Lebih Baik Memilih Tipe Machine Learning atau Masalah Dulu?

Dalam menyusun portofolio atau metode machine learning, calon praktisi data bahkan machine learning engineer professional terkadang kebingungan untuk menetapkan tujuan. Apakah perlu mengenali tipe machine learning apa yang cocok untuk model yang sedang dirancang atau mungkin apakah kamu tipe orang yang lebih tertarik untuk mendalami masalahnya dulu sebelum menetapkan tipe apa yang paling pas? Perdebatan batin ini sering kali jadi sumber kekhawatiran.

Satu sisi ketika kamu berfokus untuk memilih masalahnya dulu, maka seorang developer bisa lebih terarah dalam menciptakan solusi yang relevan dan bermanfaat. Dengan memahami dengan jelas masalah yang ingin dipecahkan, mereka dapat menyusun strategi pengembangan yang lebih efektif dan efisien. Sisi lainnya, kalau kamu lebih condong ke menentukan tipe machine learning terlebih dahulu maka kamu jadi lebih tahu soal karakteristik data dan tujuan proyek secara menyeluruh.

Jadi lebih hemat waktu dan efisien juga dalam menggunakan sumber dayanya. So, apa saja pertimbangannya? Mending tipenya dulu atau menentukan masalahnya dulu?

1. Pentingnya Memilih Tipe Machine Learning

Sebelum menentukan lebih baik mana di antara keduanya, kamu perlu tahu dulu soal pentingnya memilih tipe machine learning dalam membangun model. Memilih tipe machine learning yang sesuai dengan karakteristik data, tujuan bisnis, dan kondisi lingkungan adalah langkah krusial dalam memastikan kesuksesan sebuah proyek machine learning.

Setiap tipe machine learning memiliki keunggulan dan kelemahan yang berbeda, serta cocok untuk jenis masalah yang berbeda pula. Dengan memahami ini secara mendalam, kamu dapat mengoptimalkan kinerja model, mengurangi risiko, dan meningkatkan nilai bisnis dari solusi machine learning yang dikembangkan.

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

2. Pentingnya Menentukan Masalah Proyek Data

Selanjutnya, menentukan proyek data dan menimbang-nimbang masalahnya juga bukan hal yang kamu anggap remeh. Memang permasalahan adalah titik tolak utama dalam pengembangan proyek data. Tanpa pemahaman yang mendalam tentang masalah yang ingin dipecahkan maka sulit untuk merancang solusi yang efektif menggunakan teknik machine learning. Masalah yang jelas dan terdefinisi dengan baik akan memandu pemilihan fitur, model, dan evaluasi yang sesuai.

Oleh karena itu, penting untuk melakukan analisis yang cermat terhadap masalah yang dihadapi, mengidentifikasi sumber data yang relevan, dan mengukur kelayakan solusi yang diusulkan sebelum memilih tipe machine learning yang akan diterapkan. Dengan pendekatan yang berfokus pada masalah, organisasi dapat memastikan bahwa investasi mereka dalam proyek data menghasilkan nilai yang optimal dan berkelanjutan.

3. Keuntungan Memilih Tipe Machine Learning 

Sekarang kita masuk ke apa keuntungan dari memilih tipe machine learning terlebih dahulu. Jika memilih tipe machine learning terlebih dahulu maka dapat mengarahkan pengembang untuk lebih fokus pada aspek teknis dan algoritma. Ini bisa menjadi pilihan yang baik jika tujuan utama adalah pengoptimalan kinerja model atau eksplorasi berbagai algoritma untuk menemukan yang paling sesuai dengan data dan masalah yang dihadapi. 

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

4. Keuntungan Menentukan Masalah Proyek Data

Di sisi lain, pendekatan kedua, yaitu menetapkan masalah terlebih dahulu sebelum memilih tipe machine learning, memungkinkan untuk pemahaman yang lebih dalam tentang konteks bisnis dan kebutuhan pengguna. Ini dapat membantu mengarahkan fokus pada pemahaman yang lebih holistik tentang masalah yang ingin diselesaikan, mungkin dengan menggunakan metode-metode non-machine learning sebelum memasuki tahap pengembangan model.

Penting untuk diingat bahwa tidak ada pendekatan yang mutlak benar. Setiap proyek memiliki karakteristiknya sendiri, dan keputusan harus didasarkan pada analisis yang cermat terhadap kebutuhan, sumber daya yang tersedia, dan tujuan yang ingin dicapai. Lebih dari sekadar perdebatan internal, penentuan pendekatan ini harus didasarkan pada pemahaman yang kuat akan tantangan dan peluang yang ada dalam proyek machine learning.

Namun, ada juga kekhawatiran bahwa terlalu fokus pada masalah bisa membuat tim kehilangan fleksibilitas dalam menjelajahi berbagai pendekatan dan teknologi. Hal ini bisa menyebabkan mereka melewatkan solusi yang lebih inovatif atau efisien yang mungkin saja tersedia melalui eksplorasi lebih lanjut terhadap tipe-tipe machine learning yang berbeda. Dalam beberapa kasus, masalah yang diidentifikasi awal juga bisa berubah atau berkembang seiring waktu, yang mengharuskan tim untuk beradaptasi dengan perubahan tersebut.

Ingin belajar machine learning tapi nggak bikin kepala pusing? Ya, DQLab jawabannya! Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri.

Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan persiapkan diri untuk menguasai machine learning dengan ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner! 

Penulis: Reyvan Maulid