Intip Lika-liku Cara Kerja Machine Learning
Machine Learning adalah salah satu teknologi yang berperan dalam mengubah kehidupan manusia di era modern, dimana banyak hal bisa terjadi secara otomatis. Teknologi Machine Learning merupakan sub bidang dari kecerdasan buatan atau yang lebih dikenal dengan Artificial Intelligence. Hal inilah yang kemudian memungkinkan sistem untuk belajar dari data dan membuat keputusan atau prediksi tanpa diprogram secara eksplisit.
Kemampuan Machine Learning dapat dilihat dari akurasi prediksinya. Semakin banyak data yang digunakan untuk belajar, biasanya akan membuat akurasi menjadi meningkat. Proses pembelajaran ini dapat melibatkan algoritma yang memproses data untuk mengenali pola, membuat model prediktif, dan mengoptimalkan hasil berdasarkan pengalaman sebelumnya.
Dalam artikel ini, kita akan melihat apa saja sih tahapan yang harus dilalui Machine Learning untuk bekerja secara optimal. Yuk, simak pembahasannya!
1. Pengumpulan dan Persiapan Data
Langkah awal untuk membuat Machine Learning bekerja adalah mengumpulkan data yang relevan untuk masalah yang ingin diselesaikan. Data ini bisa berasal dari berbagai sumber seperti sensor, database, file, atau bahkan teks dan gambar. Data yang dikumpulkan biasanya tidak sempurna atau dikenal dengan istilah data mentah, sehingga perlu dibersihkan dari duplikasi, kesalahan, atau nilai yang hilang.
Setelah itu, data diubah menjadi format yang dapat digunakan oleh algoritma ML, seperti mengubah teks menjadi angka atau normalisasi nilai. Data yang telah siap akan dibagi menjadi dua set utama, yaitu data latih (training data) untuk membangun model, dan data uji (testing data) untuk mengevaluasi kinerja model.
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
2. Pemilihan dan Pelatihan Model
Algoritma Machine Learning akan dipilih yang paling sesuai berdasarkan jenis masalah yang dihadapi. Misalnya, klasifikasi, regresi, atau clustering. Beberapa algoritma populer termasuk regresi linier, decision tree, artificial neural network (ANN), dan support vector machines (SVM).
Model akan dilatih dengan data latih. Selama proses training data, algoritma dapat memproses data, belajar dari pola, dan menyesuaikan parameter internalnya untuk memaksimalkan akurasi prediksi. Proses ini sering kali iteratif, dimana akan dilakukan berulang dengan model yang terus diperbaiki hingga mencapai kinerja yang optimal.
3. Evaluasi dan Validasi Model
Setelah melewati proses training, selanjutnya model akan diuji kinerjanya menggunakan data testing. Beberapa metrik evaluasi yang digunakan meliputi akurasi, presisi, recall, F1-score, atau mean squared error (MSE), tergantung pada jenis masalah yang dihadapi. Selain data testing, metode validasi lain seperti cross-validation juga bisa digunakan untuk memastikan model tidak overfitting (kinerja model yang baik pada data training tetapi buruk pada data baru).
Jika model tidak memenuhi kriteria yang diinginkan, pengguna bisa melakukan berbagai penyesuaian, seperti mengubah parameter, mencoba algoritma lain, atau menggunakan lebih banyak data untuk proses training.
4. Implementasi dan Penggunaan Model
Setelah model memenuhi kriteria kinerja yang diinginkan, model diimplementasikan dalam lingkungan produksi dimana model mulai digunakan untuk membuat prediksi atau keputusan secara real-time atau batch. Model machine learning perlu terus dipantau untuk memastikan kinerjanya tetap optimal. Jika kinerja menurun, model mungkin perlu dilatih ulang dengan data baru atau disesuaikan untuk mengikuti perubahan dalam data atau konteks bisnis.
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
Cara kerja machine learning melibatkan beberapa tahapan penting dimana setiap tahapan memiliki peran krusial dalam membangun model yang efektif dan akurat untuk memecahkan berbagai masalah yang dihadapi dalam dunia nyata. Dengan pemahaman yang baik tentang proses ini, perusahaan dapat memanfaatkan machine learning untuk meningkatkan efisiensi dan kualitas pengambilan keputusan mereka.
Tertarik dengan Machine Learning? 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