Ketahui Isu Penting dalam Model Machine Learning

Machine learning merupakan salah satu teknologi populer di kalangan penggiat data baik data scientist maupun machine learning enthusiast. Keberadaan teknologi ini dapat mempermudah efisiensi kerja mereka dalam menghasilkan keputusan terbaik secara otomatis. Adapun penerapan dari algoritma machine learning melibatkan pengalaman di masa lalu dan training data. Hingga kini banyak industri yang menggunakan machine learning seperti industri kesehatan, pendidikan, keuangan, pemasaran, jasa pengiriman, infrastruktur, dan lain-lain. Perusahaan besar dunia sekelas Amazon, Facebook, Google, Adobe juga menggunakan teknologi ini dalam meningkatkan skala usahanya. Namun, tidak dapat dipungkiri bilamana setiap teknologi yang hadir selalu saja ada isu-isu penting yang harus dipecahkan. 

Banyak permasalahan yang timbul di industri membuat praktisi data memutar otak bagaimana cara mengadopsi teknologi dengan menggunakan machine learning. Sejalan dengan adanya data-driven mindset, perusahaan tidak boleh asal menarik kesimpulan tanpa berlandaskan fakta. Perlu adanya tahapan dalam melakukan pengolahan data yang tidak boleh dilewatkan. Namun, kadangkala sudah dilalui tahapan-tahapannya, eh malah nemu aja masalahnya. Berikut adalah isu-isu penting yang perlu diperhatikan oleh praktisi data ketika ingin membuat model machine learning. Kira-kira apa saja isunya? Pastikan untuk tidak melewatkan artikel ini ya sahabat DQLab!

1. Training Data yang Tidak Memadai

Masalah utama yang muncul saat menggunakan algoritma machine learningadalah kurangnya kualitas dan kuantitas data. Meskipun data memainkan peran penting dalam pemrosesan algoritma machine learning banyak ilmuwan data mengklaim bahwa data yang tidak memadai, data yang berisik, dan data yang tidak bersih sangat melelahkan algoritma machine learning. Misalnya, tugas sederhana memerlukan ribuan data sampel, dan tugas tingkat lanjut seperti pengenalan ucapan atau gambar memerlukan jutaan contoh data sampel. 

Selain itu, kualitas data juga penting agar algoritma dapat bekerja secara ideal, tetapi ketiadaan kualitas data juga ditemukan pada algoritma machine learning. Kualitas data dapat dipengaruhi oleh beberapa faktor sebagai berikut:

• Noisy data - Ini bertanggung jawab atas prediksi yang tidak akurat yang memengaruhi keputusan serta akurasi dalam tugas klasifikasi.

• Data salah - Ini juga bertanggung jawab atas pemrograman yang salah dan hasil yang diperoleh dalam algoritma machine learning. Oleh karena itu, data yang salah dapat mempengaruhi keakuratan hasil juga.

• Generalisasi data output- Kadang-kadang, juga ditemukan bahwa generalisasi data output menjadi kompleks, yang menghasilkan tindakan masa depan yang relatif buruk.

Baca juga : Ragam Tipe Machine Learning & Penerapannya 

2. Kualitas Data yang Buruk

Seperti yang telah dijelaskan sebelumnya bahwa data memainkan peran penting dalam pembelajaran mesin, dan juga harus berkualitas baik. Data yang mengandung noisy, data yang tidak lengkap, data yang tidak akurat, dan data yang tidak bersih menyebabkan kurang akuratnya klasifikasi dan hasil yang berkualitas rendah. Oleh karena itu, kualitas data juga dapat dianggap sebagai masalah umum utama saat memproses algoritma machine learning.

3. Ketersediaan Data Latih yang Tidak Representatif

Masalah ketiga berkaitan dengan data training yang tidak representatif. Untuk memastikan model pelatihan kita digeneralisasikan dengan baik atau tidak, kita perlu tahu bahwa sampel data pelatihan harus mewakili kasus baru yang perlu digeneralisasikan. Data pelatihan harus mencakup semua kasus yang sudah terjadi maupun yang sedang terjadi. Selanjutnya, jika kita menggunakan data pelatihan yang cakupannya tidak representatif dalam model, maka akan menghasilkan prediksi yang kurang akurat. 

