahun mendatang. LinkedIn mendaftarkan ilmuwan data sebagai salah satu pekerjaan paling menjanjikan pada tahun 2017 dan 2018, bersama dengan beberapa keterampilan terkait ilmu data sebagai yang paling diminati oleh perusahaan.

Di Mana Anda Cocok dalam Ilmu Data?

Data ada di mana-mana dan luas. Berbagai istilah yang terkait dengan penambangan, pembersihan, analisis, dan interpretasi data sering digunakan secara bergantian, tetapi sebenarnya dapat melibatkan keahlian dan kompleksitas data yang berbeda.

Ilmuwan Data

Ilmuwan data memeriksa pertanyaan mana yang perlu dijawab dan di mana menemukan data terkait. Mereka memiliki ketajaman bisnis dan keterampilan analitis serta kemampuan untuk menambang, membersihkan, dan menyajikan data. Bisnis menggunakan ilmuwan data untuk mencari, mengelola, dan menganalisis sejumlah besar data tidak terstruktur. Hasilnya kemudian disintesis dan dikomunikasikan kepada pemangku kepentingan utama untuk mendorong pengambilan keputusan strategis dalam organisasi.

Keterampilan yang dibutuhkan: Keterampilan pemrograman (SAS, R, Python), keterampilan statistik dan matematika, mendongeng dan visualisasi data, Hadoop, SQL, pembelajaran mesin

Analis data

Analis data menjembatani kesenjangan antara ilmuwan data dan analis bisnis. Mereka diberikan pertanyaan yang perlu dijawab dari organisasi dan kemudian mengatur dan menganalisis data untuk menemukan hasil yang selaras dengan strategi bisnis tingkat tinggi. Analis data bertanggung jawab untuk menerjemahkan analisis teknis ke item tindakan kualitatif dan mengkomunikasikan temuan mereka secara efektif kepada beragam pemangku kepentingan.

Keterampilan yang dibutuhkan: Keterampilan pemrograman (SAS, R, Python), keterampilan statistik dan matematika, pertengkaran data, visualisasi data

Insinyur Data

Insinyur data mengelola jumlah eksponensial dari data yang berubah dengan cepat. Mereka fokus pada pengembangan, penerapan, pengelolaan, dan pengoptimalan jalur pipa data dan infrastruktur untuk mengubah dan mentransfer data ke ilmuwan data untuk kueri.

Keterampilan yang dibutuhkan: Bahasa pemrograman (Java, Scala), database NoSQL (MongoDB, Cassandra DB), kerangka kerja (Apache Hadoop)

Prospek Karir Ilmu Data dan Peluang Gaji

Profesional ilmu data dihargai karena keahlian mereka yang sangat teknis dengan gaji yang kompetitif dan peluang kerja yang bagus di perusahaan besar dan kecil di sebagian besar industri. Dengan lebih dari 4.500 posisi terbuka yang terdaftar di Glassdoor, para profesional ilmu data dengan pengalaman dan pendidikan yang sesuai memiliki kesempatan untuk membuat jejak mereka di beberapa perusahaan yang paling berpikiran maju di dunia.

Jadi, Ilmu Data terutama digunakan untuk membuat keputusan dan prediksi menggunakan analitik kausal prediktif, analitik preskriptif (prediktif plus ilmu keputusan) dan pembelajaran mesin.

• Analisis kausal prediktif – Jika Anda menginginkan model yang dapat memprediksi kemungkinan peristiwa tertentu di masa depan, Anda perlu menerapkan analisis kausal prediktif. Katakanlah, jika Anda memberikan uang secara kredit, maka kemungkinan pelanggan melakukan pembayaran kredit di masa depan tepat waktu adalah masalah yang menjadi perhatian Anda. Di sini, Anda dapat membangun model yang dapat melakukan analisis prediktif pada riwayat pembayaran pelanggan untuk memprediksi apakah pembayaran di masa mendatang akan tepat waktu atau tidak.

• Analitik preskriptif: Jika Anda menginginkan model yang memiliki kecerdasan untuk mengambil keputusan sendiri dan kemampuan untuk memodifikasinya dengan parameter dinamis, Anda tentu memerlukan analitik preskriptif untuk itu. Bidang yang relatif baru ini adalah tentang memberikan saran. Dalam istilah lain, tidak hanya memprediksi tetapi menyarankan berbagai tindakan yang ditentukan dan hasil yang terkait.
  Contoh terbaik untuk ini adalah mobil self-driving Google yang telah saya bahas sebelumnya juga. Data yang dikumpulkan oleh kendaraan dapat digunakan untuk melatih mobil self-driving. Anda dapat menjalankan algoritme pada data ini untuk menghadirkan kecerdasan. Ini akan memungkinkan mobil Anda mengambil keputusan seperti kapan harus berbelok, jalan mana yang harus diambil, kapan harus memperlambat atau mempercepat.

