7 Langkah dalam Machine Learning: Dari Data hingga Prediksi

Machine learning telah memberikan kemampuan baru kepada sistem komputer, mulai dari mendeteksi kanker kulit hingga mengklasifikasikan minuman. Bagaimana sebenarnya machine learning bekerja di balik layar? Artikel ini akan membahas tujuh langkah penting dalam machine learning, dan bagaimana Anda dapat menggunakannya untuk mendapatkan jawaban dari data Anda. Selamat datang di panduan Machine Learning ini!

Langkah-langkah dalam Machine Learning

Machine learning telah mengubah cara komputer berinteraksi dengan dunia, memungkinkan mereka untuk melakukan tugas yang sebelumnya hanya bisa dilakukan oleh manusia. Namun, apa sebenarnya yang terjadi di balik layar dalam proses machine learning? Mari kita jelajahi tujuh langkah kunci yang membantu kita memahami bagaimana komputer bisa memahami dan menjawab pertanyaan dari data.

1. Pengumpulan Data

Dalam machine learning, langkah pertama adalah pengumpulan data. Kualitas dan kuantitas data yang Anda kumpulkan akan secara langsung memengaruhi seberapa baik model prediktif Anda nantinya. Misalnya, jika Anda ingin membuat model yang dapat membedakan antara wine dan beer, Anda perlu mengumpulkan data tentang warna dan kandungan alkohol dari kedua minuman ini. Data ini akan menjadi dasar pelatihan model Anda.

2. Persiapan Data

Setelah mengumpulkan data, langkah berikutnya adalah persiapan data. Anda perlu memuat data ke dalam tempat yang sesuai dan mempersiapkannya untuk digunakan dalam pelatihan machine learning. Ini termasuk menggabungkan semua data, mengacak urutan data, dan melakukan visualisasi data untuk memahami hubungan antara variabel yang berbeda. Selain itu, Anda perlu membagi data menjadi dua bagian: data pelatihan dan data evaluasi.

3. Memilih Model

Ada berbagai jenis model dalam machine learning, dan Anda perlu memilih model yang sesuai dengan jenis data yang Anda miliki. Dalam contoh kita, dengan hanya dua fitur (warna dan persentase alkohol), kita dapat menggunakan model linear sederhana untuk membedakan antara wine dan beer.

4. Pelatihan Model

Langkah berikutnya adalah pelatihan model. Anda akan menggunakan data pelatihan untuk secara bertahap meningkatkan kemampuan model Anda dalam memprediksi apakah minuman tertentu adalah wine atau beer. Proses ini mirip dengan seseorang belajar mengemudi. Pada awalnya, model Anda tidak tahu bagaimana cara memprediksi dengan benar, tetapi dengan latihan dan koreksi, ia akan menjadi lebih baik.

5. Evaluasi Model

Setelah pelatihan selesai, saatnya untuk mengevaluasi model Anda. Ini melibatkan pengujian model Anda dengan data evaluasi yang belum pernah digunakan dalam pelatihan. Evaluasi memberi Anda gambaran tentang seberapa baik model Anda dapat berperforma di dunia nyata.

6. Penyetelan Hyperparameter

Ketika Anda telah mengevaluasi model Anda, Anda mungkin ingin menyesuaikan beberapa parameter untuk meningkatkan performa model. Ini melibatkan penyetelan hyperparameter seperti seberapa sering data pelatihan diulang dan laju pembelajaran. Penyetelan ini memainkan peran penting dalam akurasi dan kecepatan pelatihan model.

7. Prediksi

Akhirnya, setelah Anda puas dengan pelatihan dan penyetelan model, Anda dapat menggunakannya untuk melakukan prediksi. Dengan model machine learning, Anda dapat menjawab pertanyaan seperti apakah sebuah minuman adalah wine atau beer berdasarkan warna dan kandungan alkoholnya.

Kesimpulan

Machine learning adalah alat yang kuat untuk menjawab pertanyaan berdasarkan data. Dalam artikel ini, kami telah membahas tujuh langkah penting dalam proses machine learning, mulai dari pengumpulan data hingga melakukan prediksi dengan model yang akurat. Dengan pemahaman yang lebih baik tentang langkah-langkah ini, Anda dapat menggali lebih dalam ke dunia machine learning dan menjawab pertanyaan-pertanyaan yang lebih kompleks.

Tertarik mendalami Machine Learning dan Data Science, yuk bergabung dalam program academy Algoritma dan #JadiTalentaData yang paling dicari abad ini. Tunggu apalagi! Yuk bergabung bersama Algoritma sekarang.