Mempelajari konsep inti akan memberi Anda dasar yang kuat untuk memahami dan beradaptasi dengan model pembelajaran mesin baru. Berikut adalah konsep utama yang perlu diperhatikan:

  1. Pemrosesan Awal Data: Memahami cara membersihkan, mengubah, dan menyiapkan data sangatlah penting. Ini termasuk menangani nilai yang hilang, fitur penskalaan, dan pengkodean variabel kategori.
  2. Rekayasa Fitur: Pelajari cara membuat fitur baru dari yang sudah ada untuk meningkatkan performa model. Ini melibatkan pemilihan fitur yang relevan, membuat interaksi, dan mengubah data.
  3. Evaluasi Model: Jelajahi berbagai metrik untuk mengevaluasi performa model, seperti akurasi, presisi, perolehan, skor F1, dan banyak lagi. Pahami kapan harus menggunakan setiap metrik berdasarkan masalahnya.
  4. Overfitting dan Underfitting: Pahami konsep overfitting (model terlalu rumit) dan underfitting (model terlalu sederhana). Pelajari cara mengatasi masalah ini melalui teknik seperti regularisasi dan validasi silang.
  5. Pengorbanan Bias-Varians: Memahami keseimbangan antara bias (kesalahan karena asumsi yang terlalu sederhana) dan varians (kesalahan karena kompleksitas model). Menemukan keseimbangan yang tepat sangat penting untuk performa model.
  6. Penyesuaian Hyperparameter: Pelajari cara menyesuaikan hyperparameter (setelan yang mengontrol perilaku model) untuk mengoptimalkan performa. Teknik seperti pencarian grid dan pencarian acak berguna untuk menemukan nilai terbaik.
  7. Validasi Silang: Pahami pentingnya membagi data Anda menjadi set pelatihan, validasi, dan pengujian. Validasi silang membantu mencegah overfitting dan memberikan estimasi performa model yang lebih baik.
  8. Metode Ensemble: Pelajari tentang teknik seperti bagging, boosting, dan stacking, yang menggabungkan beberapa model untuk meningkatkan akurasi dan ketahanan secara keseluruhan.
  9. Regularisasi: Pahami bagaimana teknik seperti regularisasi L1 dan L2 membantu mencegah overfitting dengan menambahkan penalti pada model yang kompleks.
  10. Penurunan Gradien: Dapatkan pemahaman dasar tentang algoritme pengoptimalan seperti penurunan gradien, yang digunakan untuk menemukan parameter terbaik untuk model pembelajaran mesin.
  11. Fungsi Kerugian:Pelajari berbagai fungsi kerugian yang digunakan model untuk mengukur seberapa baik kinerjanya. Ini memandu proses pembelajaran selama pelatihan.
  12. Pengurangan Dimensi: Memahami teknik seperti Analisis Komponen Utama (PCA) dan t-SNE untuk mengurangi jumlah fitur sekaligus menjaga informasi penting.
  13. Bias dan Keadilan: Waspadai bias dalam data dan model, dan pelajari teknik untuk mengurangi bias dan memastikan keadilan.
  14. Kurva Pembelajaran: Pahami bagaimana kurva pembelajaran membantu Anda menganalisis performa model saat Anda mengubah jumlah data pelatihan.
  15. Pembelajaran Transfer: Pelajari tentang penggunaan model terlatih dan transfer pembelajaran untuk memanfaatkan pengetahuan dari satu tugas ke tugas lainnya.

Menguasai konsep-konsep ini akan memberi Anda dasar yang kuat untuk mengatasi berbagai masalah pembelajaran mesin dan beradaptasi dengan model dan teknik baru seiring berkembangnya bidang ini.