• Pembelajaran mesin untuk membuat prediksi — Jika Anda memiliki data transaksional perusahaan pembiayaan dan perlu membangun model untuk menentukan tren masa depan, maka algoritme pembelajaran mesin adalah pilihan terbaik. Ini termasuk dalam paradigma pembelajaran terawasi. Disebut terawasi karena Anda sudah memiliki data yang dapat digunakan untuk melatih mesin Anda. Misalnya, model deteksi penipuan dapat dilatih menggunakan catatan sejarah pembelian penipuan.

• Pembelajaran mesin untuk penemuan pola — Jika Anda tidak memiliki parameter yang dapat digunakan untuk membuat prediksi, Anda perlu menemukan pola tersembunyi di dalam kumpulan data untuk dapat membuat prediksi yang berarti. Ini tidak lain adalah model tanpa pengawasan karena Anda tidak memiliki label standar untuk pengelompokan. Algoritma yang paling umum digunakan untuk penemuan pola adalah Clustering.
  Katakanlah Anda bekerja di perusahaan telepon dan Anda perlu membangun jaringan dengan menempatkan menara di suatu wilayah. Kemudian, Anda dapat menggunakan teknik pengelompokan untuk menemukan lokasi menara tersebut yang akan memastikan bahwa semua pengguna menerima kekuatan sinyal yang optimal.

|| BELAJAR MENDALAM ||

Pembelajaran mendalam adalah teknik pembelajaran mesin yang mengajarkan komputer untuk melakukan apa yang terjadi secara alami pada manusia: belajar dengan memberi contoh. Pembelajaran mendalam adalah teknologi kunci di balik mobil tanpa pengemudi, memungkinkan mereka mengenali tanda berhenti, atau membedakan pejalan kaki dari tiang lampu. Ini adalah kunci untuk kontrol suara di perangkat konsumen seperti ponsel, tablet, TV, dan speaker handsfree. Pembelajaran mendalam mendapatkan banyak perhatian akhir-akhir ini dan untuk alasan yang bagus. Ini mencapai hasil yang tidak mungkin sebelumnya.

Dalam pembelajaran mendalam, model komputer belajar untuk melakukan tugas klasifikasi langsung dari gambar, teks, atau suara. Model pembelajaran mendalam dapat mencapai akurasi mutakhir, terkadang melebihi kinerja tingkat manusia. Model dilatih dengan menggunakan sekumpulan besar data berlabel dan arsitektur jaringan saraf yang berisi banyak lapisan.

Bagaimana pembelajaran mendalam mencapai hasil yang begitu mengesankan?

Singkatnya, akurasi. Pembelajaran mendalam mencapai akurasi pengenalan pada tingkat yang lebih tinggi daripada sebelumnya. Ini membantu elektronik konsumen memenuhi harapan pengguna, dan sangat penting untuk aplikasi yang kritis terhadap keselamatan seperti mobil tanpa pengemudi. Kemajuan terbaru dalam pembelajaran mendalam telah meningkat ke titik di mana pembelajaran mendalam mengungguli manusia dalam beberapa tugas seperti mengklasifikasikan objek dalam gambar.

Sementara pembelajaran mendalam pertama kali diteorikan pada 1980-an, ada dua alasan utama baru-baru ini menjadi berguna:

1. Pembelajaran mendalam membutuhkan sejumlah besar data berlabel . Misalnya, pengembangan mobil tanpa pengemudi membutuhkan jutaan gambar dan ribuan jam video.
2. Pembelajaran mendalam membutuhkan daya komputasi yang besar . GPU berperforma tinggi memiliki arsitektur paralel yang efisien untuk pembelajaran mendalam. Ketika dikombinasikan dengan cluster atau komputasi awan, ini memungkinkan tim pengembangan untuk mengurangi waktu pelatihan untuk jaringan pembelajaran mendalam dari minggu ke jam atau kurang.

Contoh Pembelajaran Mendalam di Tempat Kerja

Aplikasi pembelajaran mendalam digunakan dalam industri mulai dari mengemudi otomatis hingga perangkat medis.

