Pembelajaran mesin

Machine Learning atau juga ML, adalah bagian dari Artificial Intelligence (apakah Anda belum tahu Apa itu Artificial Intelligence, Anda dapat membaca artikel saya: “Artificial Intelligence (AI) “)

ML adalah studi tentang algoritma komputer yang terus berkembang seiring berjalannya waktu. Studi dan pembuatan algoritme yang dapat belajar dari data dan membuat prediksi tentang data dieksplorasi dalam ML.

Divisi pembelajaran mesin

Siklus Hidup Pembelajaran Mesin

Siklus hidup pembelajaran mesin adalah proses langkah demi langkah untuk membuat, menggunakan, dan memelihara model pembelajaran mesin. Ini mencakup tahapan dan tugas penting untuk memastikan solusi pembelajaran mesin yang sukses dan dapat diandalkan. Berikut tahapan utamanya:

  1. Pengumpulan Data: Kumpulkan data relevan yang diperlukan untuk proyek pembelajaran mesin Anda. Data ini berfungsi sebagai dasar untuk melatih dan menguji model Anda.
  2. Pemrosesan Awal Data: Membersihkan, memformat, dan mengubah data agar sesuai untuk pelatihan. Langkah ini melibatkan penanganan nilai yang hilang, outlier, dan pengkodean variabel kategori.
  3. Rekayasa Fitur:Pilih dan buat fitur (variabel masukan) yang paling relevan untuk model Anda. Rekayasa fitur yang baik dapat berdampak signifikan terhadap performa model.
  4. Pemilihan Model: Pilih algoritme pembelajaran mesin atau arsitektur model yang sesuai berdasarkan sifat masalah Anda (klasifikasi, regresi, pengelompokan, dll.) dan data yang tersedia.
  5. Pelatihan Model: Gunakan data yang telah disiapkan untuk melatih model yang dipilih. Hal ini melibatkan penyesuaian parameter model untuk mengoptimalkan kinerjanya.
  6. Evaluasi Model: Menilai kinerja model menggunakan metrik seperti akurasi, presisi, perolehan, atau lainnya bergantung pada masalah Anda. Hal ini membantu menentukan seberapa baik performa model.
  7. Penyesuaian Model: Sempurnakan model dengan menyesuaikan hyperparameter dan melakukan perbaikan berdasarkan hasil evaluasi. Tujuannya adalah untuk mencapai kinerja terbaik.
  8. Penerapan Model: Setelah model memenuhi kriteria performa Anda, terapkan model tersebut dalam lingkungan produksi, sehingga dapat diakses untuk prediksi atau pengambilan keputusan.
  9. Pemantauan dan Pemeliharaan: Terus memantau performa model di dunia nyata. Evaluasi kembali dan latih kembali model sesuai kebutuhan untuk menjaga keakuratan dan relevansinya.
  10. Feedback Loop: Kumpulkan masukan dari prediksi model dan gunakan untuk melakukan perbaikan dalam pengumpulan data, prapemrosesan, rekayasa fitur, dan pembaruan model.

Siklus hidup pembelajaran mesin adalah proses berulang, dan perbaikan dapat dilakukan pada setiap tahap untuk meningkatkan kinerja model dan beradaptasi dengan perubahan data dan persyaratan.