Machine learning dan kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI) semakin banyak digunakan dalam berbagai bidang, mulai dari pengembangan aplikasi, analisis data, pendidikan, bisnis hingga teknologi generative AI. Bagi mahasiswa atau pemula yang ingin mempelajarinya, materi gratis di YouTube dapat menjadi titik awal sebelum mengikuti kursus yang lebih mendalam.
Namun, belajar AI melalui YouTube sebaiknya tidak dilakukan dengan menonton video secara acak. Pemula perlu membangun kemampuan secara bertahap, mulai dari dasar Python, statistika, konsep machine learning, neural network hingga membuat proyek sendiri. Berikut enam kanal YouTube yang dapat menjadi referensi belajar machine learning dan AI dari tingkat pemula.
1. StatQuest with Josh Starmer
StatQuest menjadi salah satu kanal yang sangat cocok untuk memahami fondasi statistika dan machine learning. Kanal yang dibuat Josh Starmer ini terkenal karena mampu menjelaskan konsep yang cukup rumit dengan pendekatan sederhana.
Materinya mencakup statistika, probabilitas, regresi, decision tree, random forest, machine learning hingga neural network. Berdasarkan pemantauan pada September 2026, kanal ini juga masih aktif menerbitkan materi.
StatQuest sangat berguna bagi pemula karena sebelum menggunakan library machine learning, penting untuk memahami alasan sebuah algoritma bekerja.
Beberapa topik yang dapat dipelajari antara lain:
- statistik dan probabilitas;
- linear dan logistic regression;
- decision tree dan random forest;
- gradient descent;
- machine learning;
- neural network; dan
- evaluasi model.
Cocok untuk: mahasiswa dan pemula yang ingin memahami teori machine learning tanpa langsung menghadapi matematika yang terlalu kompleks.
2. 3Blue1Brown
Jika kesulitan memahami matematika di balik AI, 3Blue1Brown merupakan salah satu kanal yang menarik untuk dipelajari.
Kanal ini menggunakan animasi visual untuk menjelaskan konsep matematika seperti linear algebra, calculus dan neural network. Pendekatan tersebut membantu pemula melihat hubungan antara rumus matematika dengan cara sebuah model AI bekerja.
Salah satu seri terkenalnya membahas neural network mulai dari neuron, layer, weights, biases hingga bagaimana proses pembelajaran berlangsung.
Materinya sangat membantu ketika mulai mempelajari deep learning karena banyak konsep AI modern dibangun di atas matematika.
Cocok untuk: pemula yang ingin memahami matematika dan neural network secara visual.
3. DeepLearning.AI
DeepLearning.AI merupakan platform pendidikan AI yang didirikan oleh Andrew Ng. Kanal YouTube-nya dapat menjadi pilihan bagi pemula yang menginginkan materi dengan struktur pembelajaran lebih terarah.
Topiknya berkembang dari dasar machine learning dan deep learning hingga bidang AI modern seperti natural language processing, generative AI dan large language models.
Dalam rekomendasi kanal machine learning terbaru, DeepLearning.AI juga sering ditempatkan sebagai pilihan untuk pemula karena pendekatannya yang bertahap dan fokus pada pembangunan intuisi sebelum masuk lebih jauh ke materi teknis.
Cocok untuk: pemula yang menginginkan pembelajaran AI secara sistematis dan ingin melanjutkan dari machine learning menuju deep learning serta generative AI.
4. freeCodeCamp.org
freeCodeCamp.org berbeda dari beberapa kanal sebelumnya karena banyak menyediakan kursus berdurasi panjang. Satu video dapat berisi materi beberapa jam yang disusun seperti sebuah kelas lengkap.
Untuk bidang machine learning dan AI, materinya mencakup Python, data science, machine learning, TensorFlow, deep learning dan berbagai teknologi AI lainnya.
Kanal ini cocok untuk pemula yang lebih nyaman mengikuti pembelajaran dari awal sampai akhir dibandingkan menonton puluhan video pendek yang terpisah. Berbagai panduan terbaru juga menempatkan freeCodeCamp sebagai salah satu pilihan untuk pemula yang membutuhkan kursus gratis dan komprehensif.
