Persiapan data memainkan peran penting dalam proses pembelajaran mesin, karena dapat menghemat waktu dan tenaga secara signifikan dengan memastikan bahwa data yang digunakan untuk model pelatihan berkualitas tinggi, relevan, dan diformat dengan benar. Dalam jawaban ini, kami akan mengeksplorasi bagaimana persiapan data dapat mencapai manfaat ini, dengan fokus pada dampaknya terhadap kualitas data, rekayasa fitur, dan performa model.
Pertama, persiapan data membantu meningkatkan kualitas data dengan mengatasi berbagai masalah seperti nilai yang hilang, outlier, dan inkonsistensi. Dengan mengidentifikasi dan menangani nilai yang hilang secara tepat, seperti melalui teknik imputasi atau menghapus instans dengan nilai yang hilang, kami memastikan bahwa data yang digunakan untuk pelatihan sudah lengkap dan andal. Demikian pula, outlier dapat dideteksi dan ditangani, baik dengan menghapusnya atau mengubahnya agar berada dalam kisaran yang dapat diterima. Ketidakkonsistenan, seperti nilai yang bertentangan atau catatan duplikat, juga dapat diselesaikan selama tahap persiapan data, memastikan bahwa kumpulan data bersih dan siap untuk dianalisis.
Kedua, persiapan data memungkinkan rekayasa fitur yang efektif, yang melibatkan transformasi data mentah menjadi fitur bermakna yang dapat digunakan oleh algoritme pembelajaran mesin. Proses ini sering melibatkan teknik seperti normalisasi, penskalaan, dan pengkodean variabel kategorikal. Normalisasi memastikan bahwa fitur berada pada skala yang sama, mencegah fitur tertentu mendominasi proses pembelajaran karena nilainya yang lebih besar. Penskalaan dapat dicapai melalui metode seperti penskalaan min-max atau standardisasi, yang menyesuaikan rentang atau distribusi nilai fitur agar lebih sesuai dengan persyaratan algoritme. Mengkodekan variabel kategori, seperti mengonversi label teks menjadi representasi numerik, memungkinkan algoritme pembelajaran mesin memproses variabel ini secara efektif. Dengan melakukan tugas-tugas rekayasa fitur ini selama persiapan data, kami dapat menghemat waktu dan tenaga dengan menghindari keharusan mengulangi langkah-langkah ini untuk setiap iterasi model.
Selain itu, persiapan data berkontribusi pada peningkatan kinerja model dengan menyediakan kumpulan data yang disiapkan dengan baik yang selaras dengan persyaratan dan asumsi algoritme pembelajaran mesin yang dipilih. Misalnya, beberapa algoritme berasumsi bahwa data terdistribusi secara normal, sementara algoritme lain mungkin memerlukan tipe atau format data tertentu. Dengan memastikan bahwa data diubah dan diformat dengan tepat, kita dapat menghindari potensi kesalahan atau kinerja yang kurang optimal yang disebabkan oleh pelanggaran asumsi ini. Selain itu, persiapan data dapat melibatkan teknik seperti pengurangan dimensi, yang bertujuan untuk mengurangi jumlah fitur sambil mempertahankan informasi yang paling relevan. Hal ini dapat menghasilkan model yang lebih efisien dan akurat, karena mengurangi kerumitan masalah dan membantu menghindari overfitting.
Untuk mengilustrasikan waktu dan upaya yang dihemat melalui persiapan data, pertimbangkan skenario di mana proyek pembelajaran mesin melibatkan kumpulan data besar dengan nilai yang hilang, outlier, dan rekaman yang tidak konsisten. Tanpa persiapan data yang tepat, proses pengembangan model kemungkinan akan terhambat oleh kebutuhan untuk mengatasi masalah ini selama setiap iterasi. Dengan menginvestasikan waktu di muka dalam persiapan data, masalah ini dapat diselesaikan satu kali, sehingga menghasilkan kumpulan data yang bersih dan dipersiapkan dengan baik yang dapat digunakan di seluruh proyek. Ini tidak hanya menghemat waktu dan tenaga tetapi juga memungkinkan proses pengembangan model yang lebih ramping dan efisien.
Persiapan data adalah langkah penting dalam proses pembelajaran mesin yang dapat menghemat waktu dan tenaga dengan meningkatkan kualitas data, memfasilitasi rekayasa fitur, dan meningkatkan performa model. Dengan menangani masalah seperti missing value, outlier, dan inkonsistensi, persiapan data memastikan bahwa dataset yang digunakan untuk pelatihan dapat diandalkan dan bersih. Selain itu, ini memungkinkan rekayasa fitur yang efektif, mengubah data mentah menjadi fitur bermakna yang selaras dengan persyaratan algoritme pembelajaran mesin yang dipilih. Pada akhirnya, persiapan data berkontribusi pada peningkatan kinerja model dan proses pengembangan model yang lebih efisien.
Pertanyaan dan jawaban terbaru lainnya tentang Pembelajaran Mesin Google Cloud EITC/AI/GCML:
- Apa itu Text to Speech (TTS) dan bagaimana cara kerjanya dengan AI?
- Apa saja batasan dalam bekerja dengan kumpulan data besar dalam pembelajaran mesin?
- Bisakah pembelajaran mesin memberikan bantuan dialogis?
- Apa yang dimaksud dengan taman bermain TensorFlow?
- Apa sebenarnya arti kumpulan data yang lebih besar?
- Apa saja contoh hyperparameter algoritma?
- Apa itu pembelajaran ansambel?
- Bagaimana jika algoritme pembelajaran mesin yang dipilih tidak sesuai dan bagaimana cara memastikan bahwa algoritme tersebut dipilih dengan benar?
- Apakah model pembelajaran mesin memerlukan pengawasan selama pelatihannya?
- Apa parameter kunci yang digunakan dalam algoritma berbasis jaringan saraf?
Lihat pertanyaan dan jawaban lainnya di EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning