Apa Itu Machine Learning Model dan 4 Cara Kerjanya
Machine Learning Model adalah sebuah program atau algoritma yang dilatih menggunakan data untuk melakukan tugas tertentu, seperti klasifikasi, prediksi, atau pengenalan pola. Model ini mengubah data input menjadi output yang diinginkan berdasarkan pola yang dipelajari dari data pelatihan. Proses pembentukan model ini melibatkan pemilihan algoritma, pelatihan dengan data, dan evaluasi kinerja.
Proses pembentukan Machine Learning model melibatkan beberapa tahap penting. Pertama, pemilihan algoritma yang tepat untuk tugas tertentu, seperti regresi, decision tree, atau neural networks. Algoritma ini berfungsi sebagai fondasi dasar bagi model untuk belajar dari data. Kedua, model tersebut dilatih menggunakan dataset yang relevan.
Data pelatihan ini biasanya berisi input serta output yang diinginkan, yang membantu model memahami hubungan antara keduanya dan memprediksi hasil yang akurat pada data baru. Berikut adalah empat cara kerja Machine Learning Model yang harus dipahami oleh pemula.
1. Data Collection and Preprocessing
Pengumpulan Data: Langkah pertama dalam membangun model ML adalah mengumpulkan data yang relevan. Data ini dapat berasal dari berbagai sumber seperti database, sensor, atau web scraping.
Preprocessing Data: Setelah data dikumpulkan, data tersebut perlu diproses agar siap digunakan oleh model. Ini melibatkan pembersihan data (menghapus data yang hilang atau tidak konsisten), normalisasi (menyesuaikan skala fitur), dan transformasi (mengubah data mentah menjadi format yang sesuai).
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
2. Model Training
Pemilihan Algoritma: Terdapat berbagai algoritma machine learning, seperti regresi linier, pohon keputusan, atau jaringan saraf tiruan. Pemilihan algoritma tergantung pada jenis masalah yang ingin diselesaikan.
Pelatihan Model: Model dilatih menggunakan dataset yang telah diproses. Selama pelatihan, model belajar mengenali pola dalam data dan menyesuaikan parameter internalnya untuk meminimalkan kesalahan prediksi.
3. Model Evaluation
Validasi dan Pengujian: Setelah model dilatih, kinerjanya dievaluasi menggunakan data yang belum pernah dilihat oleh model selama pelatihan. Data ini biasanya dibagi menjadi set pelatihan, set validasi, dan set pengujian.
Metode Evaluasi: Berbagai metrik digunakan untuk mengevaluasi kinerja model, seperti akurasi, presisi, recall, dan F1 score. Jika model tidak berkinerja baik, perlu dilakukan penyesuaian seperti pemilihan fitur yang berbeda, tuning hyperparameter, atau menggunakan algoritma yang berbeda.
4. Model Deployment and Monitoring
Deployment: Setelah model dievaluasi dan mencapai kinerja yang memuaskan, model tersebut di-deploy atau diterapkan dalam lingkungan produksi di mana ia dapat digunakan oleh pengguna akhir.
Monitoring: Kinerja model harus terus dipantau dan dipelihara. Seiring waktu, data baru dapat menyebabkan perubahan pola, sehingga model mungkin perlu diperbarui atau dilatih ulang secara berkala.
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
Machine learning model adalah inti dari teknologi machine learning yang memungkinkan sistem komputer untuk membuat keputusan dan prediksi berdasarkan data. Proses kerja dari model ini melibatkan pengumpulan dan preprocessing data, pelatihan model, evaluasi kinerja, dan deployment serta monitoring. Dengan memahami cara kerja machine learning model, kita dapat mengembangkan aplikasi cerdas yang dapat beradaptasi dan meningkatkan kinerjanya seiring waktu.
Yuk kuasai cara membangun algoritma machine learning bersama DQLab! DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.
DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali, atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python.
Penulis: Galuh Nurvinda K