PROMO 7.7! DISKON 98%
Belajar Data Science Bersertifikat, 12 Bulan hanya 177K!

0 Hari 4 Jam 9 Menit 53 Detik

5 Panduan Praktis Membuat Model Machine Learning

Belajar Data Science di Rumah 10-Oktober-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/longtail-selasa-07-2023-10-12-084516_x_Thumbnail800.jpg

Machine Learning telah menjadi salah satu teknologi paling menarik dan berpengaruh dalam beberapa tahun terakhir. Dari pengenalan aplikasi yang memahami ucapan kita hingga prediksi cuaca yang lebih akurat, Machine Learning memiliki peran kunci.


Tapi, pernahkah kamu terbersit dalam benakmu gimana kira-kira ini bisa terjadi? Bagaimana mereka semua bisa mengintegrasikan banyak aktivitas menjadi sebuah aplikasi hanya dalam genggaman tangan? Tentu saja, adanya algoritma Data Science dan sistem Machine Learning yang baik.


Namun, bagaimana sebenarnya proses pembuatan model Machine Learning berlangsung? Artikel ini akan membahas secara rinci tahapan-tahapan kunci yang diperlukan untuk membangun model Machine Learning yang sukses, bahkan jika Anda adalah pemula dalam bidang ini. Selamat belajar!


1. Pengumpulan Data yang Berkualitas

Machine Learning


Tahap pertama dalam membangun model Machine Learning adalah mengumpulkan data yang berkualitas. Data adalah bahan bakar utama untuk model ini. Anda perlu mengumpulkan data yang relevan dengan masalah yang ingin Anda selesaikan.


Misalnya, jika Anda ingin membangun model untuk mengklasifikasikan gambar kucing dan anjing, Anda memerlukan dataset gambar kucing dan anjing yang cukup besar dan beragam. 


Data yang baik adalah kunci kesuksesan model, jadi pastikan untuk membersihkan data dari anomali dan kesalahan sebelum melanjutkan.


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


2. Pemilihan Model yang Sesuai

Machine Learning


Setelah Anda memiliki data yang cukup, langkah berikutnya adalah memilih model Machine Learning yang sesuai. Ada berbagai jenis model, seperti regresi, klasifikasi, dan pengelompokan, masing-masing memiliki kegunaan tertentu. Pemilihan model yang tepat akan bergantung pada jenis masalah yang ingin Anda selesaikan.


Misalnya, jika Anda ingin memprediksi harga rumah berdasarkan fitur-fiturnya, Anda mungkin akan menggunakan model regresi. Pemilihan model yang tepat sangat penting karena akan mempengaruhi kinerja akhir model Anda.


3. Pra-Pemprosesan Data

Machine Learning

Sebelum melatih model Anda, Anda perlu melakukan pra-pemrosesan data. Ini mencakup langkah-langkah seperti normalisasi data, penghapusan nilai yang hilang, dan pengkodean fitur kategorikal.


Pra-pemrosesan data membantu mempersiapkan data Anda agar sesuai untuk pelatihan model. Jika data Anda tidak diproses dengan baik, itu dapat menghasilkan model yang tidak akurat atau bahkan bias.


4. Pelatihan dan Evaluasi Model


Setelah data Anda siap, langkah berikutnya adalah melatih model Anda. Ini melibatkan memberikan model akses ke data Anda dan mengajarkannya untuk membuat prediksi yang benar.


Selama training, Anda juga perlu mengukur kinerja model Anda menggunakan metrik evaluasi yang sesuai, seperti akurasi, presisi, atau recall.


Jika model Anda tidak mencapai kinerja yang diharapkan, Anda mungkin perlu mengatur ulang parameter atau mencoba model lain.


5. Validasi dan Penyempurnaan

Machine Learning

Setelah training selesai, Anda perlu melakukan validasi model Anda dengan menggunakan data yang belum pernah dilihat sebelumnya. Ini membantu Anda memastikan bahwa model Anda tidak hanya mempelajari data pelatihan dengan baik tetapi juga mampu menggeneralisasi dengan baik ke data baru.


Jika model Anda tidak melakukan dengan baik pada data validasi, Anda mungkin perlu menyempurnakannya dengan mengubah parameter atau mengumpulkan lebih banyak data.


Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


Memahami tahapan-tahapan dalam pembuatan model Machine Learning adalah langkah pertama yang penting. Jika Anda tertarik untuk memulai perjalanan Anda dalam dunia Machine Learning, jangan ragu untuk mulai belajar dan mencoba.


Nggak perlu khawatir jika kamu belum memiliki pengalaman tentang Machine Learning sebelumnya, kamu tetap bisa mengasah pemahaman mendasar kamu tentang Machine Learning, kamu bisa bergabung dalam modul DQLab yang berjudul “Basic Feature Discovering for Machine Learning”.


Caranya gimana? Mudah banget kok cukup signup sekarang ke DQLab.id lalu pilih menu learn. Setelah itu kamu sudah bisa menikmati pembelajaran yang praktis dan aplikatif dan jago Machine Learning bersama DQLab! Tunggu apa lagi? Yuk, signup sekarang dan mulai belajar Module Premium di DQLab dan ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner!


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login