Mengemudi Otomatis: Peneliti otomotif menggunakan pembelajaran mendalam untuk secara otomatis mendeteksi objek seperti rambu berhenti dan lampu lalu lintas. Selain itu, pembelajaran mendalam digunakan untuk mendeteksi pejalan kaki, yang membantu mengurangi kecelakaan.

Dirgantara dan Pertahanan: Pembelajaran mendalam digunakan untuk mengidentifikasi objek dari satelit yang menemukan area yang diminati, dan mengidentifikasi zona aman atau tidak aman bagi pasukan.

Penelitian Medis: Peneliti kanker menggunakan pembelajaran mendalam untuk mendeteksi sel kanker secara otomatis. Tim di UCLA membuat mikroskop canggih yang menghasilkan kumpulan data berdimensi tinggi yang digunakan untuk melatih aplikasi pembelajaran mendalam guna mengidentifikasi sel kanker secara akurat.

Otomasi Industri: Pembelajaran mendalam membantu meningkatkan keselamatan pekerja di sekitar alat berat dengan secara otomatis mendeteksi ketika orang atau benda berada dalam jarak yang tidak aman dari alat berat.

Elektronik: Pembelajaran mendalam sedang digunakan dalam penerjemahan pendengaran dan ucapan otomatis. Misalnya, perangkat bantuan rumah yang merespons suara Anda dan mengetahui preferensi Anda didukung oleh aplikasi pembelajaran mendalam.

Apa Perbedaan Antara Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Mendalam?

Pembelajaran mendalam adalah bentuk khusus dari pembelajaran mesin. Alur kerja machine learning dimulai dengan fitur relevan yang diekstraksi secara manual dari gambar. Fitur-fitur tersebut kemudian digunakan untuk membuat model yang mengkategorikan objek dalam gambar. Dengan alur kerja pembelajaran yang mendalam, fitur yang relevan secara otomatis diekstraksi dari gambar. Selain itu, deep learning melakukan “pembelajaran ujung ke ujung” – di mana jaringan diberikan data mentah dan tugas untuk dilakukan, seperti klasifikasi, dan jaringan mempelajari cara melakukannya secara otomatis.

Perbedaan utama lainnya adalah skala algoritma pembelajaran mendalam dengan data, sedangkan pembelajaran dangkal menyatu. Pembelajaran dangkal mengacu pada metode pembelajaran mesin yang stabil pada tingkat kinerja tertentu saat Anda menambahkan lebih banyak contoh dan data pelatihan ke jaringan.

Keuntungan utama dari jaringan pembelajaran mendalam adalah bahwa mereka sering terus meningkat seiring dengan bertambahnya ukuran data Anda.

|| BELAJAR MESIN ||

Apa definisi dari pembelajaran mesin?

Algoritme pembelajaran mesin menggunakan statistik untuk menemukan pola dalam jumlah besar* data. Dan data, di sini, mencakup banyak hal—angka, kata, gambar, klik, apa saja. Jika dapat disimpan secara digital, dapat dimasukkan ke dalam algoritma pembelajaran mesin.

Pembelajaran mesin adalah proses yang mendukung banyak layanan yang kami gunakan saat ini—sistem rekomendasi seperti yang ada di Netflix, YouTube, dan Spotify; mesin pencari seperti Google dan Baidu; umpan media sosial seperti Facebook dan Twitter; asisten suara seperti Siri dan Alexa. Daftarnya terus berlanjut.

Dalam semua contoh ini, setiap platform mengumpulkan sebanyak mungkin data tentang Anda—genre apa yang Anda suka tonton, tautan apa yang Anda klik, status apa yang Anda tanggapi—dan menggunakan pembelajaran mesin untuk membuat tebakan berpendidikan tinggi tentang apa yang Anda mungkin ingin berikutnya. Atau, dalam kasus asisten suara, tentang kata-kata mana yang paling cocok dengan suara lucu yang keluar dari mulut Anda.

MENGAPA PEMBELAJARAN MESIN SANGAT BERHASIL?

Meskipun pembelajaran mesin bukanlah teknik baru, minat di bidang ini telah meledak dalam beberapa tahun terakhir.

Kebangkitan ini datang di belakang serangkaian terobosan, dengan pembelajaran mendalam yang menetapkan rekor baru untuk akurasi di berbagai bidang seperti pengenalan ucapan dan bahasa, dan visi komputer.

