5 Library Untuk Otomasi Machine Learning

Machine Learning telah memimpin era inovasi dalam analisis data dan pengambilan keputusan otomatis. Namun, untuk menerapkan model Machine Learning yang kuat dan efektif, seringkali diperlukan waktu dan upaya yang signifikan dalam proses pra-pemrosesan, pemilihan model, dan penyetelan hyperparameter.

Untuk mempermudah dan mempercepat proses ini, banyak library dan alat otomatisasi Machine Learning telah diperkenalkan. Dalam artikel ini, kami akan membahas lima library kelas dunia yang mampu mendukung para praktisi Data Science dan Machine Learning Engineer dalam mencapai hasil yang optimal dengan efisiensi tinggi. Setiap library memiliki karakteristiknya sendiri dan menawarkan berbagai alat untuk mempercepat siklus pengembangan model. Mari kita telusuri bersama lima library yang menghadirkan kemudahan dan efisiensi dalam dunia Machine Learning.

Apa itu AutoML?

Automated Machine Learning (AutoML) adalah pendekatan inovatif yang memanfaatkan teknik otomatisasi untuk mengotomatisasi sebagian besar atau seluruh proses dalam pengembangan model Machine Learning. Tujuan utama dari AutoML adalah memungkinkan para profesional Data Science dan pengembang Machine Learning untuk membuat dan memilih model yang kuat tanpa harus menghabiskan banyak waktu dan upaya pada tugas-tugas pra-pemrosesan dan pemilihan model.

AutoML memanfaatkan algoritma pencarian ruang parameter, teknik ensemble, dan optimasi untuk menghasilkan model Machine Learning yang optimal. Dengan demikian, AutoML memungkinkan para praktisi untuk fokus pada aspek interpretasi dan implementasi dari model, sementara sebagian besar kompleksitas teknis ditangani secara otomatis.

1. TPOT

TPOT adalah singkatan dari "Tree-based Pipeline Optimization Tool". TPOT merupakan sebuah library Python yang menyediakan alat otomatisasi untuk pemilihan model, pemrosesan data, dan penyetelan hyperparameter. TPOT menggunakan algoritma pencarian genetik untuk mencari kombinasi terbaik dari pra-pemrosesan data, model, dan hyperparameter untuk tugas Machine Learning tertentu.

Dengan fondasi kuat dari pustaka scikit-learn, TPOT memanfaatkan Genetic Programming (GP) untuk secara efisien menemukan rangkaian model terbaik untuk dataset yang diberikan. Pendekatan GP yang digunakan oleh TPOT memungkinkan proses pemilihan model menjadi lebih otomatis dan terstruktur.

TPOT tidak hanya berhenti pada pemilihan model. Alat ini menggunakan Genetic Programming untuk secara otomatis merancang dan mengoptimalkan serangkaian transformasi data. Hal ini terutama berkaitan dengan proses rekayasa fitur dan model Machine Learning. Tujuannya adalah untuk memaksimalkan kinerja dataset pembelajaran terawasi yang diberikan. Dengan TPOT, para praktisi Data Science tidak hanya dapat menghemat waktu, tetapi juga dapat yakin bahwa mereka mendapatkan pipeline model terbaik yang dapat dihasilkan untuk tugas mereka.

Pemahaman dan penyetelan TPOT cukup mudah,salah satu contohnya seperti pada baris kode berikut:

2. H2O AutoML

H2O AutoML adalah sebuah platform AutoML yang kuat dan sangat scalable yang dikembangkan oleh perusahaan H2O.ai. Platform ini menyediakan antarmuka yang ramah pengguna dan memungkinkan para pengguna untuk dengan mudah melatih dan memvalidasi banyak model Machine Learning secara bersamaan.

H2O AutoML secara otomatis mencari berbagai jenis model seperti Regresi, Klasifikasi, dan Clustering untuk menentukan model terbaik untuk dataset yang diberikan. Selain itu, H2O AutoML juga memungkinkan pengguna untuk menyesuaikan proses otomatisasi, memungkinkan para praktisi untuk mengontrol tingkat otomatisasi yang diinginkan.Pustaka H2O AutoML telah dikenal sebagai salah satu yang terdepan dalam otomatisasi Machine Learning. 

Dengan bantuan H2O AutoML, para pengguna dapat melatih dan menyetel banyak model dalam waktu singkat. Namun, pertanyaannya adalah, bagaimana H2O AutoML mencapai efisiensi yang luar biasa ini?