Sebelum masuk ke machine learning, pemula juga dapat memanfaatkan materi Python yang tersedia sehingga fondasi pemrogramannya lebih kuat.
Cocok untuk: pemula yang menyukai format kursus panjang dan ingin belajar coding sekaligus machine learning.
5. sentdex
Setelah memahami teori, tahap berikutnya adalah mempraktikkan machine learning melalui coding. Salah satu kanal yang cocok untuk pendekatan tersebut adalah sentdex yang dikelola Harrison Kinsley.
Kanal ini banyak membahas Python dan implementasinya pada data science, machine learning, deep learning serta berbagai proyek teknologi.
Sentdex memiliki pendekatan yang lebih berorientasi praktik. Pembelajar tidak hanya mengenal pengertian suatu algoritma, tetapi juga dapat melihat bagaimana data diproses dan bagaimana model diterapkan menggunakan Python.
Materinya mencakup berbagai teknologi seperti scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, computer vision dan natural language processing.
Cocok untuk: pemula yang sudah memahami dasar Python dan ingin mulai mengimplementasikan machine learning melalui coding.
6. Krish Naik
Krish Naik dapat menjadi pilihan ketika ingin melanjutkan pembelajaran dari konsep dasar menuju proyek machine learning yang lebih lengkap.
Kanal ini memiliki cakupan materi yang luas, mulai dari Python, data science, machine learning dan deep learning hingga MLOps, deployment dan generative AI.
Salah satu keunggulannya adalah banyak materi berorientasi pada penerapan. Pembelajar dapat melihat bagaimana konsep machine learning digunakan dalam sebuah proyek dari tahap pengolahan data sampai model.
Pemantauan kanal machine learning pada September 2026 juga menunjukkan Krish Naik masih aktif dan banyak membahas proyek machine learning end-to-end.
Cocok untuk: mahasiswa atau pemula yang sudah memahami fondasi machine learning dan ingin memperbanyak proyek untuk portofolio.
Perbandingan 6 Kanal YouTube untuk Belajar Machine Learning dan AI
| Kanal YouTube | Fokus Utama | Tingkat yang Disarankan |
|---|---|---|
| StatQuest | Statistik dan konsep ML | Pemula |
| 3Blue1Brown | Matematika dan visualisasi neural network | Pemula |
| DeepLearning.AI | Machine learning, deep learning dan AI | Pemula–Menengah |
| freeCodeCamp.org | Python, ML dan kursus AI lengkap | Pemula |
| sentdex | Python dan implementasi ML | Pemula–Menengah |
| Krish Naik | ML, deep learning, proyek dan MLOps | Pemula–Menengah |
Urutan Belajar Machine Learning untuk Pemula
Memiliki banyak sumber belajar tidak selalu membuat proses belajar menjadi lebih cepat. Pemula justru sebaiknya memilih beberapa sumber kemudian menggunakannya secara bertahap.
Tahap pertama dapat dimulai dengan Python dasar. Pelajari variabel, function, loop, list, dictionary serta penggunaan library dasar seperti NumPy dan pandas.
Setelah itu, masuk ke statistika dan matematika dasar. StatQuest dapat digunakan untuk memahami statistik dan algoritma machine learning, sementara 3Blue1Brown membantu membangun intuisi matematika melalui visualisasi.
Tahap berikutnya adalah mempelajari konsep seperti supervised learning, unsupervised learning, regression, classification, training data, validation, overfitting, gradient descent dan model evaluation.
Setelah fondasi tersebut cukup kuat, mulai praktik menggunakan Python dan library machine learning. Materi dari sentdex, freeCodeCamp atau Krish Naik dapat digunakan untuk tahap ini.
Terakhir, buat proyek sederhana secara mandiri. Misalnya model klasifikasi, prediksi berdasarkan dataset publik atau aplikasi sederhana yang menggunakan model machine learning.
Dengan urutan tersebut, YouTube tidak hanya menjadi tempat menonton tutorial. Setiap kanal mempunyai fungsi berbeda dalam proses belajar: StatQuest untuk memahami konsep, 3Blue1Brown untuk matematika visual, DeepLearning.AI untuk struktur AI, freeCodeCamp untuk kursus lengkap, sentdex untuk coding, dan Krish Naik untuk pengembangan proyek yang lebih mendalam.
