Ragam Faktor Pemilihan Tipe Machine Learning
Machine learning (ML) adalah teknologi yang membantu sistem komputer belajar dari data tanpa perlu diprogram secara eksplisit. Ketika seorang data scientist memilih tipe machine learning yang akan digunakan untuk sebuah proyek, banyak faktor yang harus dipertimbangkan.
Memilih algoritma yang tepat sangat penting karena akan berdampak langsung pada performa model, efisiensi, dan akurasi prediksi. Berikut adalah beberapa parameter penting yang mempengaruhi pemilihan tipe machine learning.
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
1. Jenis Data (Structured vs Unstructured)
Salah satu faktor paling mendasar adalah jenis data yang dimiliki. Data terstruktur seperti tabel database memerlukan tipe machine learning yang berbeda dibandingkan data tak terstruktur seperti gambar, teks, atau video. Algoritma regresi, decision tree, atau random forest lebih cocok untuk data terstruktur, sedangkan deep learning (misalnya CNN atau RNN) sering digunakan untuk menangani data tak terstruktur.
2. Jumlah dan Kualitas Data
Banyak algoritma machine learning bergantung pada jumlah data yang besar agar dapat bekerja dengan baik. Model seperti deep learning membutuhkan dataset yang besar untuk pelatihan agar bisa menghasilkan prediksi yang akurat. Namun, beberapa algoritma seperti decision tree atau K-nearest neighbors (KNN) bisa bekerja lebih baik pada dataset yang lebih kecil atau sederhana.
Kualitas data juga sangat penting. Jika data memiliki banyak noise atau outlier, algoritma yang lebih robust seperti random forest atau support vector machine (SVM) lebih baik digunakan. Sedangkan algoritma yang lebih sensitif seperti linear regression bisa terganggu oleh data yang tidak bersih.
3. Dimensi Data
Dimensi data atau jumlah fitur yang ada dalam dataset juga memengaruhi pemilihan algoritma. Beberapa algoritma seperti KNN atau Naive Bayes bisa kesulitan jika fitur terlalu banyak (fenomena curse of dimensionality). Di sisi lain, algoritma seperti random forest atau SVM lebih fleksibel dalam menangani data berdimensi tinggi. Jika fitur terlalu banyak, metode pengurangan dimensi seperti PCA (Principal Component Analysis) mungkin diperlukan sebelum memilih algoritma.
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
4. Kecepatan dan Skalabilitas
Tidak semua algoritma memiliki performa yang sama dalam hal kecepatan komputasi. Beberapa model, seperti decision tree, memiliki waktu pelatihan yang cepat, sementara deep learning dapat memakan waktu yang lama karena membutuhkan komputasi intensif.
Selain itu, pertimbangkan seberapa baik algoritma tersebut dapat diskalakan untuk menangani data besar. Algoritma seperti random forest dan deep learning dapat diskalakan dengan baik untuk big data, sementara KNN dapat menjadi sangat lambat jika dataset sangat besar.
5. Tujuan Proyek (Klasifikasi, Regresi, atau Clustering)
Tipe machine learning dipilih berdasarkan masalah yang dihadapi. Jika tujuannya untuk memprediksi kategori atau kelas, maka algoritma klasifikasi seperti logistic regression, SVM, atau random forest lebih sesuai. Jika ingin memprediksi nilai kontinu, maka regresi linear atau decision tree regression lebih cocok. Untuk mengelompokkan data tanpa label, algoritma clustering seperti K-means atau DBSCAN adalah pilihan yang tepat.
Pemilihan tipe machine learning sangat tergantung pada berbagai parameter yang saling terkait, termasuk jenis data, tujuan proyek, kualitas dan jumlah data, serta kebutuhan interpretabilitas. Penting bagi seorang data scientist untuk memahami karakteristik dari masing-masing algoritma dan bagaimana mereka dapat disesuaikan dengan kebutuhan spesifik proyek.
Dengan pemilihan yang tepat, hasil model machine learning bisa lebih akurat, efisien, dan dapat diterapkan dalam berbagai situasi nyata.
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