Apa yang memungkinkan keberhasilan ini terutama adalah dua faktor, salah satunya adalah banyaknya gambar, ucapan, video, dan teks yang dapat diakses oleh para peneliti yang ingin melatih sistem pembelajaran mesin.

Tetapi yang lebih penting adalah ketersediaan sejumlah besar kekuatan pemrosesan paralel, berkat unit pemrosesan grafis (GPU) modern, yang dapat dihubungkan bersama ke dalam kelompok untuk membentuk pembangkit tenaga pembelajaran mesin.

Saat ini siapa pun yang memiliki koneksi internet dapat menggunakan kluster ini untuk melatih model pembelajaran mesin, melalui layanan cloud yang disediakan oleh perusahaan seperti Amazon, Google, dan Microsoft.

Karena penggunaan pembelajaran mesin telah lepas landas, maka perusahaan kini membuat perangkat keras khusus yang disesuaikan untuk menjalankan dan melatih model pembelajaran mesin. Contoh dari salah satu chip khusus ini adalah Tensor Processing Unit (TPU) Google, versi terbaru yang mempercepat kecepatan model pembelajaran mesin yang dibuat menggunakan pustaka perangkat lunak TensorFlow Google dapat menyimpulkan informasi dari data, serta kecepatan di mana mereka dapat dilatih.

Chip ini tidak hanya digunakan untuk melatih model untuk Google DeepMind dan Google Brain, tetapi juga model yang mendukung Google Terjemahan dan pengenalan gambar di Google Foto, serta layanan yang memungkinkan publik membuat model pembelajaran mesin menggunakan TensorFlow Research Cloud Google. . Generasi kedua dari chip ini diresmikan pada konferensi I/O Google pada bulan Mei tahun lalu, dengan rangkaian TPU baru ini yang mampu melatih model pembelajaran mesin Google yang digunakan untuk terjemahan dalam separuh waktu yang dibutuhkan serangkaian chip teratas. GPU -end, dan TPU generasi ketiga yang baru-baru ini diumumkan mampu mempercepat pelatihan dan inferensi lebih jauh.

Karena perangkat keras menjadi semakin terspesialisasi dan kerangka kerja perangkat lunak pembelajaran mesin disempurnakan, tugas ML menjadi semakin umum untuk dilakukan pada ponsel dan komputer kelas konsumen, bukan di pusat data cloud. Pada musim panas 2018, Google mengambil langkah untuk menawarkan kualitas terjemahan otomatis yang sama pada ponsel yang offline seperti yang tersedia online, dengan meluncurkan terjemahan mesin saraf lokal untuk 59 bahasa ke aplikasi Google Terjemahan untuk iOS dan Android.

||Pemrosesan Bahasa Alami||

Volume data tekstual yang besar

Pemrosesan bahasa alami membantu komputer berkomunikasi dengan manusia dalam bahasa mereka sendiri dan menskalakan tugas terkait bahasa lainnya. Misalnya, NLP memungkinkan komputer untuk membaca teks, mendengar ucapan, menafsirkannya, mengukur sentimen, dan menentukan bagian mana yang penting.

Mesin saat ini dapat menganalisis lebih banyak data berbasis bahasa daripada manusia, tanpa kelelahan dan dengan cara yang konsisten dan tidak memihak. Mengingat banyaknya data tidak terstruktur yang dihasilkan setiap hari, mulai dari rekam medis hingga media sosial, otomatisasi akan sangat penting untuk menganalisis data teks dan ucapan secara efisien.

Penataan sumber data yang sangat tidak terstruktur

Bahasa manusia sangat kompleks dan beragam. Kami mengekspresikan diri dengan cara yang tak terbatas, baik secara lisan maupun tertulis. Tidak hanya ada ratusan bahasa dan dialek, tetapi di dalam setiap bahasa terdapat seperangkat aturan tata bahasa dan sintaksis, istilah, dan slang yang unik. Saat kita menulis, kita sering salah mengeja atau menyingkat kata, atau menghilangkan tanda baca. Ketika kita berbicara, kita memiliki aksen daerah, dan kita menggumam, gagap, dan meminjam istilah dari bahasa lain.

Sementara pembelajaran yang diawasi dan tidak diawasi, dan khususnya pembelajaran mendalam, sekarang banyak digunakan untuk memodelkan bahasa manusia, ada juga kebutuhan akan pemahaman sintaksis dan semantik dan keahlian domain yang tidak selalu ada dalam pendekatan pembelajaran mesin ini. NLP penting karena membantu mengatasi ambiguitas dalam bahasa dan menambahkan struktur numerik yang berguna ke data untuk banyak aplikasi hilir, seperti pengenalan suara atau analitik teks.

