Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS!

Tipe Machine Learning Kategori Klasifikasi, Apa Saja?

Belajar Data Science di Rumah 07-Mei-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-rabu-07-2024-05-04-115226_x_Thumbnail800.jpg

Machine Learning (ML) menjadi pilar penting dalam pengembangan sistem kecerdasan buatan yang dapat belajar dan beradaptasi dengan data tanpa perlu pemrograman yang eksplisit. Kemampuannya untuk mengekstraksi pola dari data, membuat prediksi, dan mengambil keputusan secara otomatis telah mengubah lanskap teknologi secara menyeluruh. Salah satu tipe machine learning yang sering kita jumpai adalah klasifikasi.


Pada tipe klasifikasi, algoritma ML mengkategorikan data ke dalam kelas atau label yang sudah ditentukan berdasarkan fitur-fitur yang ada. Tujuannya adalah untuk membuat model yang dapat memprediksi kelas atau label yang tepat untuk data baru yang diberikan, berdasarkan pembelajaran dari data yang telah di-train sebelumnya.


Dalam konteks klasifikasi, algoritma ML mencoba untuk membangun batasan keputusan atau pembagian yang memisahkan satu kelas dari yang lainnya dalam ruang fitur. Misalnya, dalam klasifikasi email spam, model ML akan belajar dari data yang telah diberi label apakah suatu email merupakan spam atau bukan, berdasarkan fitur-fitur seperti kata-kata kunci, struktur kalimat, atau sumber pengirim.


Sayangnya, masih banyak yang belum memahami soal apa saja karakteristik utama yang dimiliki oleh tipe machine learning khususnya pada kategori klasifikasi. Pada artikel kali ini, kita akan membahas tentang karakteristik utama yang ada pada tipe machine learning kategori klasifikasi. Simak penjelasannya berikut ini yuk sahabat DQLab!


1. Data Label

Dalam machine learning tipe klasifikasi, setiap data yang diinput harus memiliki label yang jelas. Label ini menunjukkan kelas atau kategori mana yang dimiliki oleh data tersebut. Label ini penting karena menjadi jawaban yang diinginkan dari model klasifikasi saat proses pelatihan atau saat melakukan prediksi pada data baru. Tanpa label yang tepat, model tidak akan dapat belajar dengan baik atau memberikan prediksi yang akurat. Oleh karena itu, memastikan bahwa setiap data memiliki label yang sesuai adalah langkah awal yang krusial dalam mempersiapkan dataset untuk proses klasifikasi dalam machine learning.


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


2. Features

Tak hanya itu, fitur juga menjadi karakteristik penting yang digunakan untuk menggambarkan setiap sampel dalam dataset pada machine learning tipe klasifikasi. Fitur-fitur ini mewakili informasi yang relevan yang digunakan oleh model untuk membuat prediksi atau klasifikasi. Pentingnya fitur-fitur ini dalam proses klasifikasi sangat besar, karena kualitas dan relevansi fitur dapat secara langsung memengaruhi kinerja dan akurasi model.


Praktisi data harus memilih fitur-fitur yang paling informatif dan relevan untuk mencerminkan pola yang ada dalam data dan memungkinkan model untuk mempelajari dengan baik. Ini bisa melibatkan proses ekstraksi fitur, dimana fitur-fitur baru dihasilkan dari data mentah, atau seleksi fitur, dimana fitur-fitur yang paling penting dipilih untuk digunakan dalam model.


3. Training

Proses pelatihan juga penting karena memberikan model akses ke data yang telah diberi label untuk belajar keterkaitan maupun hubungan antara fitur-fitur yang ada dengan label atau kelas yang sesuai. Melalui proses ini, model klasifikasi dapat mengeksplorasi berbagai pola dan struktur dalam data untuk memahami cara terbaik untuk membedakan antara kelas yang berbeda.


Dengan menganalisis data pelatihan, model dapat mengidentifikasi fitur-fitur yang paling penting atau relevan dalam memprediksi kelas yang benar, serta menyesuaikan parameter dan struktur model untuk meningkatkan akurasi dan kinerja secara keseluruhan.


Selain itu, proses pelatihan juga memungkinkan model untuk menghindari overfitting atau underfitting, yang merupakan masalah umum dalam machine learning. Overfitting terjadi ketika model terlalu "menghafal" data pelatihan dan gagal menggeneralisasi pola ke data yang belum pernah dilihat sebelumnya, sementara underfitting terjadi ketika model terlalu sederhana dan tidak mampu menangkap pola yang kompleks dalam data. Dengan memonitor proses pelatihan dan menggunakan teknik seperti validasi silang dan regularisasi, praktisi data dapat memastikan bahwa model klasifikasi yang dihasilkan memiliki kinerja yang baik pada data baru dan dapat digunakan secara efektif untuk tujuan prediksi atau klasifikasi.


Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


4. Evaluation

Setelah dilatih, model dievaluasi menggunakan data yang tidak digunakan selama pelatihan untuk mengukur kinerja dan keakuratannya dalam memprediksi kelas dari data baru. Proses evaluasi ini penting untuk memastikan bahwa model memiliki kemampuan generalisasi yang baik dan dapat melakukan prediksi dengan baik pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya.


Salah satu metode evaluasi yang sering digunakan adalah cross-validation. Dalam validasi silang, dataset dibagi menjadi k fold yang sama besar. Model dilatih pada k-1 fold dan diuji pada fold yang tersisa. Proses ini diulangi k kali dengan setiap fold digunakan sebagai data uji sekali. Metode ini membantu menghindari overfitting dan memberikan perkiraan yang lebih baik tentang kinerja model pada data yang tidak dikenal.


Dengan demikian, pemahaman yang kuat tentang karakteristik utama machine learning tipe klasifikasi memungkinkan seorang praktisi data untuk menjadi lebih efektif dalam merancang, mengimplementasikan, dan mengevaluasi model klasifikasi, serta menerapkan hasilnya dalam berbagai konteks aplikasi. 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


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login