5 Tanda Keberhasilan Merancang Model Machine Learning

Merancang model machine learning (ML) yang efektif merupakan tantangan yang kompleks bagi data scientist. Setiap model machine learning harus memenuhi sejumlah indikator keberhasilan agar dapat memberikan hasil yang akurat, relevan, dan dapat diandalkan. Berikut adalah lima indikator utama yang perlu diperhatikan untuk menentukan keberhasilan dalam merancang model machine learning. Simak penjelasannya yuk sahabat DQLab!

1. Akurasi Model 

Akurasi adalah ukuran seberapa sering model memberikan prediksi yang benar. Ini adalah salah satu metrik evaluasi yang paling sering digunakan dalam pengujian model. Semakin tinggi akurasi, semakin baik model dalam memprediksi hasil yang benar dari data yang diberikan.

Namun, akurasi saja tidak cukup untuk mengevaluasi model secara keseluruhan. Dalam kasus ketidakseimbangan data (misalnya, saat satu kelas jauh lebih banyak daripada yang lain), model dapat tampak akurat meskipun gagal memprediksi kelas minoritas dengan baik. Oleh karena itu, akurasi harus dipertimbangkan bersama dengan metrik lain, seperti presisi, recall, dan F1-score.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. Overfitting dan Underfitting

Indikator penting lainnya adalah bagaimana model berperforma dalam menghadapi overfitting atau underfitting. Overfitting terjadi ketika model sangat cocok dengan data pelatihan, tetapi berkinerja buruk pada data baru. Sebaliknya, underfitting terjadi ketika model terlalu sederhana sehingga tidak dapat menangkap pola penting dari data.

Mengatasi kedua masalah ini bisa dilakukan dengan metode regularisasi, menggunakan teknik cross-validation, atau memilih model yang sesuai dengan kompleksitas masalah. Model yang sukses harus mampu menghasilkan generalisasi yang baik—yakni, bekerja dengan baik pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya.

3. Metrik Evaluasi yang Relevan

Pemilihan metrik evaluasi yang sesuai sangat penting dalam menentukan keberhasilan model. Selain akurasi, terdapat berbagai metrik lainnya yang dapat digunakan, tergantung pada jenis masalah yang dihadapi. Berikut adalah beberapa metrik yang sering digunakan:

• Precision: Proporsi prediksi positif yang benar.

• Recall: Kemampuan model untuk mendeteksi semua contoh positif.

• F1-score: Rata-rata harmonis antara precision dan recall.

• Area Under Curve (AUC-ROC): Mengukur kemampuan model dalam membedakan antara kelas positif dan negatif.

  
  

Memilih metrik yang sesuai berdasarkan konteks masalah sangat penting, terutama jika data memiliki ketidakseimbangan kelas atau jika salah satu jenis kesalahan (false positive/false negative) lebih signifikan daripada yang lain.

4. Kemampuan Generalisasi

Generalizability atau kemampuan model untuk bekerja dengan baik pada data baru adalah salah satu indikator keberhasilan yang paling penting. Model yang terlalu spesifik terhadap data pelatihan mungkin tidak dapat menangani data nyata dengan baik. Cross-validation, seperti k-fold cross-validation, membantu memvalidasi seberapa baik model dapat bekerja pada data yang berbeda.

Selain itu, model yang sukses harus bisa diadaptasi ke domain yang berbeda atau di berbagai situasi dengan perubahan kecil pada data. Ketangguhan model dalam situasi yang bervariasi menandakan bahwa model tersebut berhasil dalam generalisasi.

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

5. Waktu Pelatihan dan Efisiensi Model

Model machine learning harus tidak hanya akurat tetapi juga efisien. Efisiensi model mencakup waktu pelatihan, sumber daya komputasi yang dibutuhkan, dan kecepatan inferensi (prediksi). Model yang terlalu kompleks dapat memerlukan waktu pelatihan yang lama dan sumber daya yang besar, yang mungkin tidak praktis untuk diterapkan di dunia nyata.

Data scientist perlu mempertimbangkan efisiensi ini saat memilih algoritma dan menyesuaikan hyperparameter. Model yang ideal adalah model yang mampu memberikan prediksi yang akurat dalam waktu yang wajar dengan penggunaan sumber daya komputasi yang minimal.

Keberhasilan model machine learning ditentukan oleh beberapa faktor yang saling terkait, mulai dari akurasi, kemampuan mengatasi overfitting/underfitting, efisiensi, pemilihan metrik evaluasi yang tepat, hingga generalisasi. Data scientist harus terus menguji dan mengevaluasi model dengan berbagai metrik untuk memastikan bahwa model yang dihasilkan tidak hanya bekerja dengan baik pada data pelatihan, tetapi juga dapat diimplementasikan dalam dunia nyata dengan performa yang optimal.

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: Reyvan Maulid