PROMO GEMPAR DUAR.DUAR DISKON 98%
Belajar Data Science Bersertifikat, 6 Bulan hanya 100K!
0 Hari 6 Jam 0 Menit 55 Detik

4 Kesalahan Fatal dalam Penggunaan Azure Machine Learning

Belajar Data Science di Rumah 15-Oktober-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-kamis-07-2024-10-14-210104_x_Thumbnail800.jpg

Ketika berbicara tentang machine learning, Azure Machine Learning (ML) adalah salah satu platform yang banyak digunakan, mulai dari profesional hingga pelajar yang ingin mengeksplorasi dunia data. Azure ML memberikan kemudahan dalam membangun, melatih, dan menyebarkan model machine learning, namun dibalik kemudahan ini, seringkali pengguna melakukan kesalahan yang berdampak besar pada hasil yang diharapkan.


Oleh sebab itu, penting sekali untuk memahami beberapa kesalahan fatal yang sering dilakukan dalam penggunaan Azure Machine Learning, agar kamu bisa menghindarinya dan memaksimalkan potensi dari platform ini!


1. Mengabaikan Pemilihan Dataset yang Tepat

Salah satu aspek paling krusial dalam machine learning adalah pemilihan dataset. Data adalah bahan bakar dari setiap model machine learning, sehingga kesalahan dalam pemilihan dataset dapat berakibat fatal bagi performa model.


Sayangnya, banyak pengguna yang terburu-buru dalam membangun model tanpa mengecek kualitas atau relevansi data yang mereka gunakan. Sebagai contoh, jika kamu memiliki data penjualan dari beberapa tahun terakhir, tetapi data tersebut tidak di-cleaning dengan benar, maka model yang dibangun di atas data tersebut tidak akan memberikan hasil yang akurat.


Kualitas data yang buruk, seperti adanya data duplikat, nilai yang hilang, atau data yang tidak relevan dengan masalah yang sedang diselesaikan, bisa mengarah pada kesalahan besar dalam prediksi. Penggunaan dataset yang terlalu kecil juga bisa menjadi masalah karena model tidak akan memiliki cukup informasi untuk belajar.


Oleh karena itu, pemilihan dataset yang tepat, baik dari segi kualitas maupun kuantitas, sangat penting untuk memastikan model machine learning berjalan dengan efektif. Menggunakan dataset yang sudah di-cleaning, serta memastikan bahwa data tersebut sesuai dengan tujuan model, adalah langkah pertama yang harus dilakukan sebelum melangkah lebih jauh.


2. Mengandalkan Default Settings Tanpa Penyesuaian

Banyak pengguna yang menganggap bahwa pengaturan bawaan (default settings) di Azure Machine Learning sudah optimal untuk semua kebutuhan. Padahal, setiap masalah machine learning memiliki karakteristik yang berbeda, sehingga memerlukan penyesuaian khusus pada model yang digunakan. Jika kamu hanya mengandalkan pengaturan default tanpa melakukan perubahan apa pun, kamu mungkin melewatkan kesempatan untuk meningkatkan performa modelmu.


Menggunakan pengaturan default mungkin terasa nyaman di awal, tetapi hasil yang didapatkan biasanya tidak optimal. Misalnya, model yang dihasilkan mungkin tidak mampu menangkap seluruh kompleksitas dari data yang sedang diproses. Penyesuaian parameter seperti ukuran batch, jumlah epoch, atau jenis optimisasi sangat penting agar model bisa berfungsi secara maksimal.


Dalam banyak kasus, melakukan hyperparameter tuning yaitu eksperimen untuk menemukan kombinasi parameter terbaik dapat meningkatkan akurasi dan efisiensi model secara signifikan. Azure ML juga menyediakan fitur automated machine learning yang bisa membantumu melakukan tuning secara otomatis, tetapi tetap, penting untuk selalu melakukan eksperimen kecil-kecilan terlebih dahulu sebelum menggunakan model dalam skala yang lebih besar.


Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


3. Kurangnya Validasi Model

Setelah model selesai dilatih, langkah penting berikutnya adalah melakukan validasi untuk memastikan model tersebut dapat bekerja dengan baik di luar data yang digunakan selama pelatihan. Namun, kesalahan umum yang sering terjadi adalah kurangnya validasi model sebelum model tersebut digunakan di lingkungan produksi. Model yang tidak divalidasi dengan baik memiliki risiko tinggi untuk memberikan hasil yang tidak akurat saat dihadapkan pada data baru.


Sebagai contoh, banyak pengguna merasa puas setelah model mereka mencapai akurasi tinggi saat diuji dengan data pelatihan. Namun, performa di data pelatihan tidak selalu mencerminkan performa model saat berhadapan dengan data yang belum pernah dilihat sebelumnya.


Tanpa validasi yang cukup, model mungkin menjadi overfit. Artinya, model terlalu menyesuaikan dengan data pelatihan dan kehilangan kemampuan untuk beradaptasi dengan data yang berbeda. Untuk menghindari masalah ini, penting untuk menggunakan metode seperti cross-validation folds, di mana model dievaluasi menggunakan beberapa subset dari data yang ada, sehingga hasilnya lebih representatif terhadap performa model di dunia nyata.


Memisahkan dataset pelatihan dan dataset uji juga penting untuk memastikan bahwa model benar-benar mampu beradaptasi dan generalis pada data baru.


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


4. Lupa Mengoptimalkan Biaya dan Sumber Daya

Azure Machine Learning adalah platform berbasis cloud yang menawarkan banyak fleksibilitas dalam hal komputasi dan penyimpanan. Namun, jika tidak digunakan dengan bijak, penggunaan sumber daya di Azure bisa menguras biaya. Salah satu kesalahan besar yang sering terjadi adalah pengguna yang lupa untuk mengoptimalkan penggunaan sumber daya seperti CPU, GPU, dan waktu pelatihan model, sehingga biaya yang dikeluarkan menjadi tidak terkontrol.


Banyak pengguna yang tidak menyadari bahwa semakin lama model dilatih dan semakin besar data yang digunakan, maka semakin besar pula biaya komputasi yang harus dikeluarkan. Selain itu, pemilihan compute instance yang tidak sesuai dengan kebutuhan proyek juga bisa menjadi faktor yang meningkatkan biaya.


Misalnya, menggunakan GPU untuk pelatihan model sederhana yang sebenarnya bisa ditangani dengan CPU saja. Untuk menghindari pemborosan ini, penting untuk memantau penggunaan sumber daya secara berkala melalui fitur monitoring yang disediakan oleh Azure. Dengan melakukan pengawasan dan pengaturan yang baik, kamu bisa memastikan bahwa proyek machine learning-mu berjalan efisien baik dari segi waktu maupun biaya.


Kamu tertarik untuk menguasai bidang Machine Learning dan mengembangkan portofolio data yang berkualitas? Yuk, segera Sign Up ke DQLab!  Disini kamu bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho.


Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri. 


Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!


Penulis: Lisya Zuliasyari

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login