Machine learning adalah studi dan penerapan algoritma yang belajar dari data dan membuat prediksi. Mulai dari hasil pencarian hingga mobil swakemudi, machine learning telah hadir di berbagai aspek kehidupan kita dan menjadi salah satu bidang riset paling menarik dan berkembang pesat dalam data science. Paket caret yang dikelola oleh Max Kuhn adalah paket andalan komunitas R untuk pemodelan prediktif dan supervised learning. Paket yang banyak digunakan ini menyediakan antarmuka konsisten ke semua fasilitas machine learning paling kuat di R. Butuh alasan tambahan? Pada tulisan ini, kami membahas 3 alasan mengapa Anda harus mempelajari paket caret. Setelah itu, Anda dapat mengikuti kursus Machine Learning Toolbox dari DataCamp yang diajarkan oleh Zachary Deane-Mayer & Max Kuhn, rekan penulis paket caret!
1. Caret dapat membantu Anda mendapatkan pekerjaan di bidang data science
Pernah membaca lowongan data science dan melihat kata-kata seperti "predictive modeling", "classification", "regression," atau "machine learning"? Jika Anda melamar posisi data science, besar kemungkinan Anda diharapkan memiliki pengalaman dan pengetahuan tentang semua topik tersebut. Untungnya, paket caret siap membantu. Paket caret dikenal sebagai "pisau serbaguna" untuk machine learning dengan R; mampu melakukan banyak tugas dengan format yang intuitif dan konsisten.
2. Caret adalah salah satu paket R paling populer
Paket caret menerima lebih dari 38.000 unduhan langsung setiap bulan, menjadikannya salah satu paket paling populer di komunitas R. Hal ini membawa banyak manfaat, termasuk dokumentasi yang melimpah dan tutorial yang membantu. Anda dapat menginstal paket Rdocumentation untuk mengakses dokumentasi dan contoh dari komunitas langsung di konsol R Anda. Cukup salin dan tempel kode berikut:
# Install and load RDocumentation for comprehensive help with R packages and functions
install.packages("RDocumentation")
library("RDocumentation")Tentu saja, manfaat lain dari mempelajari paket yang banyak digunakan adalah rekan kerja Anda juga kemungkinan besar menggunakan caret dalam pekerjaan mereka—artinya Anda dapat berkolaborasi dalam proyek dengan lebih mudah. Selain itu, caret juga menjadi dependensi bagi banyak paket machine learning dan pemodelan lainnya. Memahami cara kerja caret akan memudahkan dan memperlancar Anda mempelajari lebih banyak paket R yang bermanfaat.
3. Caret mudah dipelajari, namun sangat kuat
Jika Anda pengguna R pemula, paket caret menyediakan antarmuka yang mudah untuk menjalankan tugas-tugas kompleks. Misalnya, Anda dapat melatih berbagai jenis model dengan satu format yang sederhana dan praktis. Anda juga dapat memantau berbagai kombinasi parameter dan mengevaluasi kinerja untuk memahami dampaknya pada model yang ingin Anda bangun. Selain itu, paket caret membantu Anda menentukan model yang paling sesuai dengan membandingkan akurasi dan kinerjanya untuk suatu masalah spesifik.
Selesaikan tantangan kode di bawah ini untuk melihat betapa mudahnya membangun model dan memprediksi nilai dengan caret. Kami sudah membagi dataset mtcars menjadi data latih, train, dan data uji, test. Keduanya tersedia di konsol. Tujuan Anda adalah memprediksi miles per gallon setiap mobil di dataset test berdasarkan bobotnya. Buktikan sendiri bagaimana paket caret dapat menangani tugas ini hanya dengan dua baris kode!
Ingin belajar Caret sendiri?
Beruntunglah Anda! DataCamp baru saja merilis kursus baru Machine Learning with Caret in R. Kursus ini diajarkan oleh para rekan penulis paket caret, Max Kuhn dan Zachary Deane-Mayer. Anda akan belajar langsung dari orang-orang yang menulis paket tersebut melalui 24 video dan 88 latihan interaktif. Kursus ini juga menyertakan studi kasus customer churn yang memungkinkan Anda menguji kemampuan caret dan memperoleh pengalaman machine learning praktis. Tunggu apa lagi? Ikuti kursusnya sekarang!
