Selami 7 Fase pada Pembuatan Machine Learning Model

Apakah sahabat DQLab pernah mendengar istilah “machine learning”?  Jika pernah, kira-kira kamu pernah terbersit tidak sih di pikiranmu bagaimana cara membuat model machine learning? Berdasarkan definisinya, Machine Learning merupakan mesin yang dikembangkan untuk bisa belajar dengan sendirinya tanpa adanya arahan dari penggunanya. 

Machine learning merupakan bagian dari artificial intelligence atau kecerdasan buatan. Istilah machine learning ini sudah sangat sering didengar oleh sebagian besar orang, terutama bagi orang-orang yang terjun langsung dalam bidang data. Hal Ini dikarenakan pada proses analisis data menggunakan data science seringkali bahkan sebagian besar menggunakan metode machine learning.

Tapi, pernahkah kamu terbersit dalam benakmu gimana kira-kira ini bisa terjadi? Bagaimana mereka semua bisa mengintegrasikan banyak aktivitas menjadi sebuah aplikasi hanya dalam genggaman tangan? Tentu saja, adanya algoritma data science dan sistem machine learning yang baik. Setiap harinya mereka menerima jutaan transaksi secara langsung hanya dalam satu aplikasi. Sejauh ini machine learning telah berperan banyak dalam menjawab permasalahan bisnis. Namun dalam perjalanannya pasti ada proses pembuatannya terlebih dahulu agar menghasilkan algoritma data science yang keren. 

Mau tahu bagaimana proses pembuatannya? Yuk kita intip langsung penjelasan dari DQLab soal tahapan dalam membuat machine learning models.

1. Pengumpulan Data

Seperti yang kita tahu bahwa cara kerja dari algoritma machine learning yaitu  belajar dari data yang sudah kamu cari dan kumpulkan. Maka dari itu, tahap pengumpulan data sangat penting dalam pembuatan model machine learning. Hal ini dikarenakan ketika kita sudah mengumpulkan data maka machine learning dapat menemukan pola yang benar. Kualitas data yang dimasukkan akan menentukan seberapa akurat model yang kamu gunakan.

Jika kamu memiliki data yang sudah out of date alias kadaluarsa maka kamu akan menghasilkan prediksi yang tidak relevan. Pastikan kamu menggunakan data dari sumber yang terpercaya karena akan berpengaruh hasil prediksi dari model machine learning yang dibuat. Pahami kriteria data yang baik sebelum mengumpulkan data. Data yang baik adalah data yang relevan, mengandung sedikitnya nilai duplikat atau data berulang dan memiliki keterwakilan dari berbagai subkategori/kelas yang ada.

2. Persiapan Data

Setelah data sudah dikumpulkan maka langkah selanjutnya adalah persiapan data. Disini kamu bisa melakukan beberapa cara untuk persiapan data untuk melakukan pembuatan model machine learning:

• Menyatukan semua data yang kamu miliki dan mengacaknya. Hal ini membantu pengguna untuk memastikan bahwa data terdistribusi dan sudah dilakukan pengurutan sehingga tidak mempengaruhi proses pembelajaran.

• Membersihkan data dengan menghapus data yang tidak diinginkan, nilai yang hilang (missing value), baris dan kolom, duplikasi data, konversi tipe data dan lain-lain. Selain itu, kamu juga bisa melakukan restrukturisasi kumpulan data dan mengubah baris dan kolom.

• Visualisasikan data untuk memahami bagaimana struktur data dan memahami hubungan antara berbagai variabel dan kelas yang ada.

• Membagi data menjadi dua bagian yaitu dataset untuk training dan dataset untuk testing. Training dipakai untuk set yang dipelajari model anda atau dataset yang dilatih. Sedangkan Testing digunakan untuk memeriksa keakuratan model machine learning setelah dilakukan pelatihan.

3. Pemilihan Model

Data yang sudah dikumpulkan dan dipersiapkan akan dilakukan pemilihan model. Pada tahap ini, ibaratnya akan menjawab pertanyaan “model machine learning yang ingin kamu buat kira-kira apa?”. Hal ini penting untuk memilih model yang relevan sesuai dengan case yang dihadapi. 

Disini kamu bisa pilih dan sesuaikan dengan tujuan dan pembuatannya. Apakah itu model face recognition, prediksi harga dan lain-lain. Pertimbangkan juga apakah model machine learning yang kamu buat ini cocok untuk data numerik ataupun memilih kategori yang sesuai.

