Menentukan apakah model pembelajaran mesin dilatih dengan benar merupakan aspek penting dalam proses pengembangan model. Meskipun akurasi merupakan metrik penting (atau bahkan metrik utama) dalam mengevaluasi performa suatu model, akurasi bukanlah satu-satunya indikator model yang terlatih. Mencapai akurasi di atas 90% bukanlah ambang batas universal untuk semua tugas pembelajaran mesin. Tingkat akurasi yang dapat diterima dapat bervariasi tergantung pada masalah spesifik yang sedang ditangani.
Akurasi adalah ukuran seberapa sering model membuat prediksi yang benar dari seluruh prediksi yang dibuat. Ini dihitung sebagai jumlah prediksi yang benar dibagi dengan jumlah total prediksi. Namun, akurasi saja mungkin tidak memberikan gambaran lengkap tentang performa model, terutama jika kumpulan data tidak seimbang, yang berarti terdapat perbedaan signifikan dalam jumlah instance di setiap kelas.
Selain akurasi, metrik evaluasi lainnya seperti presisi, perolehan, dan skor F1 biasanya digunakan untuk menilai performa model pembelajaran mesin. Presisi mengukur proporsi prediksi positif yang sebenarnya dari semua prediksi positif, sementara recall menghitung proporsi prediksi positif yang sebenarnya dari semua prediksi positif yang sebenarnya. Skor F1 adalah rata-rata harmonis dari presisi dan perolehan serta memberikan keseimbangan antara kedua metrik tersebut.
Penting untuk mempertimbangkan persyaratan spesifik dari masalah yang dihadapi saat menentukan apakah suatu model dilatih dengan benar. Misalnya, dalam tugas diagnosis medis, mencapai akurasi yang tinggi sangat penting untuk memastikan prediksi yang akurat dan menghindari kesalahan diagnosis. Di sisi lain, dalam skenario deteksi penipuan, penarikan kembali yang tinggi mungkin lebih penting untuk menangkap sebanyak mungkin kasus penipuan, bahkan dengan mengorbankan beberapa kesalahan positif.
Selain itu, performa model harus dievaluasi tidak hanya pada data pelatihan tetapi juga pada kumpulan data validasi terpisah untuk menilai kemampuan generalisasinya. Overfitting, yaitu model yang berperforma baik pada data pelatihan, namun buruk pada data yang tidak terlihat, dapat dideteksi melalui metrik validasi. Teknik seperti validasi silang dapat membantu mengurangi overfitting dan memberikan evaluasi performa model yang lebih kuat.
Meskipun akurasi adalah indikator utama performa model, penting untuk mempertimbangkan metrik lain seperti presisi, perolehan, dan skor F1, serta persyaratan spesifik dari domain masalah. Tidak ada batasan tetap untuk keakuratan yang berlaku secara universal, dan evaluasi suatu model harus komprehensif, dengan mempertimbangkan berbagai metrik dan teknik validasi untuk memastikan efektivitasnya dalam penerapan di dunia nyata.
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)