Kenali Komponen Utama Machine Learning Model
Machine Learning adalah teknologi yang bisa memprediksi dan mengklasifikasikan data baru secara otomatis berdasarkan data historis. Teknologi ini mulai dimanfaatkan oleh perusahaan-perusahaan yang ada di berbagai sektor bisnis untuk meningkatkan efisiensi nya. Dalam dunia Machine Learning, model Machine Learning menjadi bagian paling penting. Model sendiri merupakan representasi matematis dari proses training machine yang digunakan untuk membuat prediksi atau pengambilan keputusan berdasarkan data yang diberikan.
Model Machine Learning dibuat dengan menggunakan teknik pembelajaran dari data yang ada, sehingga dapat digunakan untuk membuat prediksi atau mengambil keputusan tentang data baru. Model ini juga terdiri dari beberapa komponen utama yang memegang peranan kunci dalam analisis dan interpretasi data. Dalam artikel ini, kita akan melihat apa saja sih komponen utama dari model Machine Learning yang dapat membentuk pondasi bagi kemampuan prediksi dan pengambilan keputusan.
1. Fitur (Features)
Fitur atau yang dikenal sebagai atribut merupakan salah satu karakteristik yang dapat digunakan sebagai input untuk model Machine Learning. Fitur ini mencakup informasi yang relevan dengan masalah yang ingin diselesaikan dan membantu model untuk menemukan pola atau hubungan dalam data.
Misalnya, dalam model prediksi harga rumah, fitur-fiturnya bisa berupa luas tanah, jumlah kamar, lokasi, dan fasilitas terdekat. Pemilihan fitur yang tepat sangat penting dalam pembentukan model yang efektif, karena fitur yang tidak relevan dengan permasalahan yang ingin diselesaikan dapat menghasilkan hasil yang tidak akurat atau tidak bermakna.
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
2. Label (Target)
Label atau juga dikenal sebagai target adalah variabel yang ingin diprediksi oleh model. Label ini bisa berupa data kategorikal jika kita menggunakan klasifikasi atau data numerik jika kita menggunakan regresi. Misalnya, dalam model klasifikasi untuk mendeteksi spam email, labelnya dapat berupa "spam" atau "bukan spam", sedangkan dalam model regresi prediksi harga rumah, labelnya adalah harga rumah yang sebenarnya.
Label ini akan menjadi fokus utama dari proses training model, dimana model akan belajar untuk membuat prediksi atau pengambilan keputusan berdasarkan fitur yang diberikan.
3. Algoritma Machine Learning
Algoritma Machine Learning merupakan metode matematis atau statistik yang dapat digunakan untuk melatih model berdasarkan data yang ada. Peran algoritma ini adalah untuk menemukan pola atau hubungan antara fitur dan label dalam data. Pada dasarnya, ada berbagai jenis algoritma Machine Learning yang kerap digunakan, misalnya seperti regresi linear, decision tree, SVM (Support Vector Machine), serta neural networks.
Algoritma ini akan dipilih berdasarkan jenis masalah dan karakteristik data. Pemilihan algoritma harus dilakukan dengan hati-hati karena pemilihan algoritma yang tepat sangat penting dalam memastikan kita mendapatkan model yang efektif dan akurat.
4. Parameter Model
Parameter model adalah variabel yang dapat mempengaruhi perilaku atau kinerja model. Parameter akan disesuaikan selama proses pelatihan agar bisa meminimalisir kesalahan prediksi atau kehilangan informasi dalam data. Misalnya, dalam regresi linear, parameter modelnya adalah koefisien regresi yang menentukan kemiringan garis regresi. Pengaturan parameter model yang optimal merupakan bagian penting dari proses training model, yang bertujuan untuk menghasilkan model yang paling akurat dan bermakna.
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
Perkembangan teknologi dan penelitian dalam bidang Machine Learning membuat model-model yang lebih canggih dan efektif akan terus dikembangkan, sehingga dapat membuka pintu untuk inovasi yang lebih besar dalam berbagai aspek kehidupan kita.
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