PROMO PUNCAK LEBARAN DISKON 99%
Belajar Data Science 6 Bulan BERSERTIFIKAT hanya Rp 99K!

1 Hari 6 Jam 21 Menit 5 Detik

3 Tipe Proses Dataset dalam Machine Learning

Belajar Data Science di Rumah 09-Februari-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/5cec29b5524019711ac48426810bb161_x_Thumbnail800.jpeg

Seiring dengan perkembangan teknologi, muncul keberadaan Machine Learning yang menarik perhatian Data Enthusiast. Machine Learning bukan sembarang mesin pada umumnya. Mesin ini diibaratkan layaknya manusia. Ibarat manusia, jika Machine Learning semakin banyak mengolah data maka output yang akan dihasilkan semakin akurat.


Di sisi lain, peran Machine Learning ternyata dapat meringankan penggunanya dalam berbagai aktivitas keseharian penggunanya. Salah satunya yang sedang tren saat ini adalah pemilihan jenis genre musik dan film kesukaan pengguna dapat diketahui menggunakan algoritma Machine Learning.


Dalam artikel DQLab kali ini, kamu akan mempelajari bagaimana sebenarnya Machine Learning bekerja dalam membuat, melatih dan menerapkan suatu model. Penasaran? Simak pembahasan berikut ini!


1. Machine Learning

Machine Learning adalah cabang aplikasi dari Artificial Intelligence (Kecerdasan Buatan) yang fokus pada pengembangan sebuah sistem yang mampu belajar “sendiri” tanpa harus berulang kali di program oleh manusia. Aplikasi Machine Learning membutuhkan Data sebagai bahan belajar (training) sebelum mengeluarkan output.


Data Training dan Data Testing pada Machine Learning merupakan kebutuhan utama dalam Machine Learning agar dapat memproses sebuah program Machine Learning sesuai dengan rancangannya.


Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!


3. Training Dataset

Training dataset adalah himpunan data yang digunakan untuk melatih atau membangun model.


Algoritma Machine Learning akan merubah parameter pada dirinya untuk menyesuaikan dengan data yang diberikan saat latihan. Sama seperti otak manusia, dimana synapse akan melakukan perubahan saat manusia belajar.


Machine Learning


Model dilatih menggunakan training dataset, kemudian kinerja saat latihan tersebut diuji menggunakan validation dataset. Hal ini bertujuan untuk melihat kemampuan model pada saat training apakah dapat mengenal pola secara umum.


Contoh, kita akan membuat sebuah aplikasi yang dapat mengenali kucing dan anjing, maka kita memberi gambar – gambar kucing dan anjing kepada Machine Learning tersebut, yang selanjutnya akan dipelajari oleh algoritma Machine Learning hingga algoritma tersebut dapat mengerti mana yang kucing dan mana yang anjing.


3. Validation Dataset

Kemudian, validation dataset adalah himpunan data yang digunakan untuk mengoptimasi saat melatih model.


Validation dataset juga dapat digunakan untuk melihat akurasi dari model yang dibuat, bila kamu kurang puas dengan hasil tersebut, maka dapat mengganti parameter untuk meningkatkan kemampuan model.


Selain itu validasi dilakukan untuk mendapatkan feedback dari analisa yang dilakukan. Kita juga dapat memilih model dengan algoritma terbaik karena setiap algoritma memiliki karakteristik yang berbeda.


Dan yang terpenting adalah kita dapat mengetahui seberapa baik kinerja model tersebut sebelum digunakan dalam produksi.


4. Testing Dataset

Setelah model sudah dilatih dengan baik dan mampu mengenal pola-pola secara umum melalui akurasi skor yang tinggi, maka selanjutnya kita mengenal testing dataset.


Testing dataset adalah himpunan data yang digunakan untuk menguji model setelah proses latihan selesai. Ini merupakan unseen data. Artinya, model dan manusia tidak boleh melihat sampel ini saat proses latihan.


Sebuah algoritma Machine Learning dengan performa yang tinggi akan dapat mengkategorisasikan dengan benar data baru, yang berbeda dengan yang digunakan dalam proses training. Kondisi tersebut dikenal dengan generalisasi, semakin tinggi generalisasi dari sebuah algoritma makan akan semakin tinggi recognition rate-nya.


Perlu diingat bahwa training, validation, dan testing dataset sebaiknya adalah sampel-sampel yang representatif untuk masalah yang dihadapi.


Baca juga : Kenali Algoritma Klasifikasi Machine Learning Terpopuler di Tahun 2021


Dari penjelasan diatas, kita dapat memahami bahwa Machine Learning akan terus belajar selama ia digunakan.


Jadi tidak heran jika Machine Learning sering digunakan, maka tingkat akurasinya pun akan semakin baik dibanding dengan model yang dihasilkan di awal-awal.


Hal ini dikarenakan Machine Learning akan banyak belajar seiring waktu pemakaian selama pengguna menggunakannya.


Ingin tahu lebih lanjut mengenai Machine Learning serta bagaimana membuat suatu model Machine Learning?


Kunjungi langsung situs DQLab dan buat akun GRATIS dengan Sign Up di DQLab.id dan nikmati pengalaman belajar bersama DQLab dengan mengakses module gratis "Introduction to Data Science".


Kamu bisa mulai memperdalam ilmu kamu mengenai algoritma Machine Learning dan membangun portofolio datamu dengan belajar bersama DQLab!


Penulis: Salsabila MR

Editor: Annisa Widya Davita

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login