Siklus Hidup Machine Learning
Machine learning telah memberikan sistem komputer kemampuan untuk belajar secara otomatis tanpa diprogram secara eksplisit. Tetapi bagaimana sistem machine learning bekerja? Ini dapat dijelaskan menggunakan siklus hidup machine learning. Siklus hidup machine learning adalah proses siklik untuk membangun proyek machine learning yang efisien. Tujuan utama dari siklus hidup ini adalah untuk menemukan solusi untuk masalah atau proyek.
Siklus hidup machine learning melibatkan tujuh langkah utama, yang dijelaskan di bawah ini:
1. Mengumpulkan Data
Pengumpulan Data adalah langkah pertama dari siklus hidup machine learning. Tujuan dari langkah ini adalah untuk mengidentifikasi dan memperoleh semua data terkait masalah.
Pada langkah ini, kita perlu mengidentifikasi berbagai sumber data, karena data dapat dikumpulkan dari berbagai sumber seperti file, database, internet, atau perangkat mobile. Ini adalah salah satu langkah paling penting dalam siklus hidup. Kuantitas dan kualitas data yang dikumpulkan akan menentukan efisiensi output. Semakin banyak data yang ada, semakin akurat prediksinya.
Langkah ini mencakup tugas-tugas berikut:
- Mengidentifikasi berbagai sumber data
- Mengumpulkan data
- Mengintegrasikan data yang diperoleh dari berbagai sumber
Dengan melakukan tugas di atas, kita mendapatkan satu set data yang koheren, juga disebut sebagai dataset. Dataset ini akan digunakan pada langkah-langkah selanjutnya.
2. Persiapan Data
Setelah mengumpulkan data, kita perlu mempersiapkannya untuk langkah-langkah berikutnya. Persiapan data adalah langkah di mana kita menempatkan data kita ke dalam tempat yang sesuai dan mempersiapkannya untuk digunakan dalam pelatihan machine learning.
Pada langkah ini, pertama-tama kita mengumpulkan semua data, kemudian mengacak urutan data.
Langkah ini dapat dibagi lebih lanjut menjadi dua proses:
- Eksplorasi Data: Ini digunakan untuk memahami sifat data yang harus kita kerjakan. Kita perlu memahami karakteristik, format, dan kualitas data. Pemahaman yang lebih baik tentang data mengarah pada hasil yang efektif. Dalam hal ini, kita mencari korelasi, tren umum, dan outlier.
- Pra-pemrosesan Data: Langkah berikutnya adalah pra-pemrosesan data untuk analisisnya.
3. Pengolahan Data
Pengolahan data adalah proses membersihkan dan mengubah data mentah menjadi format yang dapat digunakan. Ini adalah proses membersihkan data, memilih variabel yang akan digunakan, dan mengubah data dalam format yang tepat agar lebih sesuai untuk analisis pada langkah berikutnya. Ini adalah salah satu langkah terpenting dari seluruh proses. Pembersihan data diperlukan untuk mengatasi masalah kualitas.
Tidak selalu data yang kita kumpulkan dapat digunakan karena beberapa data mungkin tidak berguna. Dalam aplikasi dunia nyata, data yang dikumpulkan dapat memiliki berbagai masalah, termasuk:
- Nilai yang Hilang
- Data Duplikat
- Data Tidak Valid
- Noise
Jadi, kita menggunakan berbagai teknik penyaringan untuk membersihkan data.
Penting untuk mendeteksi dan menghapus masalah di atas karena dapat mempengaruhi kualitas hasil secara negatif.
4. Analisis Data
Sekarang data yang telah dibersihkan dan dipersiapkan diteruskan ke langkah analisis. Langkah ini melibatkan:
- Pemilihan teknik analitis
- Membangun model
- Meninjau hasil
Tujuan dari langkah ini adalah untuk membangun model machine learning untuk menganalisis data menggunakan berbagai teknik analitis dan meninjau hasilnya. Ini dimulai dengan menentukan jenis masalah, di mana kita memilih teknik machine learning seperti Klasifikasi, Regresi, Analisis Klaster, Asosiasi, dll. Kemudian membangun model menggunakan data yang dipersiapkan, dan mengevaluasi model.
Maka, dalam langkah ini, kita mengambil data dan menggunakan algoritma machine learning untuk membangun model.
5. Melatih Model
Langkah selanjutnya adalah melatih model. Pada langkah ini, kita melatih model kita untuk meningkatkan kinerjanya agar hasil dari masalah lebih baik.
Kita menggunakan dataset untuk melatih model menggunakan berbagai algoritma machine learning. Melatih model diperlukan agar dapat memahami berbagai pola, aturan, dan fitur.
6. Menguji Model
Setelah model machine learning kita dilatih pada dataset tertentu, kita menguji model. Pada langkah ini, kita memeriksa akurasi model kita dengan memberikan dataset pengujian.
Pengujian model menentukan persentase akurasi model sesuai dengan kebutuhan proyek atau masalah.
7. Penerapan
Langkah terakhir dari siklus hidup machine learning adalah penerapan, di mana kita menerapkan model dalam sistem dunia nyata.
Jika model yang dipersiapkan menghasilkan hasil yang akurat sesuai kebutuhan kita dengan kecepatan yang dapat diterima, maka kita menerapkan model dalam sistem nyata. Namun sebelum menerapkan proyek, kita akan memeriksa apakah model tersebut meningkatkan kinerjanya menggunakan data yang tersedia atau tidak. Fase penerapan mirip dengan membuat laporan akhir untuk sebuah proyek.
//TC
