Faktor-Faktor yang Pengaruhi Machine Learning Model
Machine learning merupakan salah satu dari sekian banyak teknologi yang dihasilkan dari Artificial Intelligence. Machine learning punya banyak model yang dapat diterapkan dalam dunia industri. Model machine learning adalah representasi matematika atau statistik dari hubungan antara variabel input (fitur) dan variabel output (target) yang ada dalam data. Model ini dibangun dengan menggunakan algoritma machine learning untuk mempelajari pola dan membuat prediksi atau mengambil keputusan berdasarkan data yang diberikan.
Model machine learning dapat dianggap sebagai suatu fungsi matematis yang mencoba untuk menemukan pola dalam data. Proses pelatihan model melibatkan memberikan data pelatihan yang berisi pasangan input-output (fitur-target) kepada algoritma machine learning. Algoritma ini kemudian menggunakan data tersebut untuk menyesuaikan parameter dan koefisien dalam model agar dapat memahami hubungan yang ada dalam data.
Dalam membangun model machine learning, setidaknya ada beberapa faktor yang dipertimbangkan. Hal ini tentunya dapat membantu para developer untuk membuat prediksi atau mengambil keputusan pada data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya. Model tersebut akan menghasilkan output berdasarkan input yang diberikan. Apa saja faktor-faktornya? Simak penjelasan selengkapnya yuk sahabat DQLab!
1. Pemilihan Fitur
Memilih fitur-fitur yang relevan dan memiliki dampak signifikan terhadap output yang diinginkan. Fitur-fitur yang tidak relevan atau memiliki korelasi rendah dengan output dapat mengganggu kinerja model dan memperkenalkan kebisingan (noise) yang tidak perlu.
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
2. Preprocessing Data
Melakukan preprocessing terhadap data mentah sebelum memasukkan ke dalam model. Hal ini dapat meliputi pembersihan data, penghapusan data yang hilang atau tidak valid, normalisasi atau standarisasi skala data, pengkodean variabel kategorikal, dan lain sebagainya. Preprocessing data yang baik dapat meningkatkan kualitas input untuk model.
3. Pembagian Dataset
Memisahkan dataset menjadi subset pelatihan (training set), subset validasi (validation set), dan subset pengujian (testing set). Pelatihan digunakan untuk melatih model, validasi digunakan untuk mengoptimalkan parameter model dan melakukan pemilihan model terbaik, sedangkan pengujian digunakan untuk menguji performa model yang telah dilatih. Pembagian dataset yang tepat sangat penting untuk mencegah overfitting dan memastikan generalisasi yang baik pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya.
Baca juga : Kenali Algoritma Klasifikasi Machine Learning Terpopuler di Tahun 2021
4. Pemilihan Model
Memilih model yang sesuai dengan jenis masalah yang ingin diselesaikan dan karakteristik data yang ada. Terdapat berbagai jenis model machine learning seperti regresi linear, pohon keputusan, Support Vector Machines (SVM), Random Forest, dan Neural Networks. Pemilihan model yang tepat dapat mempengaruhi kinerja dan akurasi prediksi.
5. Optimisasi Hyperparameter
Setiap model machine learning memiliki beberapa hyperparameter yang perlu diatur. Hyperparameter ini mempengaruhi perilaku dan kinerja model. Contoh hyperparameter adalah learning rate, jumlah iterasi, jumlah pohon pada Random Forest, dll. Optimisasi hyperparameter yang baik dapat meningkatkan kinerja model dan meminimalkan overfitting.
6. Evaluasi Model
Melakukan evaluasi kinerja model menggunakan metrik-metrik yang relevan tergantung pada jenis masalah yang ingin diselesaikan. Misalnya, untuk masalah klasifikasi, metrik yang umum digunakan adalah akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Evaluasi yang cermat membantu memahami kekuatan dan kelemahan model serta membantu dalam mengambil keputusan bisnis yang tepat.
Tertarik untuk mengeksplorasi kegunaan Machine Learning lebih luas? Yuk belajar cara kerja Machine Learning untuk berbagai case dengan modul DQLab! Project pada modul DQLab disusun oleh profesional di bidang data sehingga case yang diangkat adalah case yang terjadi di dunia industri yang sesungguhnya.
DQLab adalah platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science dan Artificial Intelligence dengan menggunakan bahasa pemrograman populer seperti R dan Python. Menariknya, DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai Data Science secara lebih mendalam. Yuk belajar sekarang di DQLab!
Penulis: Reyvan Maulid