Algoritme pembelajaran mesin dirancang untuk membuat prediksi pada contoh baru dengan memanfaatkan pola dan hubungan yang dipelajari dari data yang ada. Dalam konteks Cloud Computing dan khususnya lab Google Cloud Platform (GCP), proses ini difasilitasi oleh Machine Learning yang canggih dengan Cloud ML Engine.
Untuk memahami bagaimana pembelajaran mesin membuat prediksi pada contoh baru, penting untuk memahami langkah-langkah mendasar yang terlibat:
1. Pengumpulan dan Persiapan Data: Langkah pertama adalah mengumpulkan data relevan yang mewakili masalah yang dihadapi. Data ini dapat dikumpulkan dari berbagai sumber, seperti database, API, atau bahkan konten buatan pengguna. Setelah terkumpul, data perlu diproses sebelumnya dan dibersihkan untuk memastikan kualitas dan kesesuaiannya untuk melatih model pembelajaran mesin.
2. Ekstraksi dan Pemilihan Fitur: Untuk membuat prediksi yang akurat, penting untuk mengidentifikasi dan mengekstrak fitur yang paling relevan dari data yang dikumpulkan. Fitur-fitur ini berfungsi sebagai masukan untuk model pembelajaran mesin dan dapat memengaruhi kinerjanya secara signifikan. Teknik pemilihan fitur, seperti reduksi dimensi atau rekayasa fitur, dapat digunakan untuk meningkatkan kekuatan prediksi model.
3. Pelatihan Model: Dengan data yang disiapkan dan fitur yang dipilih, model pembelajaran mesin dilatih menggunakan algoritme yang sesuai. Selama pelatihan, model mempelajari pola dasar dan hubungan dalam data, menyesuaikan parameter internalnya untuk meminimalkan perbedaan antara hasil prediksi dan hasil aktual. Proses pelatihan melibatkan pengoptimalan berulang, di mana model diekspos ke data beberapa kali, secara bertahap meningkatkan kemampuan prediktifnya.
4. Evaluasi Model: Setelah pelatihan, kinerja model perlu dievaluasi untuk menilai akurasi dan kemampuan generalisasinya. Hal ini biasanya dilakukan dengan memisahkan data menjadi set pelatihan dan pengujian, di mana set pengujian digunakan untuk mengukur performa model pada contoh yang tidak terlihat. Metrik evaluasi seperti akurasi, presisi, daya ingat, atau skor F1 dapat digunakan untuk mengukur kualitas prediktif model.
5. Prediksi pada Contoh Baru: Setelah model yang dilatih melewati tahap evaluasi, ia siap membuat prediksi pada contoh baru yang tidak terlihat. Untuk melakukan ini, model menerapkan pola dan hubungan yang dipelajari ke fitur input dari contoh baru. Parameter internal model, yang disesuaikan selama pelatihan, digunakan untuk menghasilkan prediksi berdasarkan masukan yang diberikan. Keluaran dari proses ini adalah hasil yang diprediksi atau label kelas yang terkait dengan setiap contoh baru.
Penting untuk dicatat bahwa keakuratan prediksi pada contoh baru sangat bergantung pada kualitas data pelatihan, keterwakilan fitur, dan kompleksitas pola yang mendasarinya. Selain itu, kinerja model pembelajaran mesin dapat lebih ditingkatkan dengan menggunakan teknik seperti pembelajaran ansambel, penyetelan model, atau menggunakan algoritme yang lebih canggih.
Untuk mengilustrasikan proses ini, mari pertimbangkan contoh praktis. Misalkan kita memiliki kumpulan data yang berisi informasi tentang pelanggan, termasuk usia, jenis kelamin, dan riwayat pembelian mereka. Kami ingin membangun model pembelajaran mesin yang memprediksi apakah pelanggan cenderung berhenti (yaitu, berhenti menggunakan layanan). Setelah mengumpulkan dan memproses data, kita dapat melatih model menggunakan algoritme seperti regresi logistik, pohon keputusan, atau jaringan saraf. Setelah model dilatih dan dievaluasi, kami dapat menggunakannya untuk memprediksi kemungkinan churn untuk pelanggan baru berdasarkan usia, jenis kelamin, dan riwayat pembelian mereka.
Pembelajaran mesin membuat prediksi pada contoh baru dengan memanfaatkan pola dan hubungan yang dipelajari dari data yang ada. Proses ini melibatkan pengumpulan dan persiapan data, ekstraksi dan pemilihan fitur, pelatihan model, evaluasi, dan terakhir, prediksi pada contoh baru. Dengan mengikuti langkah-langkah ini dan memanfaatkan alat canggih seperti Google Cloud ML Engine, prediksi yang akurat dapat dibuat di berbagai domain dan aplikasi.
Pertanyaan dan jawaban terbaru lainnya tentang Platform Google Cloud EITC/CL/GCP:
- Apakah ada aplikasi seluler Android yang dapat digunakan untuk pengelolaan Google Cloud Platform?
- Apa saja cara mengelola Google Cloud Platform?
- Apa itu cloud computing?
- Apa perbedaan antara Bigquery dan Cloud SQL
- Apa perbedaan antara cloud SQL dan cloud spanner
- Apa itu Mesin Aplikasi GCP?
- Apa perbedaan antara cloud run dan GKE
- Apa perbedaan antara AutoML dan Vertex AI?
- Apa itu aplikasi dalam container?
- Apa perbedaan antara Dataflow dan BigQuery?
Lihat pertanyaan dan jawaban lainnya di EITC/CL/GCP Google Cloud Platform