Spesifikasi Model Machine Learning yang “Fit"
Model machine learning adalah representasi matematis dari suatu sistem atau proses yang menggunakan algoritma dan data untuk "belajar" dari pengalaman (data pelatihan) dan meningkatkan kinerjanya dalam memprediksi atau mengambil keputusan pada data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya (data uji). Model ini merupakan inti dari pendekatan machine learning, yang bertujuan untuk mengidentifikasi pola dan hubungan dalam data untuk melakukan tugas-tugas seperti klasifikasi, regresi, pengelompokan, atau pengenalan pola.
Model machine learning dapat bersifat sederhana atau sangat kompleks, tergantung pada jenis masalah yang dihadapi dan jumlah fitur yang digunakan. Dalam beberapa kasus, model yang lebih kompleks mungkin memberikan performa yang lebih baik, tetapi dapat menimbulkan risiko overfitting jika tidak diatur dengan baik.
Perlu diingat bahwa model machine learning tidak benar-benar "mengerti" atau "memiliki pengetahuan" seperti manusia. Mereka hanya menggunakan pola matematis yang telah dipelajari dari data pelatihan untuk melakukan tugas-tugas tertentu pada data baru. Kualitas dan akurasi model sangat bergantung pada kualitas data pelatihan dan proses pengembangan model yang cermat. Ada beberapa kriteria yang perlu diperhatikan ketika kamu ingin membuat model machine learning yang fit dan juga cocok untuk diimplementasikan. Selengkapnya kalian bisa cek dan simak artikel berikut ini yuk sahabat DQLab!
1. Model Tidak Boleh Overfitting
Model machine learning tidak boleh overfitting karena overfitting mengakibatkan performa model yang buruk dan tidak dapat diandalkan saat dihadapkan pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya (data uji). Overfitting terjadi ketika model terlalu rumit atau kompleks sehingga mampu "menghafal" data pelatihan dengan sangat baik, termasuk noise atau ketidaktepatan yang ada dalam data tersebut.
Model yang overfitting memiliki performa yang sangat baik pada data pelatihan, tetapi performa yang buruk pada data uji. Ini mengakibatkan model gagal dalam memahami pola yang lebih umum dalam data dan hanya mampu menangkap pola khusus dalam data pelatihan. Dalam kasus ini, model tidak dapat diandalkan untuk membuat prediksi yang akurat pada situasi dunia nyata.
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
2. Memiliki Akurasi yang Tinggi
Model machine learning perlu memiliki tingkat akurasi yang tinggi karena akurasi adalah ukuran penting untuk menilai sejauh mana model dapat memberikan prediksi atau hasil yang mendekati nilai sebenarnya. Tingkat akurasi yang tinggi menunjukkan bahwa model mampu memahami pola yang ada dalam data dengan baik dan memberikan hasil yang sesuai dengan kenyataan. Model dengan tingkat akurasi yang tinggi lebih dapat dipercaya dan diandalkan untuk memberikan hasil yang benar. Hal ini membantu pengguna atau pemangku kepentingan mempercayai model dan mempertimbangkan hasilnya dalam pengambilan keputusan.
3. Minim Tingkat Kesalahan
Model machine learning harus memiliki tingkat kesalahan yang minim karena tujuan utama dari pengembangan model adalah untuk mencapai performa yang optimal dalam memprediksi atau mengklasifikasikan data yang belum pernah dilihat sebelumnya. Tingkat kesalahan yang minim menunjukkan bahwa model dapat memberikan prediksi yang akurat dan mendekati nilai sebenarnya untuk data uji, sehingga model menjadi lebih dapat diandalkan dan berguna dalam berbagai aplikasi.
Dengan memiliki tingkat kesalahan yang minim, model dapat memberikan prediksi atau hasil yang akurat, yang sangat penting dalam banyak aplikasi. Misalnya, dalam bidang kesehatan, prediksi yang akurat dalam diagnosis penyakit dapat menyelamatkan nyawa pasien. Tingkat kesalahan yang minim membuat orang lebih percaya pada model dan mempercayai hasil yang dihasilkan. Model yang kurang akurat dapat menyebabkan keraguan dan ketidakpercayaan terhadap sistem.
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
4. Generalisasi yang Baik
Model machine learning harus memiliki generalisasi yang baik karena generalisasi adalah kemampuan model untuk menerapkan pengetahuannya dari data pelatihan ke data yang belum pernah dilihat sebelumnya (data uji) atau situasi dunia nyata yang berbeda. Dalam konteks machine learning, generalisasi berarti bahwa model dapat mengidentifikasi dan memahami pola yang lebih umum dalam data, bukan hanya menghafal atau menyesuaikan diri secara kaku dengan data pelatihan. Dengan generalisasi yang baik, model dapat memberikan prediksi yang akurat pada data uji yang belum pernah dilihat sebelumnya. Hal ini sangat penting dalam berbagai aplikasi seperti klasifikasi gambar, analisis sentimen, atau prediksi harga.
Ingatlah bahwa tidak ada model yang sempurna untuk setiap kasus, dan model yang fit pada satu situasi mungkin tidak cocok untuk situasi lainnya. Proses pengembangan model machine learning melibatkan eksplorasi berulang, eksperimen, dan evaluasi untuk mencapai hasil yang optimal sesuai dengan kebutuhan dan tujuan yang diinginkan.
Yuk perdalam pengetahuan kamu mengenai berbagai model machine learning bersama DQLab! DQLab adalah platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science dan Artificial Intelligence dengan menggunakan bahasa pemrograman populer seperti R dan Python. Menariknya, 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. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif, yuk sign up sekarang di DQLab.id atau ikuti DQLab LiveClass Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner untuk informasi lebih lengkapnya! Ingin bangun portfolio? Yuk signup sekarang!
Penulis: Reyvan Maulid