SUPER 6.6 SALE! DISKON 99%
Belajar Data Science 6 Bulan hanya 99K!

1 Hari 10 Jam 8 Menit 59 Detik

Cara Memilih Model Machine Learning yang Tepat

Belajar Data Science di Rumah 05-April-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/bd65366b8beec81b7d00d59a3b821c50_x_Thumbnail800.jpeg

Machine Learning merupakan salah satu bukti dari perkembangan teknologi yang semakin maju. Perkembangan teknologi termasuk dengan adanya digitalisasi membuat kemudahan dalam berbagai aspek di kehidupan manusia. Banyak hal yang berubah pada aktivitas yang dilakukan oleh manusia baik dalam di segi primer maupun sekunder.


Machine Learning merupakan teknologi yang memungkinkan mesin untuk membuat keputusan secara otomatis dengan menggunakan cara berpikir manusia. Layaknya seperti manusia, mesin ini perlu melalui proses pembelajaran terlebih dahulu dengan menggunakan data-data yang sudah ada sebelumnya agar bisa menemukan pola yang tepat. Dengan mengikuti pola inilah kemudian mesin bisa membuat keputusan.


Salah satu hal yang pasti akan ditemui dalam Machine Learning adalah Machine Learning model. Nah, dalam artikel ini kita akan banyak membahas hal-hal yang berkaitan dengan Machine Learning model. Yuk, simak pembahasannya!


1. Perbedaan Model dan Algoritma Machine Learning

Dalam beberapa kasus, kita kerap kali menemukan penggunaan istilah algoritma dan model Machine Learning yang digunakan secara bergantian. Hal ini mungkin akan memicu pertanyaan, sebenarnya algoritma yang ada pada Machine Learning sebenarnya sama gak sih dengan model Machine Learning? Ternyata kedua hal ini merupakan hal yang berbeda meskipun saling berkaitan.

Machine Learning

Algoritma Machine Learning merupakan metode yang digunakan untuk menemukan pola dan untuk membuat model. Sementara model pada Machine Learning merupakan output dari prosedur yang telah dilakukan dimana nantinya akan digunakan untuk membuat prediksi.


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


2. Cara Memilih Model Terbaik Machine Learning

Memilih model terbaik dalam Machine Learning adalah suatu hal yang sangat penting karena itu akan menentukan seberapa baik model tersebut dalam memprediksi data baru. Berikut adalah beberapa langkah yang dapat dilakukan untuk memilih model terbaik dalam Machine Learning:

  • Tentukan tujuan dan kriteria evaluasi yang jelas: Sebelum memilih model, tentukan terlebih dahulu tujuan dari model dan kriteria evaluasi yang akan digunakan untuk memilih model terbaik.

  • Pisahkan data menjadi set latih dan set uji.

  • Uji beberapa model: Pilih beberapa model yang mungkin cocok untuk masalah yang ingin diselesaikan dan uji kinerjanya pada set data uji.

  • Evaluasi kinerja model: Evaluasi kinerja model dapat dilakukan dengan menggunakan kriteria evaluasi yang telah ditentukan sebelumnya pada langkah pertama. Jika terdapat beberapa model yang kinerjanya hampir sama, maka pilihlah model yang paling sederhana atau paling mudah untuk dipahami.

  • Validasi model: Validasi model dapat dilakukan dengan menggunakan set data validasi yang terpisah dari set data uji. Hal ini dapat membantu memastikan bahwa model tidak hanya cocok pada set data uji saja.

  • Tuning model: Jika terdapat beberapa parameter pada model yang dapat disesuaikan, lakukan tuning parameter untuk meningkatkan kinerja model. 

  • Pilih model terbaik: Setelah melakukan langkah-langkah di atas, pilih model yang paling cocok dengan tujuan dan kriteria evaluasi yang telah ditentukan sebelumnya.


3. Model Regresi Linier

dalam Machine Learning yang digunakan untuk memprediksi nilai output (variabel dependen) berdasarkan satu atau lebih nilai input (variabel independen) dengan menggunakan persamaan garis lurus. Tujuan dari model regresi linier adalah untuk menemukan hubungan linear antara variabel input dan output.


Secara matematis, model regresi linier dapat dijelaskan sebagai berikut:

Y = b0 + b1X1 + b2X2 + ... + bn*Xn

Dimana:

  • Y adalah variabel dependen yang ingin diprediksi

  • X1, X2, ..., Xn adalah variabel independen

  • b0, b1, b2, ..., bn adalah koefisien yang harus ditentukan pada saat pelatihan model.


4. Model Regresi Logistik

Learning yang digunakan untuk memprediksi probabilitas suatu kejadian dengan menggunakan variabel input. Model ini biasanya digunakan pada kasus-kasus di mana variabel output adalah variabel biner (dua nilai), seperti prediksi apakah seorang pasien terkena penyakit atau tidak.


Secara matematis, model regresi logistik dapat dijelaskan sebagai berikut:

p = 1 / (1 + e^(-z))

Dimana:

  • p adalah probabilitas bahwa variabel output bernilai 1 (positif)

  • z adalah jumlah dari bobot (koefisien) dan nilai input.


Baca juga : Kenali Algoritma Klasifikasi Machine Learning Terpopuler di Tahun 2021


Artificial intelligence dan Machine learning merupakan hal yang sangat lumrah di telinga kita terutama di era teknologi yang semakin canggih ini. Jadi kamu jangan sampai ketinggalan untuk menggali ilmu-ilmu yang mendukung keduanya ya! caranya cukup mudah, kalian bisa mulai belajar dari dasar di DQLab yang menyediakan berbagai modul gratis untuk belajar dari dasar.


Kenali pembelajaran Artificial Intelligence dan Machine Learning lebih lanjut bersama DQLab. DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT.


Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk Sign Up sekarang di DQLab.id!

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login