Inti dari H2O adalah implementasi utamanya yang ditulis dalam bahasa pemrograman Java. Algoritmanya dikembangkan di atas kerangka kerja terdistribusi Map/Reduce, dengan memanfaatkan kerangka kerja Java Fork/Join untuk multithreading. Data dibaca secara paralel dan didistribusikan di seluruh kluster, serta disimpan di memori dalam format kolom yang terkompresi.

3. AutoGluon

AutoGluon adalah library AutoML yang dikembangkan oleh tim Amazon AWS. Ini menyediakan serangkaian alat otomatisasi yang dapat digunakan untuk berbagai tugas Machine Learning, termasuk klasifikasi, regresi, dan penyelesaian tugas-tugas lainnya.

Salah satu keunggulan utama dari AutoGluon adalah kemampuannya untuk secara otomatis menangani berbagai jenis dataset, termasuk dataset dengan ribuan kolom atau jutaan baris. AutoGluon bukan hanya terbatas pada data terstruktur tabular. Framework ini juga mampu menangani tugas-tugas klasifikasi gambar, deteksi objek, dan pemrosesan bahasa alami. Ini membuatnya menjadi pilihan yang sangat kuat untuk berbagai jenis proyek Machine Learning.

Berikut adalah fitur-fitur inti dari AutoGluon:

• Otomatisasi Pencarian Arsitektur Deep Learning dan hyperparameter Terbaik

Salah satu kendala utama dalam pengembangan model Deep Learning adalah menemukan arsitektur dan hyperparameter yang tepat. AutoGluon mengatasi hal ini dengan otomatisasi, memungkinkan pengguna untuk fokus pada analisis hasil daripada terjebak dalam detail teknis.

• Pemilihan Model dan Penyetelan hyperparameter Otomatis

AutoGluon tidak hanya membantu dalam memilih model terbaik, tetapi juga menyetel hyperparameter secara otomatis. Hal ini memastikan bahwa model yang dihasilkan memiliki kinerja optimal tanpa memerlukan banyak upaya manual.

• Otomatisasi Pra-Pemrosesan Data

Pra-pemrosesan data adalah tahap awal penting dalam pengembangan model. AutoGluon mempermudah proses ini dengan otomatisasi, menghemat waktu dan usaha pengguna.

Dengan kombinasi fitur-fitur tersebut, AutoGluon memberikan solusi otomatisasi Machine Learning yang kuat. Framework ini tidak hanya mempercepat proses pengembangan model Deep Learning, tetapi juga membuatnya lebih dapat diakses oleh berbagai kalangan, terlepas dari tingkat keahlian mereka. Dengan AutoGluon, AWS membuka pintu bagi para praktisi untuk memanfaatkan potensi Deep Learning dengan lebih mudah dan efisien.

Berikut contoh kode untuk pengimplementasian AutoGluon : 

4. MLbox

MLbox adalah library AutoML yang memungkinkan para pengguna untuk mengotomatisasi langkah-langkah penting dalam siklus hidup Machine Learning, termasuk pemrosesan data, pemilihan model, dan penyetelan hyperparameter. MLbox memanfaatkan teknik ensemble dan optimasi untuk mencapai hasil yang optimal.

Salah satu fitur unik dari MLbox adalah kemampuannya untuk menangani data kategorik dan data tabular dengan sangat baik. Library ini menyediakan fitur yang kuat untuk menangani tipe data tersebut dengan memungkinkan para pengguna untuk memaksimalkan performa model pada dataset yang kompleks.

Berikut adalah fitur utama dari MLBox:

• Seleksi Fitur, Imputasi Nilai yang Hilang, dan Deteksi Pencilan

MLBox menyediakan alat untuk memilih fitur yang paling relevan, mengisi nilai yang hilang, dan mendeteksi pencilan. Hal ini memungkinkan pengguna untuk membersihkan dan mempersiapkan data dengan cepat dan efisien.

• Pra-Pemrosesan Data Cepat

Proses pra-pemrosesan data seringkali menjadi batu sandungan dalam pengembangan model Machine Learning. MLBox mempercepat proses ini dengan otomatisasi, membebaskan para pengguna dari kerumitan tugas-tugas pra-pemrosesan yang sering kali memakan waktu.

