Machine Learning Model & Hyperparameter Tuning

Perkembangan teknologi digital membuat Machine Learning semakin dibutuhkan oleh banyak industri. Machine Learning adalah salah satu cabang dari ilmu komputer dan kecerdasan buatan, dimana ilmu ini bisa membuat komputer mempelajari data secara otomatis tanpa harus diprogram secara terus menerus. Dari hasil pembelajaran itulah, komputer akan bisa melakukan prediksi dengan memanfaatkan algoritma dan model yang ada.

Dalam penggunaan Machine Learning, ada banyak sekali pilihan algoritma dan model yang bisa digunakan. Hal ini akan sangat membantu untuk memproses berbagai jenis data yang berbeda. Pemilihan algoritma ataupun model yang akan digunakan akan ditentukan oleh tingkat akurasi yang ada. Kita bisa mengoptimalkan penggunaan model dengan melakukan hyperparameter tuning. Dalam artikel ini kita akan membahas tentang machine learning model dan hyperparameter tuning. Yuk, simak pembahasannya!

1. Model Machine Learning

Machine learning model adalah sebuah algoritma yang dirancang khusus untuk mempelajari pola dari data dan melakukan tugas tertentu dengan meningkatkan kinerjanya berdasarkan pengalaman (hasil) yang diperoleh dari data tersebut. Model machine learning dirancang untuk melakukan prediksi, klasifikasi, regresi, clustering, atau tugas lainnya. Model Machine Learning ini dapat disesuaikan dengan kebutuhan bisnis atau aplikasi tertentu dengan melakukan tuning pada parameter dan pengaturan arsitektur model yang berbeda.

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

2. Apa Itu Tuning Parameter?

Dalam Machine Learning, tuning parameter merupakan proses penyesuaian parameter pada model machine learning untuk meningkatkan performanya. Pada dasarnya, di setiap algoritma machine learning memiliki parameter yang dapat disesuaikan, untuk memberikan pengaruh yang signifikan pada performa model. 

Untuk mengoptimalkan performa model, tuning parameter akan mencari kombinasi optimal dari nilai parameter yang ada. Proses tuning parameter ini bisa dilakukan secara manual maupun secara otomatis. Jika secara manual, maka kita bisa mencoba dengan mengkombinasikan nilai parameter yang berbeda-beda. Sementara jika dilakukan secara otomatis, maka bisa dilakukan dengan menggunakan algoritma optimasi seperti grid search atau random search

3. Jenis Parameter dalam Tuning Parameter

Dalam tuning parameter kita bisa membaginya menjadi dua jenis parameter, yaitu parameter model dan parameter training. Parameter model adalah parameter yang mempengaruhi arsitektur dan kompleksitas model seperti jumlah hidden layer pada neural network atau jumlah pohon pada random forest. Sementara itu, parameter training adalah parameter yang mempengaruhi proses pelatihan model seperti kecepatan pembelajaran (learning rate) dan jumlah iterasi atau epoch.

4. Hyperparameter Tuning

Hyperparameter adalah parameter yang menentukan arsitektur dan perilaku model, dan tidak dipelajari secara langsung dari data, namun ditentukan sebelum model dilatih. Hyperparameter tuning adalah proses untuk menentukan kombinasi optimal dari hyperparameter pada model machine learning untuk meningkatkan performanya. Proses hyperparameter tuning biasanya melibatkan banyak percobaan yang dilakukan secara berulang dengan berbagai kombinasi nilai hyperparameter. Nantinya kita akan memilih kombinasi yang bisa menghasilkan performa model terbaik.

Contoh hyperparameter pada model machine learning termasuk jumlah hidden layer pada neural network, jumlah pohon pada random forest, kecepatan pembelajaran (learning rate), dan jumlah iterasi atau epoch pada pelatihan model.

Baca juga : Kenali Algoritma Klasifikasi Machine Learning Terpopuler di Tahun 2021

Pemanfaatan Machine Learning dalam kehidupan sehari-hari bukanlah hal yang bisa kita pungkiri. Adanya Machine Learning tidak hanya memberikan manfaat bagi para pemilik bisnis, namun juga bisa meringankan pekerjaan kita sebagai masyarakat biasa.

Agar tidak tertinggal dan bisa mengikuti perkembangan zaman, kita juga harus terus mengupgrade diri. Salah satunya adalah dengan mempelajari Machine Learning di 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!

Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri