Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS

Faktor Tipe Machine Learning Berdasarkan Sifat Data

Belajar Data Science di Rumah 07-Maret-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3-longtail-rabu-07-2024-03-10-074429_x_Thumbnail800.jpg

Dalam membangun model machine learning, ada beberapa faktor yang turut menentukan apakah suatu model memiliki akurasi terbaik atau tidak. Salah satunya adalah sifat data. Sifat data merupakan faktor yang sangat penting dalam membangun model machine learning. Sifat data merujuk pada karakteristik dari data yang digunakan dalam proses pembuatan model machine learning


Memahami sifat data dengan cermat adalah langkah penting dalam pengembangan model machine learning yang efektif. Hal ini memungkinkan pemilihan model yang sesuai dan strategi pengolahan data yang tepat untuk mencapai kinerja optimal. Pada artikel kali ini, DQLab akan membahas lebih lanjut tentang faktor yang menentukan tipe machine learning berdasarkan sifat data. Yuk kita bahas satu-satu apa saja faktornya!


1. Jumlah Data

Jumlah data yang tersedia turut menentukan kinerja model. Dalam banyak kasus, semakin banyak data yang digunakan untuk melatih model maka semakin baik pula kemampuan model untuk melakukan generalisasi ke data baru. Semakin banyak data yang digunakan untuk melatih model, semakin baik kemungkinan model untuk melakukan generalisasi ke data baru. Fenomena ini dikenal sebagai "Hukum Asymptotic" dalam machine learning. 


Dengan kata lain, ketika jumlah data yang digunakan untuk melatih model meningkat, model cenderung mempelajari pola yang lebih umum dan lebih representatif dari populasi sebenarnya, bukan hanya memfiturkan data pelatihan tertentu. Dengan demikian, model memiliki kemungkinan lebih tinggi untuk menghasilkan prediksi yang akurat untuk data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya.


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


2. Struktur Data

Dalam menentukan tipe machine learning, struktur data merupakan penentu utama yang perlu dipertimbangkan. Struktur data merujuk pada format dan tata letak dari data yang digunakan dalam proses pembelajaran mesin. Faktor-faktor yang terkait dengan struktur data yang perlu dipertimbangkan meliputi:


Terstruktur vs. Tidak Terstruktur: Data dapat dikelompokkan menjadi dua kategori utama, yaitu terstruktur dan tidak terstruktur. Data terstruktur biasanya disusun dalam format tabel dengan kolom dan baris yang jelas, seperti data dalam basis data relasional. Di sisi lain, data tidak terstruktur tidak memiliki format yang teratur, seperti teks bebas, gambar, atau audio.


Jenis Variabel: Jenis variabel dalam data dapat bervariasi, termasuk variabel kategorikal, numerik, atau teks. Pemilihan model yang tepat akan sangat dipengaruhi oleh jenis variabel yang dominan dalam dataset.


Representasi Data: Cara data direpresentasikan juga penting. Misalnya, dalam pengolahan teks, data mungkin direpresentasikan sebagai vektor kata atau matriks dokumen-istilah. Sedangkan dalam pengolahan gambar, representasi data mungkin berupa matriks piksel.


3. Tingkat Kekacauan atau Kebisingan Data

Kekacauan atau kebisingan data yang diwakili oleh istilah outlier juga menjadi hal penting praktisi data sebelum menentukan tipe machine learning. Tak heran, sebelum memilih tipe machine learning, praktisi data seringkali perlu melakukan analisis kebisingan atau outlier dalam data mereka dan memutuskan apakah outlier tersebut perlu dihilangkan, diabaikan, atau diperlakukan secara khusus dalam proses pembelajaran model. Beberapa teknik untuk menangani outlier meliputi transformasi data, penggunaan metode robust (seperti regresi robust), atau menggunakan teknik deteksi outlier untuk mengidentifikasi dan menangani outlier secara khusus sebelum proses pemodelan dimulai.


Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


4. Dimensi Data

Dimensi data merujuk pada jumlah fitur atau atribut dalam setiap sampel data. Jika data memiliki dimensi tinggi seperti dalam kasus pengolahan teks atau citra, pemilihan model sangat penting karena mampu menangani data berdimensi tinggi.


DQLab menyajikan materi secara teori maupun praktek. Selain itu di DQLab pun menyediakan berbagai modul dan ebook dengan materi yang beragam sesuai kebutuhan.


Cara bergabungnya sangat mudah. Langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan nikmati belajar data science 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