Model machine learning dikatakan ideal apabila dapat memprediksi dengan baik untuk kasus umum dan memberikan keputusan yang akurat. Apabila data pelatihan yang dimiliki lebih sedikit maka akan ada noise sampling dalam model yang disebut dengan perangkat pelatihan non-representatif. Tentu akan tidak akurat dalam melakukan prediksi. Oleh karena itu, kita harus menggunakan data representatif dalam pelatihan untuk melindungi dari bias dan membuat prediksi yang akurat tanpa adanya penyimpangan sekalipun.

Baca juga : Cara Kerja & Contoh Penerapan Machine Learning 

4. Hasil Kesimpulan yang Tidak Operasional

Masalah yang mungkin kerap disepelekan adalah terkadang hasil dan kesimpulan tidak operasional. Anggap saja begini, misalnya pada saat tertentu pelanggan mulai berbondong-bondong membeli gadget. Baginya, gadget yang diinginkan tidaklah muluk-muluk spesifikasinya. Yang paling penting bisa punya kamera bagus dan juga ruang penyimpanan yang besar. Tapi lambat laun, preferensi pelanggan sudah mulai berubah dari yang awalnya hanya fokus pada bagus tidaknya kamera, mereka jadi memikirkan variabel yang lainnya. Misalnya apakah ada ruang penyimpanan tambahan, punya fitur berbagi langsung dan fitur tambahan lainnya. Mungkin saja mereka juga membandingkan antar brand gadget lain yang menyediakan fitur lebih bagus.

Terkadang data yang kita punya dengan ekspektasi pelanggan seringkali berkebalikan. Kejadian ini dalam ranah data disebut sebagai Data Drift. Pada umumnya fenomena ini terjadi apabila data yang dimiliki baru diperkenalkan atau interpretasi data berubah mengikuti kondisi lapang yang ada. Adapun solusinya dapat kita atasi dengan melakukan update secara berkala dan monitoring hingga data yang sudah kita analisis sesuai dengan harapan pelanggan. Terlebih bagi para analis juga bisa memberikan rekomendasi khusus atas temuan-temuan yang terjadi di lapang sebagai bahan evaluasi untuk berikutnya.

5. Kurangnya SDM yang Mumpuni dan Terampil

Tidak dapat dipungkiri jika teknologi machine learning dan artificial intelligence makin hari makin berkembang. Namun, perusahaan diharapkan juga tidak stagnan alias disitu-situ aja dalam merekrut tenaga terampil dalam bidang ini. Walaupun ilmu pengetahuannya semakin berkembang tetapi masalah yang dirasakan juga beragam. Permasalahan yang seringkali terjadi adalah ketiadaan tenaga ahli dalam data science. Oleh karena itu, perlunya merekrut tenaga ahli dalam bidang data termasuk ahli pada ranah machine learning menjadi sebuah solusi. 

Dibutuhkan skill-skill khusus yang menunjang seorang praktisi data handal agar masalah terkait data dapat segera terpecahkan. Mulai dari pengetahuan dasar tentang bahasa pemrograman, pengetahuan mendalam seputar matematika, statistika, kemampuan bekerjasama dengan tim, komunikasi yang baik dan yang paling penting adalah mampu menerjemahkan data-data yang secara umum berbentuk angka menjadi sebuah kalimat cerita yang bisa ditangkap bahkan bagi orang awam data sekalipun.

Itulah tadi sederetan isu-isu penting yang harus diperhatikan dalam melakukan optimasi machine learning pada data training maupun data testing. Ingin tahu lebih lanjut mengenai Machine Learning serta bagaimana membuat suatu model Machine Learning? Kunjungi langsung situs DQLab dan buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id dan nikmati pengalaman belajar bersama DQLab dengan mengakses module gratis "Introduction to Data Science". Kamu bisa mulai memperdalam ilmu kamu mengenai algoritma Machine Learning dan membangun portofolio datamu dengan belajar bersama DQLab!

Penulis: Reyvan Maulid