Mendefinisikan masalah dalam pembelajaran mesin (ML) melibatkan pendekatan sistematis untuk merumuskan tugas yang ada sedemikian rupa sehingga dapat diselesaikan menggunakan teknik ML. Proses ini sangat penting karena meletakkan dasar bagi keseluruhan alur ML, mulai dari pengumpulan data hingga pelatihan dan evaluasi model. Dalam jawaban ini, kami akan menguraikan langkah-langkah algoritmik untuk mendefinisikan suatu masalah di ML, memberikan penjelasan yang detail dan komprehensif.
1. Identifikasi Tujuan:
Langkah pertama adalah mendefinisikan dengan jelas tujuan dari masalah ML. Hal ini melibatkan pemahaman hasil atau prediksi yang diinginkan yang harus diberikan oleh model ML. Misalnya, dalam tugas klasifikasi email spam, tujuannya mungkin untuk mengklasifikasikan email secara akurat sebagai spam atau non-spam.
2. Merumuskan Masalah:
Setelah tujuan diidentifikasi, masalah perlu dirumuskan. Hal ini termasuk menentukan jenis masalah ML, yang dapat masuk ke dalam salah satu kategori berikut:
A. Pembelajaran yang Diawasi: Jika data berlabel tersedia, masalahnya dapat dibingkai sebagai tugas pembelajaran yang diawasi. Ini melibatkan prediksi variabel keluaran dari sekumpulan variabel masukan berdasarkan kumpulan data pelatihan. Misalnya, memprediksi harga rumah berdasarkan fitur seperti lokasi, ukuran, dan jumlah kamar.
B. Pembelajaran Tanpa Pengawasan: Jika hanya tersedia data tanpa label, masalahnya dapat dibingkai sebagai tugas pembelajaran tanpa pengawasan. Tujuannya di sini adalah untuk menemukan pola atau struktur dalam data tanpa variabel keluaran yang telah ditentukan sebelumnya. Algoritme pengelompokan, seperti K-means, dapat digunakan untuk mengelompokkan titik data yang serupa.
C. Pembelajaran Penguatan: Dalam pembelajaran penguatan, agen belajar berinteraksi dengan lingkungan untuk memaksimalkan sinyal penghargaan. Masalahnya dibingkai sebagai Markov Decision Process (MDP), dimana agen mengambil tindakan berdasarkan keadaan saat ini dan menerima umpan balik dalam bentuk imbalan. Contohnya termasuk melatih agen untuk bermain game atau mengendalikan robot.
3. Tentukan Masukan dan Keluaran:
Selanjutnya, penting untuk menentukan variabel masukan dan keluaran untuk masalah ML. Hal ini melibatkan penentuan fitur atau atribut yang akan digunakan sebagai masukan pada model ML dan variabel target yang harus diprediksi oleh model. Misalnya, dalam tugas analisis sentimen, masukannya bisa berupa dokumen teks, sedangkan keluarannya berupa label sentimen (positif, negatif, atau netral).
4. Mengumpulkan dan Memproses Data Sebelumnya:
Data memainkan peran penting dalam ML, dan penting untuk mengumpulkan kumpulan data yang sesuai untuk masalah yang ada. Hal ini melibatkan pengumpulan data relevan yang mewakili skenario dunia nyata di mana model akan diterapkan. Data harus beragam, representatif, dan mencakup berbagai kemungkinan masukan dan keluaran.
Setelah data dikumpulkan, langkah prapemrosesan perlu dilakukan untuk membersihkan dan mengubah data ke dalam format yang sesuai untuk algoritma ML. Ini mungkin termasuk menghapus duplikat, menangani nilai yang hilang, menormalkan fitur, dan mengkodekan variabel kategori.
5. Pisahkan Kumpulan Data:
Untuk mengevaluasi performa model ML, perlu membagi kumpulan data menjadi kumpulan pelatihan, validasi, dan pengujian. Set pelatihan digunakan untuk melatih model, set validasi digunakan untuk menyetel hyperparameter dan mengevaluasi model yang berbeda, dan set pengujian digunakan untuk menilai performa akhir dari model yang dipilih. Pemisahan data harus dilakukan secara hati-hati untuk memastikan sampel yang representatif di setiap kumpulan.
6. Pilih Algoritma ML:
Berdasarkan rumusan masalah dan jenis datanya, perlu dipilih algoritma ML yang tepat. Ada berbagai algoritma yang tersedia, seperti pohon keputusan, mesin vektor dukungan, jaringan saraf, dan metode ansambel. Pilihan algoritma bergantung pada faktor-faktor seperti kompleksitas masalah, sumber daya komputasi yang tersedia, dan persyaratan interpretabilitas.
7. Melatih dan Mengevaluasi Model:
Setelah algoritma dipilih, model perlu dilatih menggunakan dataset pelatihan. Selama pelatihan, model mempelajari pola dan hubungan mendasar dalam data. Setelah pelatihan, model dievaluasi menggunakan set validasi untuk menilai performanya. Metrik seperti akurasi, presisi, perolehan, dan skor F1 dapat digunakan untuk mengukur performa model.
8. Sempurnakan dan Optimalkan:
Berdasarkan evaluasi kinerja, model tersebut mungkin perlu disesuaikan dan dioptimalkan. Hal ini melibatkan penyesuaian hyperparameter, seperti kecepatan pembelajaran, regularisasi, atau arsitektur jaringan, untuk meningkatkan performa model. Teknik seperti validasi silang dan pencarian grid dapat digunakan untuk menemukan hyperparameter yang optimal.
9. Uji dan Terapkan:
Setelah model disempurnakan dan dioptimalkan, model perlu diuji menggunakan kumpulan data pengujian untuk mendapatkan evaluasi kinerja akhir. Jika model memenuhi kriteria performa yang diinginkan, model dapat diterapkan di lingkungan produksi untuk membuat prediksi pada data baru yang tidak terlihat. Pemantauan dan pembaruan model secara berkala mungkin diperlukan untuk memastikan kelanjutan kinerjanya.
Mendefinisikan masalah dalam ML melibatkan pendekatan algoritmik sistematis yang mencakup mengidentifikasi tujuan, merumuskan masalah, menentukan input dan output, mengumpulkan dan memproses data terlebih dahulu, memisahkan kumpulan data, memilih algoritma ML, melatih dan mengevaluasi model, menyempurnakan dan mengoptimalkan, dan terakhir menguji dan menerapkan model.
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
Lebih banyak pertanyaan dan jawaban:
- Bidang: Kecerdasan Buatan
- Program: Pembelajaran Mesin Google Cloud EITC/AI/GCML (pergi ke program sertifikasi)
- Pelajaran: Pengantar (pergi ke pelajaran terkait)
- Topik: Apa itu pembelajaran mesin (pergi ke topik terkait)