Mengenal Machine Learning Model dan 4 Cara Kerjanya

Machine Learning (ML) adalah salah satu cabang kecerdasan buatan yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data dan membuat prediksi atau keputusan tanpa diprogram secara eksplisit. Inti dari ML adalah penggunaan model yang mampu mengenali pola dalam data, yang memungkinkan komputer untuk mengambil tindakan berdasarkan analisis tersebut. Model ML adalah algoritma atau serangkaian algoritma yang dirancang untuk mengenali pola dan hubungan dalam data, serta membuat prediksi atau keputusan berdasarkan temuan tersebut.

Model Machine Learning dibangun melalui proses pelatihan, di mana algoritma dipaparkan pada sejumlah besar data, dan secara bertahap meningkatkan kemampuannya untuk membuat prediksi akurat. Ada berbagai jenis model ML, masing-masing dengan kelebihan dan kekurangan yang sesuai untuk jenis masalah yang berbeda. Beberapa model ML yang paling umum digunakan termasuk regresi linier, pohon keputusan, jaringan saraf tiruan, dan model ensemble.

Machine Learning Model adalah representasi matematis atau algoritmis yang digunakan untuk mengenali pola dalam data dan membuat prediksi berdasarkan pola tersebut. Model ini dibangun menggunakan algoritma ML yang belajar dari data yang telah dikumpulkan dan diproses sebelumnya. Model ML berfungsi sebagai "otak" dari aplikasi yang dapat mengotomatisasi tugas-tugas kompleks.

Pada artikel ini, kita akan membahas apa itu Machine Learning Model dan menguraikan dasar-dasar cara kerjanya.

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

1. Pengumpulan dan Pra-pemrosesan Data

• Pengumpulan Data:

  Data adalah bahan baku utama dalam Machine Learning. Proses pengumpulan data melibatkan pengambilan data dari berbagai sumber, seperti database, sensor, atau internet. Data ini bisa berupa angka, teks, gambar, atau suara.

• Pra-pemprosesan Data:

  Data yang dikumpulkan biasanya memerlukan pemrosesan lebih lanjut sebelum digunakan. Tahapan ini mencakup pembersihan data (mengatasi nilai yang hilang atau tidak konsisten), transformasi data (normalisasi atau skala ulang), dan pengkodean fitur (mengubah data kategorikal menjadi bentuk numerik).

Source: humansofdata.com

2. Pembagian Data dan Pemilihan Algoritma

• Pembagian Data:

  Setelah data diproses, langkah selanjutnya adalah membagi data menjadi dua set: data pelatihan (training data) dan data pengujian (testing data). Data pelatihan digunakan untuk melatih model, sementara data pengujian digunakan untuk mengevaluasi kinerja model.

• Pemilihan Algoritma:

  Pemilihan algoritma yang tepat adalah kunci keberhasilan pembuatan model. Ada berbagai jenis algoritma ML, seperti regresi, klasifikasi, clustering, dan pembelajaran mendalam (deep learning). Pemilihan algoritma tergantung pada jenis data dan masalah yang ingin diselesaikan.

Source: packtpub.com

3. Pelatihan Model

Pelatihan model adalah proses di mana algoritma ML belajar dari data pelatihan. Tujuannya adalah untuk menemukan pola dan hubungan dalam data yang dapat digunakan untuk membuat prediksi. Proses ini melibatkan penyesuaian parameter model untuk meminimalkan kesalahan prediksi. Selama pelatihan, model dievaluasi secara berkala untuk memastikan bahwa model tidak overfitting (terlalu cocok dengan data pelatihan sehingga tidak bekerja baik pada data baru).

4. Evaluasi dan Implementasi Model

• Evaluasi Model:

  Setelah model dilatih, langkah selanjutnya adalah mengevaluasi kinerjanya menggunakan data pengujian. Evaluasi model dapat dilakukan dengan berbagai metrik, seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Evaluasi ini membantu untuk memahami seberapa baik model dapat membuat prediksi pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya.

• Implementasi Model:

  Setelah model dievaluasi dan dianggap cukup baik, model siap untuk diimplementasikan. Implementasi model berarti menggunakan model untuk membuat prediksi pada data baru. Model ini dapat diintegrasikan ke dalam aplikasi atau sistem yang dapat mengambil keputusan secara otomatis berdasarkan prediksi yang dihasilkan.

  
  

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

Machine Learning Model adalah alat yang kuat dalam dunia kecerdasan buatan, memungkinkan komputer untuk belajar dari data dan membuat prediksi yang akurat. Proses kerja model ML melibatkan pengumpulan dan pra-pemrosesan data, pembagian data dan pemilihan algoritma, pelatihan model, serta evaluasi dan implementasi model. Dengan memahami cara kerja ini, kita dapat memanfaatkan teknologi Machine Learning untuk berbagai aplikasi, mulai dari analisis data hingga otomatisasi keputusan.

Yuk tingkatkan pemahaman machine learning kamu bersama DQLab! DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.

DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali, atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner.

Penulis: Galuh Nurvinda K