Proses pembuatan algoritma pembelajaran berdasarkan data tak kasat mata melibatkan beberapa langkah dan pertimbangan. Untuk mengembangkan algoritme untuk tujuan ini, penting untuk memahami sifat data yang tidak terlihat dan bagaimana data tersebut dapat dimanfaatkan dalam tugas pembelajaran mesin. Mari kita jelaskan pendekatan algoritmik untuk membuat algoritme pembelajaran berdasarkan data yang tidak terlihat, dengan fokus pada tugas klasifikasi.
Pertama, penting untuk mendefinisikan apa yang kami maksud dengan "data tak terlihat". Dalam konteks pembelajaran mesin, data tak kasat mata mengacu pada data yang tidak dapat diamati secara langsung atau tidak tersedia untuk dianalisis. Hal ini dapat mencakup data yang hilang, tidak lengkap, atau tersembunyi dalam beberapa hal. Tantangannya adalah mengembangkan algoritma yang dapat belajar secara efektif dari jenis data ini dan membuat prediksi atau klasifikasi yang akurat.
Salah satu pendekatan umum untuk menangani data yang tidak terlihat adalah dengan menggunakan teknik seperti imputasi atau augmentasi data. Imputasi melibatkan pengisian nilai yang hilang dalam kumpulan data berdasarkan pola atau hubungan yang diamati dalam data yang tersedia. Hal ini dapat dilakukan dengan menggunakan berbagai metode statistik, seperti imputasi rata-rata atau imputasi regresi. Augmentasi data, di sisi lain, melibatkan pembuatan titik data sintetis tambahan berdasarkan data yang ada. Hal ini dapat dilakukan dengan menerapkan transformasi atau gangguan pada data yang tersedia, memperluas set pelatihan secara efektif, dan memberikan lebih banyak informasi untuk algoritma pembelajaran.
Pertimbangan penting lainnya ketika bekerja dengan data tak kasat mata adalah rekayasa fitur. Rekayasa fitur melibatkan pemilihan atau pembuatan fitur paling relevan dari data yang tersedia yang dapat membantu algoritme pembelajaran membuat prediksi yang akurat. Dalam kasus data yang tidak terlihat, hal ini mungkin melibatkan identifikasi dan ekstraksi fitur tersembunyi atau laten yang tidak dapat diamati secara langsung. Misalnya, dalam tugas klasifikasi teks, keberadaan kata atau frasa tertentu mungkin menunjukkan label kelas, meskipun kata atau frasa tersebut tidak disebutkan secara eksplisit dalam teks. Dengan merancang dan memilih fitur secara cermat, algoritme pembelajaran dapat diberikan informasi yang diperlukan untuk membuat prediksi yang akurat.
Setelah data diproses sebelumnya dan fitur telah direkayasa, sekarang saatnya memilih algoritma pembelajaran yang sesuai. Ada berbagai algoritma yang dapat digunakan untuk tugas klasifikasi, seperti pohon keputusan, mesin vektor dukungan, atau jaringan saraf. Pemilihan algoritma bergantung pada karakteristik spesifik data dan masalah yang dihadapi. Penting untuk bereksperimen dengan berbagai algoritme dan mengevaluasi kinerjanya menggunakan metrik yang sesuai, seperti akurasi atau skor F1, untuk menentukan algoritme yang paling sesuai untuk tugas tersebut.
Selain memilih algoritma pembelajaran, penting juga untuk mempertimbangkan proses pelatihan. Hal ini melibatkan pemisahan data menjadi set pelatihan dan validasi, dan menggunakan set pelatihan untuk melatih algoritme dan set validasi untuk mengevaluasi kinerjanya. Sangat penting untuk memantau performa algoritme selama pelatihan dan melakukan penyesuaian jika diperlukan, seperti mengubah hyperparameter atau menggunakan teknik regularisasi, untuk mencegah overfitting atau underfitting.
Setelah algoritme pembelajaran dilatih dan divalidasi, algoritme tersebut dapat digunakan untuk membuat prediksi terhadap data baru yang belum terlihat. Ini sering disebut sebagai fase pengujian atau inferensi. Algoritme mengambil fitur data yang tidak terlihat sebagai masukan dan menghasilkan prediksi atau klasifikasi sebagai keluaran. Keakuratan algoritme dapat dievaluasi dengan membandingkan prediksinya dengan label sebenarnya dari data yang tidak terlihat.
Membuat algoritma pembelajaran berdasarkan data tak terlihat melibatkan beberapa langkah dan pertimbangan, termasuk prapemrosesan data, rekayasa fitur, pemilihan algoritma, serta pelatihan dan validasi. Dengan merancang dan menerapkan langkah-langkah ini secara hati-hati, dimungkinkan untuk mengembangkan algoritme yang dapat belajar secara efektif dari data yang tidak terlihat dan membuat prediksi atau klasifikasi yang akurat.
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