Tantangan Menerapkan Model Machine Learning Berbasis NLP

Model machine learning memiliki berbagai macam aplikasi dan jenis yang masing-masing dirancang untuk pemrosesan data dan analisis. Salah satunya adalah Natural Language Processing. Natural Language Processing (NLP) merupakan cabang dari kecerdasan buatan yang khusus dirancang untuk memungkinkan komputer untuk berinteraksi dengan dan memahami bahasa manusia secara alami. NLP mencakup berbagai teknik dan algoritma machine learning untuk memproses, menganalisis, dan menghasilkan teks yang dapat dimengerti oleh mesin.

NLP menjadi penting dalam berbagai industri seperti teknologi, kesehatan, keuangan, dan layanan pelanggan, di mana pemahaman dan pengolahan bahasa manusia secara efisien dapat meningkatkan efisiensi operasional dan pengalaman pengguna. Dengan terus berkembangnya teknologi, NLP terus memainkan peran krusial dalam mendorong kemajuan AI, machine learning, dan aplikasinya dalam kehidupan sehari-hari.

Namun, dalam perkembangannya, ketika praktisi data ingin mengaplikasikan NLP, ada beberapa tantangan yang kerap dihadapi. Apa saja tantangannya? Simak penjelasannya yuk sahabat DQLab!

1. Perbedaan Bahasa

Bahasa dan pemahaman manusia sangat kaya dan kompleks, dengan banyak bahasa yang digunakan oleh manusia di seluruh dunia. Bahasa manusia beragam dan ada ribuan bahasa yang dipakai di berbagai belahan dunia, masing-masing dengan tata bahasa, kosakata, dan nuansa budaya yang unik. Manusia tidak bisa memahami semua bahasa yang ada, dan produktivitas bahasa manusia sangat tinggi. Ada ambiguitas dalam bahasa alami karena kata dan frasa yang sama bisa memiliki makna dan konteks yang berbeda. Ini merupakan tantangan utama dalam memahami bahasa alami.

Struktur sintaksis dan aturan tata bahasa dalam bahasa alami sangat kompleks. Aturan-aturan ini meliputi urutan kata, konjugasi kata kerja, bentuk waktu, aspek, dan kesesuaian. Bahasa manusia memiliki konten semantik yang kaya, memungkinkan penutur untuk menyampaikan berbagai makna melalui kata dan kalimat.

Bahasa alami bersifat pragmatis, yang berarti bagaimana bahasa digunakan dalam konteks untuk mencapai tujuan komunikasi. Bahasa manusia terus berkembang seiring waktu melalui proses seperti perubahan leksikal. Perubahan dalam bahasa mencerminkan faktor budaya, sosial, dan historis.

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

2. Data Training

Data pelatihan (data training) adalah kumpulan pasangan input-output yang telah dipilih dengan cermat, di mana input mewakili fitur atau atribut data, dan output adalah label atau target yang sesuai. Data pelatihan terdiri dari fitur-fitur (input) dan label yang sesuai (output).

Dalam NLP, fitur bisa berupa data teks, dan label bisa berupa kategori, sentimen, atau anotasi relevan lainnya. Data pelatihan membantu model mengenali pola dari set pelatihan untuk membuat prediksi atau klasifikasi pada data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya.

3. Waktu Pengembangan dan Persyaratan Sumber Daya

Tantangan selanjutnya dalam penerapan model machine learning berbasis NLP adalah waktu pengembangan dan persyaratan sumber daya yang seringkali membutuhkan komputasi yang sangat besar dan data yang berkualitas tinggi. Selain itu, pemilihan algoritma yang tepat dan tuning parameter juga menjadi kunci untuk mendapatkan hasil yang optimal.

Tidak hanya itu, integrasi model ke dalam sistem yang sudah ada, serta pemeliharaan dan pembaruan model secara berkala, juga memerlukan perhatian khusus. Aspek etika, seperti bias dalam data dan interpretabilitas model, juga harus diperhatikan untuk memastikan bahwa hasil yang dihasilkan adil dan dapat diandalkan.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

4. Bias Bawaan dalam Algoritma NLP

Tantangan yang juga dihadapi oleh praktisi data ketika mengaplikasikan algoritma NLP adalah adanya bias bawaan. Langkah penting dalam mengurangi bias bawaan dalam algoritma NLP untuk memastikan keadilan, kesetaraan, dan inklusivitas dalam aplikasi pemrosesan bahasa alami adalah sebagai berikut.

Berikut adalah beberapa poin penting untuk mengurangi bias dalam algoritma NLP:

• Pengumpulan Data dan Anotasi: Sangat penting untuk memastikan bahwa data pelatihan yang digunakan untuk mengembangkan algoritma NLP bersifat beragam, representatif, dan bebas dari bias.

• Analisis dan Deteksi Bias: Terapkan metode deteksi dan analisis bias pada data pelatihan untuk menemukan bias yang didasarkan pada faktor demografis seperti ras, jenis kelamin, dan usia.

• Pra-pemrosesan Data: Pra-pemrosesan data adalah proses paling penting untuk melatih data guna mengurangi bias, seperti menghilangkan bias dalam embedding kata, menyeimbangkan distribusi kelas, dan memperbanyak sampel yang kurang terwakili.

• Pembelajaran Representasi yang Adil: Model Pemrosesan Bahasa Alami dilatih untuk belajar representasi yang adil yang invariant terhadap atribut seperti ras atau jenis kelamin.

• Audit dan Evaluasi Model: Model bahasa alami dievaluasi untuk keadilan dan bias dengan bantuan metrik dan audit. Model NLP dievaluasi pada dataset yang beragam dan melakukan analisis pasca-hoc untuk menemukan dan mengurangi bias bawaan dalam algoritma NLP.

Penggunaan NLP dengan machine learning masih sangat relevan dan bahkan semakin penting dalam berbagai aplikasi teknologi modern. Kemampuan untuk memproses, memahami, dan menghasilkan bahasa alami secara akurat membuat kombinasi ini menjadi alat yang kuat dalam banyak bidang.

Dengan terus mengatasi tantangan yang ada dan memanfaatkan kemajuan teknologi, NLP dengan ML akan terus berkembang dan memainkan peran penting dalam kemajuan teknologi masa depan.

Ingin belajar tentang model machine learning lebih lanjut? Lalu, dimana ya bisa belajar semua materi tersebut? Tenang, DQLab solusinya. 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 DQLab LiveClass Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner! 

Penulis: Reyvan Maulid