Baca Juga: Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning

4. Training Model

Tahap keempat adalah training model. Pada tahap ini, himpunan data yang digunakan untuk melatih atau membangun model. Kemudian, validation dataset adalah himpunan data yang digunakan untuk mengoptimasi saat melatih model. Model dilatih menggunakan training dataset, kemudian kinerja saat latihan tersebut diuji menggunakan validation dataset. Hal ini bertujuan untuk melihat kemampuan model pada saat training apakah dapat mengenal pola secara umum. 

Validation dataset juga dapat digunakan untuk melihat akurasi dari model yang dibuat, bila kamu kurang puas dengan hasil tersebut, maka dapat mengganti parameter untuk meningkatkan kemampuan model. Setelah model sudah dilatih dengan baik dan mampu mengenal pola-pola secara umum melalui akurasi skor yang tinggi, maka selanjutnya kita mengenal testing dataset.

5. Evaluasi Model

Setelah melatih model Anda, Anda harus memeriksa untuk melihat kinerjanya. Hal ini dilakukan dengan menguji kinerja model pada data yang sebelumnya tidak terlihat. Data tak terlihat yang digunakan adalah set pengujian tempat Anda membagi data kami sebelumnya. 

Jika pengujian dilakukan pada data yang sama yang digunakan untuk pelatihan, Anda tidak akan mendapatkan pengukuran yang akurat, karena model sudah terbiasa dengan data tersebut, dan menemukan pola yang sama di dalamnya, seperti sebelumnya. Ini akan memberi Anda akurasi tinggi yang tidak proporsional. Saat digunakan pada data pengujian, Anda mendapatkan ukuran yang akurat tentang performa model Anda dan kecepatannya.

6. Parameter Tuning

Setelah Anda membuat dan mengevaluasi model Anda, lihat apakah akurasinya dapat ditingkatkan dengan cara apa pun. Ini dilakukan dengan menyetel parameter yang ada di model Anda. 

Parameter adalah variabel dalam model yang biasanya diputuskan oleh programmer. Pada nilai tertentu dari parameter Anda, akurasinya akan maksimal.

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

7. Membuat Prediksi Model dan Testing

Pada akhirnya, Anda dapat menggunakan model Anda pada data yang tidak terlihat untuk membuat prediksi secara akurat. Tahapan test model atau uji model adalah perbandingan kinerja model yang telah divalidasi dengan data prediksi, lalu mengaplikasikan data yang sudah terlatih dengan menciptakan prediksi data baru. Selanjutnya test model dapat digunakan dengan mengaplikasikan model yang sudah dilatih untuk membuat prediksi data baru. 

Selanjutnya model dapat disesuaikan dengan memperbaiki kinerja algoritma dengan data yang lebih banyak dengan fitur yang berbeda dan parameter yang disesuaikan. Model yang baik adalah model yang bisa menjelaskan data tanpa terpengaruh oleh data noise. Jika model hanya bisa menghafal pola dalam jumlah yang kecil, makan dilakukan pengoptimalan agar model fokus terhadap data yang relevan dan meningkatkan peluang model untuk menggeneralisasikannya lebih baik.

Pada dasarnya, akurasi awal dari model Machine Learning biasanya sangat buruk. Sebab pada awalnya program ini "tidak tahu apa-apa". Namun, seiring berjalannya waktu, semakin sering kita melatih program atau model tersebut, maka akan semakin banyak contoh-contoh yang dapat dipelajari oleh program, maka program ini akan semakin "cerdas" dan akurat.

Dari penjelasan diatas, kita dapat memahami bahwa Machine Learning akan terus belajar selama ia digunakan dan diasah terus menerus. Jadi tidak heran jika Machine Learning sering digunakan, maka tingkat akurasinya pun akan semakin baik dibanding dengan model yang dihasilkan di awal-awal. Hal ini dikarenakan Machine Learning akan banyak belajar seiring waktu pemakaian selama pengguna menggunakannya.

Ingin tahu lebih lanjut mengenai Machine Learning serta bagaimana membuat suatu model Machine Learning? Kunjungi langsung situs DQLab dan buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id dan nikmati pengalaman belajar bersama DQLab dengan mengakses module gratis "Introduction to Data Science". Kamu bisa mulai memperdalam ilmu kamu mengenai algoritma Machine Learning dan membangun portofolio datamu dengan belajar bersama DQLab!

Penulis: Reyvan Maulid