PROMO PUNCAK LEBARAN DISKON 99%
Belajar Data Science 6 Bulan BERSERTIFIKAT hanya Rp 99K!

1 Hari 7 Jam 48 Menit 33 Detik

Contoh Machine Learning dalam Pseudo-Labelling

Belajar Data Science di Rumah 31-Oktober-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/longtail-senin-07-2023-11-01-103356_x_Thumbnail800.jpg

Machine learning punya banyak contoh yang dapat diterapkan dalam kehidupan sehari-hari. Mulai dari sisi supervised learning, unsupervised learning, maupun semi supervised learning. Salah satu penerapan semi-supervised learning dalam contoh machine learning adalah pseudo labelling.


Konsep Pseudo-labeling adalah teknik yang digunakan dalam machine learning, terutama dalam konteks supervised dan semi-supervised learning, di mana model pembelajaran mesin digunakan untuk memberikan label prediksi pada data tanpa label, dan label-label ini disebut "pseudo-labels".


Pseudo-labeling digunakan sebagai salah satu cara untuk memanfaatkan data tanpa label dalam meningkatkan kinerja model.


Meskipun pseudo-labeling dapat meningkatkan kinerja model, terdapat beberapa pertimbangan yang perlu diperhatikan. Prediksi pseudo-label mungkin tidak selalu benar, dan jika data tanpa label berisi banyak noise, ini dapat mempengaruhi hasilnya.


Oleh karena itu, penggunaan pseudo-labeling harus bijak dan dipertimbangkan dalam konteks spesifik tugas dan dataset yang digunakan. Pada artikel kali ini, kita akan membahas lebih lanjut tentang contoh machine learning yaitu pseudo-labelling. Penasaran dengan konsep yang satu ini? Simak yuk sahabat DQLab!


1. Pemanfaatan Data Tanpa Label

Pseudo-labelling adalah cara untuk memanfaatkan data tanpa label yang seringkali lebih melimpah daripada data berlabel. Hal ini memungkinkan model untuk mempelajari lebih banyak dari data yang ada, sehingga meningkatkan kemampuan model untuk melakukan prediksi yang lebih akurat.


Machine Learning

Sumber Gambar: ResearchGate


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


2. Langkah-langkah Pseudo-Labelling

Berikut adalah langkah-langkah dalam melakukan treatment pseudo-labelling:

  • Model pertama kali dilatih pada data berlabel seperti biasa

  • Setelah pelatihan awal, model digunakan untuk memprediksi label pada data tanpa label

  • Prediksi ini disebut sebagai “pseudo-labels” karena mereka adalah perkiraan label yang dibuat oleh model

  • Data dengan pseudo-label ini kemudian digabungkan dengan data berlabel, membentuk dataset yang diperluas.

  • Model kemudian dilatih ulang pada dataset yang diperluas (berisi data berlabel dan data tanpa label dengan pseudo-label)


3. Manfaat Pseudo-Labelling

Pseudo-labeling dapat meningkatkan kinerja model, terutama dalam situasi di mana data berlabel terbatas. Ini juga berguna dalam semi-supervised learning, dimana data berlabel dan tanpa label digunakan bersama-sama. Dalam kasus ini, pseudo-labeling memungkinkan penggunaan lebih efisien data tanpa label untuk meningkatkan performa model.


Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


4. Penerapan Pseudo-Labelling

Pseudo-labeling sering digunakan dalam berbagai bidang machine learning, termasuk pengenalan citra, pemrosesan bahasa alami, klasifikasi teks, dan banyak lagi. Ini juga digunakan dalam kompetisi machine learning seperti yang diadakan di platform Kaggle, di mana pengguna sering mengadopsi teknik ini untuk mengoptimalkan solusi mereka.

Machine Learning

Sumber: Google for Developers


Memahami tahapan-tahapan dalam pembuatan model Machine Learning adalah langkah pertama yang penting. Jika kamu tertarik untuk memulai perjalanan di dunia Machine Learning, jangan ragu untuk mulai belajar dan mencoba.


Nggak perlu khawatir jika kamu belum memiliki pengalaman tentang Machine Learning sebelumnya, kamu tetap bisa mengasah pemahaman mendasar kamu tentang Machine Learning, kamu bisa bergabung dalam modul DQLab yang berjudul “Basic Feature Discovering for Machine Learning”.


Caranya gimana? Mudah banget kok cukup signup sekarang ke DQLab.id lalu pilih menu learn. Setelah itu kamu sudah bisa menikmati pembelajaran yang praktis dan aplikatif dan jago Machine Learning bersama DQLab! Tunggu apa lagi? Yuk, signup sekarang dan mulai belajar Module Premium di DQLab dan ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner!


Penulis: Reyvan Maulid

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login