Machine Learning: Kenali Overfitting dan Underfitting
Machine learning (ML) adalah teknologi yang semakin meresapi kehidupan kita, dari rekomendasi produk hingga pengenalan wajah. Perkembangan ini ditandai dengan adanya digitalisasi yang membuat kemudahan dalam berbagai aspek di kehidupan kita. Banyak sekali hal yang cukup berubah pada aktivitas yang dilakukan oleh kita baik dalam hal primer maupun hal sekunder.
Machine learning ini adalah ilmu yang memungkinkan sebuah mesin untuk membuat sebuah keputusan secara otomatis dengan menggunakan cara berpikir layaknya manusia. Seperti manusia pada umumnya, mesin ini harus melalui proses belajar sebelumnya dengan menggunakan data-data yang sudah ada sebelumnya agar bisa menemukan pola yang tepat.
Tapi, di balik kecanggihannya, apa sebenarnya yang terjadi di dalam "otak" Machine learning, atau yang lebih dikenal sebagai model machine learning? Dalam artikel ini, kita akan menjawab pertanyaan itu dan membahas dua konsep penting yang seringkali menjadi fokus dalam memahami model machine learning, yaitu overfitting dan underfitting.
Yuk, simak pembahasannya!
1. Mengenal Machine Learning Model
Sebelum membahas lebih lanjut tentang overfitting dan underfitting, kita perlu memahami apa itu model machine learning. Model ini adalah semacam "otak" komputer yang dilatih untuk melakukan tugas-tugas tertentu tanpa diprogram secara eksplisit. Model machine learning dapat belajar dari data yang diberikan dan membuat prediksi atau keputusan tanpa intervensi manusia. Contohnya, model dapat belajar mengenali pola dalam data foto untuk mengidentifikasi objek tertentu.
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
2. Overfitting: Ketika Model Terlalu "Ingat" Data
Overfitting terjadi ketika model machine learning terlalu "ingat" data latihannya dan tidak dapat melakukan prediksi yang baik pada data baru. Ini mirip dengan jika kita menghafal buku teks tanpa memahami konsep di dalamnya. Dalam konteks model, ini bisa disebabkan oleh kompleksitas yang berlebihan, di mana model mencoba menyesuaikan diri dengan setiap detail data latihan, bahkan yang bersifat noise atau tidak relevan.
3. Underfitting: Ketika Model Kurang "Mengerti”
Sebaliknya, underfitting terjadi ketika model kurang dapat menangkap pola yang ada dalam data latihan dan tidak dapat melakukan prediksi yang baik pada data baru. Ini seperti membaca buku teks sepotong-potong tanpa melihat gambaran umum. Underfitting dapat disebabkan oleh kompleksitas model yang terlalu rendah atau karena model tidak memiliki cukup data untuk belajar dengan baik.
4. Mengenali Overfitting dan Underfitting
Bagaimana kita bisa tahu apakah model mengalami overfitting atau underfitting? Salah satu cara untuk melakukannya adalah dengan melihat performa model pada data yang tidak digunakan selama pelatihan, yaitu data validasi atau uji.
Jika model memiliki performa baik pada data pelatihan tetapi performa buruk pada data validasi, kemungkinan besar itu adalah overfitting. Sebaliknya, jika model memiliki performa buruk pada keduanya, itu bisa jadi underfitting.
5. Mengatasi Overfitting dan Underfitting
Untuk mengatasi masalah overfitting, kita dapat menggunakan teknik seperti regularisasi atau menggunakan dataset yang lebih besar. Sementara itu, untuk mengatasi underfitting, kita bisa mencoba meningkatkan kompleksitas model atau memperoleh lebih banyak data latihan. Pemilihan model yang tepat juga dapat membantu menghindari kedua masalah ini.
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
Machine Learning model adalah inti dari teknologi Machine Learning untuk menciptakan aplikasi dan sistem yang cerdas. Dengan perkembangan yang terus berlanjut, model-model ini akan terus meningkatkan kemampuan kita dalam menganalisis data, mengambil keputusan, dan mencapai tujuan-tujuan baru yang belum pernah terpikirkan sebelumnya.
Untuk bisa menguasai Machine Learning, kita bisa memulainya 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 yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT. Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula.
Untuk mendapatkan pengalaman belajar menarik, buruan sign up di DQLab. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Analyst!