Algoritma Machine Learning yang Harus Kamu Pelajari di Tahun 2021

Tidak bisa dipungkiri lagi dalam dunia yang serba digital ini, data kini sudah menjadi “raja” dalam berbagai aspek kehidupan, dan Machine Learning (ML) adalah salah satu senjata rahasianya. Namun, apakah semua model ML bekerja dengan optimal? Tidak selalu! Ada saatnya model mengalami akurasi yang kurang memuaskan, yang akhirnya berdampak pada keputusan bisnis, prediksi, atau bahkan hasil penelitian.

Nah, di sinilah boosting berperan! Boosting adalah salah satu teknik paling ampuh untuk meningkatkan akurasi model secara drastis, menjadikannya lebih tajam dan lebih cerdas dalam membuat prediksi. Tapi bagaimana cara kerjanya? Yuk, langsung saja kita kupas tuntas biar makin paham!

1. Apa Itu Boosting dalam Machine Learning?

Boosting adalah teknik ensemble learning yang bertujuan meningkatkan performa model ML dengan menggabungkan beberapa model sederhana (weak learners) menjadi satu model yang lebih kuat (strong learner). Konsep dasarnya adalah memperbaiki kesalahan dari model sebelumnya secara iteratif hingga mencapai performa yang optimal.

Teknik ini bekerja dengan cara memberikan bobot lebih besar pada data yang sebelumnya diprediksi salah, sehingga model berikutnya bisa lebih fokus pada kesalahan-kesalahan tersebut. Dengan kata lain, boosting membantu model "belajar dari kesalahannya" secara sistematis. Beberapa algoritma boosting yang populer antara lain:

• AdaBoost (Adaptive Boosting)

• Gradient Boosting Machines (GBM)

• XGBoost (Extreme Gradient Boosting)

• LightGBM (Light Gradient Boosting Machine)

• CatBoost (Category Boosting)

Masing-masing algoritma ini memiliki keunggulan dan kekurangan, namun semuanya bertujuan sama yakni untuk meningkatkan akurasi model ML secara drastis.

2. Pahami Pentingnya Boosting ML untuk Bantu Tingkatkan Tingkatkan Akurasi Model

Tanpa teknik boosting, model ML sering kali kurang maksimal dalam menangkap pola yang kompleks. Beberapa alasan mengapa boosting menjadi teknik yang sangat penting antara lain:

1. Meningkatkan Akurasi Model

   Model yang hanya mengandalkan algoritma dasar sering kali memiliki keterbatasan dalam mengenali pola. Dengan boosting, model bisa lebih akurat karena iterasi berulang yang memperbaiki kesalahan sebelumnya.

2. Mengurangi Bias dan Variance

   Salah satu tantangan dalam ML adalah menemukan keseimbangan antara bias dan variance. Boosting membantu mengurangi bias tanpa meningkatkan variance secara signifikan, sehingga menghasilkan model yang lebih stabil dan lebih baik dalam generalisasi.

3. Fleksibilitas Tinggi

   Boosting dapat diterapkan pada berbagai jenis data dan model, baik itu decision tree, regression, atau bahkan deep learning. Fleksibilitas ini menjadikannya alat yang sangat berguna dalam berbagai bidang, mulai dari keuangan hingga kesehatan.

4. Performa yang Unggul dalam Kompetisi ML

   Jika kamu pernah mengikuti kompetisi data science di platform seperti Kaggle, pasti kamu tahu bahwa banyak pemenang menggunakan XGBoost, LightGBM, atau CatBoost. Ini membuktikan bahwa boosting memang memiliki keunggulan dalam menghasilkan model terbaik.

3. Bagaimana Cara Melakukan Boosting?

Untuk menerapkan boosting dalam ML, kita perlu memahami langkah-langkah utamanya:

1. Pilih Algoritma yang Tepat

   Setiap algoritma boosting memiliki keunggulan tersendiri. Jika kamu mengutamakan interpretabilitas, AdaBoost bisa menjadi pilihan. Jika kamu butuh performa tinggi, XGBoost atau LightGBM bisa lebih cocok.

2. Persiapkan Data dengan Baik

   Kualitas data sangat menentukan keberhasilan boosting. Pastikan kamu melakukan preprocessing yang tepat, seperti menangani missing values, encoding data kategori, dan normalisasi fitur jika diperlukan.

3. Latih Model Secara Iteratif

   Boosting bekerja dengan memperbaiki kesalahan model sebelumnya. Oleh karena itu, proses pelatihan dilakukan secara bertahap, dengan setiap model baru berfokus pada kesalahan model sebelumnya.

4. Tuning Hyperparameter

   Untuk mendapatkan performa optimal, kamu perlu melakukan tuning hyperparameter seperti learning rate, depth, dan jumlah estimators. Teknik seperti Grid Search dan Bayesian Optimization bisa membantu dalam hal ini.

5. Evaluasi Model dengan Metode yang Tepat

   Gunakan metrik evaluasi yang sesuai seperti AUC-ROC untuk klasifikasi atau RMSE untuk regresi. Jangan lupa juga untuk melakukan cross-validation agar model lebih generalizable.

Baca juga: Tools Data Science dengan Algoritma XGBoost

4. Hal yang Perlu Diperhatikan Saat Menggunakan Boosting

Meskipun boosting adalah teknik yang sangat powerful, ada beberapa hal yang perlu diperhatikan agar tidak terjebak dalam jebakan umum:

• Overfitting, karena proses boosting berusaha terlalu keras memperbaiki kesalahan, model bisa saja terlalu menyesuaikan diri dengan data training. Solusinya adalah dengan menggunakan regularisasi atau early stopping.

• Komputasi yang berat, dimana algoritma seperti XGBoost dan GBM membutuhkan sumber daya komputasi yang besar, terutama jika dataset sangat besar. Pastikan kamu memiliki infrastruktur yang cukup sebelum menjalankannya.

• Pemilihan Learning Rate yang terlalu tinggi bisa membuat model tidak stabil, sedangkan yang terlalu rendah bisa membuat model terlalu lambat dalam konvergensi. Jadi, perlu dicari titik optimalnya.

FAQ (Frequently Asked Questions)

1. Apakah boosting hanya bisa digunakan untuk decision tree?
   Tidak! Meskipun sering dikombinasikan dengan decision tree, boosting bisa digunakan dengan berbagai jenis model lainnya.

2. Apa perbedaan antara boosting dan bagging?
   Bagging (seperti Random Forest) bekerja dengan menjalankan beberapa model secara paralel, sedangkan boosting bekerja secara berurutan, dengan setiap model memperbaiki kesalahan model sebelumnya.

3. Apakah boosting cocok untuk semua jenis dataset?
   Secara umum, boosting sangat kuat, tetapi pada dataset yang terlalu kecil atau data yang sangat noise, teknik ini bisa overfit. Pastikan untuk melakukan validasi dengan baik sebelum menggunakannya.

Nah, jadi gimana? Kamu tertarik untuk mempelajari terkait boosting secara lebih dalam, serta menerapkannya untuk pekerjaanmu? 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

Tags

DQLab Data Science belajar data science Python Data Scientist Big Data