Perlombaan untuk mendapatkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari kumpulan data semakin cepat. Bisnis saat ini sangat ingin tetap menjadi yang terdepan, dan komponen penting dari hal ini adalah mengurangi Waktu untuk Mencermati (lihat artikel saya sebelumnya tentang hal ini di sini). Salah satu senjata paling ampuh yang dimiliki analis untuk mencapai hal ini adalah Pembelajaran Mesin Otomatis, atau AutoML. Dalam artikel ini, kita akan mempelajari bagaimana AutoML dapat menjadi terobosan dalam mengurangi Time to Insight.
Apa itu AutoML?
Pembelajaran Mesin Otomatis (AutoML) mengacu pada otomatisasi proses end-to-end penerapan pembelajaran mesin pada masalah dunia nyata. Ini mencakup segalanya mulai dari prapemrosesan data dan pemilihan fitur hingga pemilihan model, penyetelan hyperparameter, dan evaluasi. Intinya, AutoML bertujuan untuk menjadikan pembelajaran mesin lebih mudah diakses dan efisien, bahkan bagi mereka yang mungkin tidak memiliki keahlian luas di bidangnya.
Bagaimana AutoML Membantu Mengurangi Waktu untuk Wawasan
1. Menyederhanakan Pemrosesan Awal Data
Pemrosesan awal data, yang mencakup pembersihan data, transformasi, dan rekayasa fitur, seringkali merupakan langkah yang memakan waktu. Platform AutoML sering kali dilengkapi dengan alat bawaan untuk prapemrosesan data otomatis, yang membantu dalam menyeleksi data untuk pelatihan model dengan intervensi manual minimal. Hal ini secara signifikan mengurangi waktu yang dihabiskan para analis untuk mengolah data.
2. Pemilihan Model dan Penyetelan Hyperparameter yang Efisien
Salah satu aspek pembelajaran mesin yang lebih kompleks adalah memilih model yang tepat dan menyesuaikan hyperparameternya. Platform AutoML dapat secara otomatis menguji beberapa algoritme dan hyperparameternya untuk menemukan yang paling cocok untuk data tertentu. Hal ini tidak hanya menghemat waktu tetapi juga menghilangkan kebutuhan akan pengetahuan mendalam tentang setiap algoritma.
3. Skalabilitas
Platform AutoML biasanya dirancang agar dapat diskalakan. Mereka dapat menangani kumpulan data besar dan model kompleks tanpa memerlukan konfigurasi sumber daya komputasi secara manual. Artinya, analis dapat berfokus pada pemahaman data dan interpretasi hasil dibandingkan mengelola infrastruktur, sehingga menghasilkan wawasan yang lebih cepat.
