Cara Kerja Model Machine Learning, Catat Ya!
Teknologi Machine Learning adalah teknologi yang merupakan bagian dari Artificial Intelligence atau kecerdasan buatan. Teknologi ini memungkinkan manusia untuk bisa berinteraksi dengan komputer layaknya sedang berinteraksi dengan manusia lainnya.
Data menjadi bagian penting dalam proses pembelajaran Machine Learning untuk mengenal pola-pola yang terjadi di masa lampau. Biasanya, pola-pola ini akan terus berulang di masa yang akan datang. Dari pola itulah Machine Learning bisa membuat keputusan yang relevan.
Dalam Machine Learning, kita mengenal istilah model Machine Learning yang merupakan pondasi dari sistem kecerdasan buatan modern. Model Machine Learning memungkinkan komputer untuk mempelajari pola-pola dalam data sehingga bisa membuat keputusan atau prediksi secara otomatis. Dalam artikel ini, kita akan membahas secara singkat bagaimana cara kerja dari model Machine Learning. Yuk, simak pembahasannya!
1. Pengumpulan dan Persiapan Data
Tahapan paling awal dalam pembangunan model Machine Learning adalah mengumpulkan dan mempersiapkan data. Data yang digunakan harus relevan dengan masalah yang akan dipecahkan. Selain itu, data tersebut juga harus mencakup informasi yang cukup agar bisa digunakan untuk melatih model dengan baik. Data mentah yang dikumpulkan pertama kali sering kali tidak bisa langsung digunakan.
Sehingga kita perlu mempersiapkannya terlebih dahulu, termasuk menghilangkan data yang tidak valid, mengisi nilai yang hilang, dan mengubah format data jika diperlukan. Tahapan ini menjadi salah satu proses penting karena kualitas data yang baik akan mempengaruhi kinerja model secara keseluruhan.
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
2. Pemilihan Model dan Training Data
Setelah data siap digunakan, tahapan selanjutnya adalah memilih model Machine Learning yang sesuai dengan masalah yang sedang dihadapi. Pilihan model tergantung pada jenis masalah (misalnya apakah ingin menggunakan regresi, klasifikasi, atau klastering) serta karakteristik data yang dimiliki. Setelah menentukan model yang ingin digunakan, proses training pun akan dimulai.
Pada tahapan ini akan melibatkan proses membaca data training ke dalam model sehingga dapat model bisa mempelajari pola-pola dalam data tersebut. Selama pelatihan, model akan disesuaikan secara berulang kali menggunakan teknik optimasi untuk meminimalkan kesalahan prediksi.
3. Evaluasi dan Validasi Model
Setelah model dilatih dengan menggunakan data training, selanjutnya kita perlu mengevaluasi kinerja dari model tersebut menggunakan data yang tidak digunakan dalam proses training, data ini disebut juga sebagai data validasi atau data testing. Evaluasi model bisa dilakukan dengan menggunakan berbagai metrik.
Hal ini akan tergantung pada jenis masalah yang ingin dipecahkan. Misalnya, untuk masalah klasifikasi, metrik seperti akurasi, presisi, dan recall dapat digunakan. Evaluasi model berguna untuk membantu kita memastikan bahwa model dapat menggeneralisasi dengan baik jika digunakan pada data yang baru dan tidak pernah digunakan sebelumnya.
4. Penggunaan Model untuk Prediksi atau Pengambilan Keputusan
Model yang telah dievaluasi dan divalidasi menunjukkan bahwa model tersebut telah siap digunakan untuk membuat prediksi atau pengambilan keputusan berdasarkan data yang baru. Model dapat diterapkan pada data input baru. Output yang dihasilkan nantinya dapat digunakan untuk membantu dalam pengambilan keputusan atau memberikan insight yang berharga. Proses ini merupakan inti dari implementasi model Machine Learning dalam berbagai aplikasi praktis, mulai dari rekomendasi produk hingga diagnosis medis.
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
Perkembangan teknologi dan penelitian dalam bidang Machine Learning membuat model-model yang lebih canggih dan efektif akan terus dikembangkan, sehingga dapat membuka pintu untuk inovasi yang lebih besar dalam berbagai aspek kehidupan kita.
Kita bisa memulai dengan mempelajari Machine Learning di DQLab. Selain modul pembelajaran, kita juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner yang diadakan oleh DQLab.
DQLab merupakan platform belajar online dengan fokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI). Platform ini telah menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Selain itu, materi yang ada di DQLab telah dibuat menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT.
Untuk mendapatkan pengalaman belajar menarik, buruan sign up di DQLab. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Analyst!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri