Deep Learning: Cara Membuat Model Machine Learning
Deep learning adalah salah satu bidang machine learning yang pada dasarnya memiliki 3 layers neural network atau lebih. Neural network merupakan algoritma yang terinspirasi dari struktur dan fungsi otak manusia yang terdiri dari 3 layer, yaitu input layer, hidden layer dan output layer. Berikut merupakan fungsi dari masing-masing layer:
- Input Layer, mengandung data mentah.
- Hidden Layer, tempat di mana segala algoritma dan komputasi dilakukan.
- Output Layer, menghasilkan hasil sesuai dengan input yang diberikan.
Dengan neural network yang berlapis, prediksi deep learning akan jauh lebih optimal dan akurat. Lalu, jika deep learning adalah bagian dari machine learning, apa yang membedakan keduanya? Perbedaannya ada di tipe data yang diproses.
Dalam machine learning, data yang dipelajari sudah terstruktur dan terdefinisi oleh bantuan manusia. Sedangkan, deep learning dilengkapi algoritma yang mampu memproses data tidak terstruktur seperti gambar.
Nah, bagi kamu yang tertarik mengenai deep learning, alangkah baiknya jika kamu mempelajari dulu cara membuat model machine learning. Berikut merupakan 7 langkah penting dalam pembuatan model machine learning:
1. Mengumpulkankan data
Pertama-tama kamu harus mengumpulkan data terlebih dahulu. Mengumpulkan data merupakan salah satu langkah yang cukup kritikal dalam mengembangkan sebuah model yang baik. Semakin banyak dan detail data yang dikumpulkan, maka semakin baik juga performa model yang dikembangkan.
2. Mempersiapkan data
Setelah mengumpulkan data, usahakan data tersebut bersih dan teracak. Pastikan bahwa kamu telah menghilangkan segala jenis error, baik itu data duplikat maupun data kosong. Kemudian bagi data tersebut menjadi dua set, satu untuk latihan dan satu untuk evaluasi. Sebagai tambahan, kamu juga dapat menggunakan K-Fold Validation, di mana kamu membagikan data ke beberapa set dengan ukuran yang sama.
3. Memilih model machine learning
Dalam pembuatan sebuah model, ada berbagai macam algoritma machine learning yang dapat digunakan, baik itu tipe supervised, unsupervised maupun reinforcement learning. Beberapa algoritma machine learning yang sering digunakan seperti regression, logistic regression, dan clustering. Tentunya setiap algoritma memiliki tugas dan fungsinya masing-masing sehingga kamu harus memilih algoritma yang tepat untuk model kamu.
4. Melatih model
Setelah memilih model, kini saatnya kamu melatih model yang telah diciptakan. Dalam proses ini, kamu harus memperhatikan seberapa baik model kamu melakukan generalisasi. Hal inilah yang biasa disebut overfitting dan underfitting, di mana keseimbangan dari optimalisasi dan generalisasi tidak seimbang.
Generalisasi adalah kemampuan model untuk memprediksi data yang baru dijumpai dengan benar. Demi meningkatkan generalisasi, kamu dapat menyediakan lebih banyak data atau melakukan regularisasi – proses di mana model diberikan constraint tambahan sehingga sistem dapat lebih fokus terhadap aspek yang relevan.
5. Mengevaluasi model
Model machine learning yang telah kamu latih kini siap untuk evaluasi. Gunakan set evaluasi yang berisi data-data baru untuk memverifikasi performa model ciptaanmu. Jika akurasi model kurang dari 50%, maka model tersebut perlu dikembangkan lagi. Di sisi lain, jika akurasi model sudah dapat mencapai 90% atau lebih, maka model tersebut sudah tergolong baik.
6. Parameter tuning
Jika setelah evaluasi akurasi modelmu masih belum mencapai target. Proses pelatihan model ada kemungkinan terjadi underfitting ataupun overfitting. Maka dari itu, kamu harus kembali melatih ulang model dengan parameter serta konfigurasi tambahan. Tuning tentunya akan semakin berkembang seiring kamu bereksperimen dengan model kamu.
7. Mulai memprediksi
Setelah model machine learning kamu lolos evaluasi dan sudah mencapai target yang kamu tetapkan. Kini saatnya kamu menggunakan model tersebut untuk menyelesaikan skenario di kehidupan nyata.
Nah, itulah langkah-langkah dalam menciptakan model machine learning yang baik. Dalam pembuatan model machine learning, tentunya dibutuhkan kesabaran dan upaya yang cukup besar. Mungkin jika kamu sudah berhasil menciptakan model machine learning, kamu dapat mulai belajar cara membuat model deep learning dengan lebih mudah. Jika kamu tertarik dengan konten-konten seperti ini, jangan lupa untuk terus mengikuti blog Coding Studio!