Bagaimana cara kerja NLP?

Meruntuhkan potongan-potongan unsur bahasa

Pemrosesan bahasa alami mencakup banyak teknik berbeda untuk menafsirkan bahasa manusia, mulai dari metode statistik dan pembelajaran mesin hingga pendekatan berbasis aturan dan algoritme. Kami membutuhkan berbagai pendekatan karena data berbasis teks dan suara sangat bervariasi, seperti halnya aplikasi praktis.

Tugas dasar NLP termasuk tokenization dan parsing, lemmatization/stemming, penandaan bagian-of-speech, deteksi bahasa dan identifikasi hubungan semantik. Jika Anda pernah membuat diagram kalimat di sekolah dasar, Anda pernah melakukan tugas-tugas ini secara manual sebelumnya.

Secara umum, tugas NLP memecah bahasa menjadi potongan-potongan unsur yang lebih pendek, mencoba memahami hubungan antara potongan-potongan dan mengeksplorasi bagaimana potongan-potongan itu bekerja bersama untuk menciptakan makna.

Tugas-tugas mendasar ini sering digunakan dalam kemampuan NLP tingkat tinggi, seperti:

• Kategorisasi konten . Ringkasan dokumen berbasis linguistik, termasuk pencarian dan pengindeksan, peringatan konten dan deteksi duplikasi.
• Penemuan topik dan pemodelan. Tangkap makna dan tema secara akurat dalam kumpulan teks, dan terapkan analisis lanjutan pada teks, seperti pengoptimalan dan perkiraan.
• Ekstraksi kontekstual. Secara otomatis menarik informasi terstruktur dari sumber berbasis teks.
• Analisis sentimen. Mengidentifikasi suasana hati atau opini subjektif dalam sejumlah besar teks, termasuk sentimen rata-rata dan penggalian opini.
• Konversi ucapan-ke-teks dan teks-ke-ucapan. Mengubah perintah suara menjadi teks tertulis, dan sebaliknya.
• Ringkasan dokumen. Secara otomatis menghasilkan sinopsis dari badan teks yang besar.
• Mesin penerjemah. Terjemahan otomatis teks atau ucapan dari satu bahasa ke bahasa lain.

Dalam semua kasus ini, tujuan utamanya adalah untuk mengambil input bahasa mentah dan menggunakan linguistik dan algoritma untuk mengubah atau memperkaya teks sedemikian rupa sehingga memberikan nilai yang lebih besar.

|| Bahasa R ||

Apa itu R?

R adalah bahasa pemrograman yang dikembangkan oleh Ross Ihaka dan Robert Gentleman pada tahun 1993. R memiliki katalog ekstensif metode statistik dan grafis. Ini termasuk algoritma pembelajaran mesin, regresi linier, deret waktu, inferensi statistik untuk beberapa nama. Sebagian besar perpustakaan R ditulis dalam R, tetapi untuk tugas komputasi yang berat, kode C, C++ dan Fortran lebih disukai.

R tidak hanya dipercayakan oleh akademisi, tetapi banyak perusahaan besar juga menggunakan bahasa pemrograman R, antara lain Uber, Google, Airbnb, Facebook dan lain sebagainya.

Analisis data dengan R dilakukan dalam serangkaian langkah; memprogram, mengubah, menemukan, memodelkan, dan mengomunikasikan hasilnya

• Program : R adalah alat pemrograman yang jelas dan dapat diakses
• Transform : R terdiri dari kumpulan perpustakaan yang dirancang khusus untuk ilmu data
• Temukan : Selidiki data, perbaiki hipotesis Anda, dan analisislah
• Model : R menyediakan beragam alat untuk menangkap model yang tepat untuk data Anda
• Berkomunikasi : Integrasikan kode, grafik, dan output ke laporan dengan R Markdown atau buat aplikasi Shiny untuk dibagikan kepada dunia

Untuk apa R digunakan?

• Inferensi statistik
• Analisis data
• Algoritma pembelajaran mesin

paket R

Penggunaan utama R adalah dan akan selalu, statistik, visualisasi, dan pembelajaran mesin. Gambar di bawah ini menunjukkan paket R mana yang paling banyak mendapat pertanyaan di Stack Overflow. Di 10 besar, kebanyakan dari mereka terkait dengan alur kerja seorang ilmuwan data: persiapan data dan mengkomunikasikan hasilnya.