• Optimasi hyperparameter Otomatis

Menyetel hyperparameter adalah langkah penting dalam pengembangan model yang seringkali membutuhkan eksperimen manual. Dengan MLBox, proses ini dilakukan secara otomatis, memastikan bahwa model yang dihasilkan memiliki kinerja optimal.

• Pemilihan Model Otomatis untuk Klasifikasi dan Regresi

MLBox membantu dalam memilih model terbaik untuk tugas klasifikasi dan regresi, memastikan bahwa model yang dihasilkan paling sesuai dengan data yang ada.

• Prediksi Model dan Interpretabilitas Model

Setelah model dibuat, MLBox memungkinkan pengguna untuk melakukan prediksi dengan mudah. Selain itu, alat interpretasi model memungkinkan pengguna untuk memahami faktor-faktor apa yang mempengaruhi hasil prediksi.

Dengan kombinasi dari fitur-fitur ini, MLBox memberikan solusi otomatisasi Machine Learning yang kuat. Berikut salah satu contoh kode pengimplementasian MLBox:

5. AutoViML

AutoViML adalah sebuah library AutoML yang difokuskan pada tugas-tugas seperti computer vision dengan menyediakan alat otomatisasi untuk memproses data gambar, membangun dan menilai model visi komputer, dan memilih model terbaik.

AutoViML sendiri merupakan library Python yang memanfaatkan beragam fitur otomasi sepertipra-pemrosesan data dan interpretabilitas yang membuatnya menjadi alat yang sangat kuat dalam dunia Machine Learning. AutoViML adalah pilihan yang sangat baik untuk para praktisi Data Science dan pengembang yang bekerja dengan data gambar dan ingin memanfaatkan kekuatan otomatisasi untuk mempercepat pengembangan model visi komputer.

Berikut adalah fitur utama dari AutoViML:

• Pemrosesan Data Otomatis dan Pembersihan Data

Ketika diberikan dataset, AutoViML secara otomatis berupaya menangani nilai yang hilang, memformat variabel, menambahkan variabel, dan banyak lagi. Hal ini memungkinkan pengguna untuk mempersiapkan data dengan cepat dan efisien tanpa harus terjebak dalam detail teknis.

• Seleksi Fitur Otomatis

Salah satu tantangan dalam Machine Learning adalah memilih variabel fitur yang paling relevan. AutoViML secara otomatis melakukan seleksi fitur, terutama bermanfaat ketika dimensi fitur sangat tinggi. Dengan demikian, pengguna dapat fokus pada variabel yang benar-benar penting.

• Pelatihan Model dan Penentuan hyperparameter Terbaik

AutoViML mampu melatih beberapa model sekaligus dan secara otomatis mengidentifikasi hyperparameter terbaik. Hal ini memastikan bahwa model yang dihasilkan memiliki kinerja optimal tanpa memerlukan banyak eksperimen manual.

• Interpretability Model

Salah satu aspek penting dari Machine Learning adalah memahami alasan di balik prediksi model. AutoViML menyediakan alat interpretasi model yang memungkinkan pengguna untuk memahami faktor-faktor apa yang mempengaruhi hasil prediksi.

Dari semua fitur tersebut, AutoViML dapat diimplementasikan seperti pada kode di bawah :

Kesimpulan

Dari TPOT yang memanfaatkan Genetic Programming hingga H2O AutoML yang menghadirkan kemampuan skala besar, dan dari AutoGluon yang dioptimalkan oleh AWS hingga MLbox yang ahli dalam data tabular, serta AutoViML yang memikat hati para praktisi visi komputer, kelima library AutoML ini membawa revolusi dalam dunia pengembangan model Machine Learning.

Melalui otomatisasi pemilihan model terbaik, penyetelan hyperparameter, dan pra-pemprosesan data, para praktisi Data Science dan Machine Learning Engineer dapat memanfaatkan waktu dan sumber daya dengan lebih efisien. Dengan menggunakan alat-alat ini, mereka dapat fokus pada inti dari analisis data dan interpretasi hasil model.

Jika kalian tertarik untuk mengenali lebih dalam mengenai hal-hal keren dibidang data science dan berminat untuk menjadi #JadiTalentaData selanjutnya, kalian bisa bergabung bersama Algoritma Data Science School dengan penawaran rangkaian program dan kurikulum yang dapat membantu anda memahami seluruh aspek dan elemen di dunia data. Tunggu apalagi, mari bergabung bersama Algoritma sekarang!

Faiq Azmi Nurfaizi