Ketahui 7 Tahap Pembuatan Model Machine Learning

Salah satu teknologi terkini yang sedang berkembang pesat yakni machine learning. Machine learning sendiri merupakan bagian dari teknologi Artificial Intelligence (AI) yang berfokus pada pengimplementasian data dan algoritma yang dapat meniru cara berpikirnya manusia. Sejauh ini, machine learning telah berperan banyak dalam menjawab masalah-masalah bisnis.

Misalnya, digunakan untuk membuat sistem rekomendasi untuk kustomer. Sebelum model machine learning bisa dimanfaatkan, pastinya ada proses pembuatannya terlebih dahulu. Maka, berikut adalah tujuh tahap pembuatan model machine learning:

1. Kenali masalah bisnisnya

Fase pertama adalah memahami ketentuan dan masalah bisnis yang ingin diselesaikan. Pastikan kamu sudah benar-benar mengerti lingkup masalahnya terlebih dahulu sebelum lanjut ke tahap berikutnya. Tujuan dari fase awal ini yakni untuk menyusun rencana awal model machine learning yang dapat memberikan solusi untuk suatu masalah.

Pada masa perencanaan, ada baiknya sambil mempertimbangkan tiga topik utama berikut:

• Kelayakan bisnis
  • Apakah masalahnya sudah didefinisikan dengan jelas?
  • Apakah organisasi yang bekerjasama dengan kamu bersedia membayar dan menerima skema model machine learning tersebut?
  • Apakah return on investment (ROI) dan dampak yang akan diberikan machine learning cukup untuk menyelesaikan masalah?
• Kelayakan data
  • Apakah data yang tersedia cukup untuk menjawab hal-hal yang diperlukan dalam proses pembuatan machine learning?
  • Apakah jumlah data cukup untuk melatih sistem?
  • Apakah kamu dapat mengakses data-data tersebut?
  • Apakah kualitas datanya cukup baik?
• Kelayakan implementasi
  • Apakah kamu memiliki ilmu dan keahlian yang diperlukan?
  • Apakah kamu memiliki waktu yang cukup untuk mengeksekusi projek pada tenggat waktu yang telah ditetapkan?
  • Apakah masuk akal untuk menggunakan model yang telah kamu rencanakan?

2. Pahami dan Identifikasi Data

Meskipun kamu sudah memahami kebutuhan bisnis dan memperoleh persetujuan, nyatanya kamu belum bisa langsung mulai membangun model machine learning. Sebuah model machine learning dibuat dengan mempelajari dan mengeneralisasi data yang dilatih (training data). Kemudian, hasil dari pelatihan tersebut diimplementasikan pada data baru untuk membuat prediksi. Dengan demikian, kualitas data perlu diperhatikan.

Data-data yang dibutuhkan harus dibersihkan dan diatur terlebih dahulu. Pada tahap ini, fokusnya adalah mengidentifikasi data, mengoleksi data-data yang diperlukan, mengecek kualitas data, dan mencari aspek-aspek menarik dari data yang dapat diinvestigasi lebih lanjut.

Terlebih lagi, kamu juga harus tahu bagaimana model tersebut akan beroperasi pada data yang sebenarnya. Sebagai contoh, apakah model tersebut akan digunakan secara luar jaringan (offline), dioperasikan secara bertahap, atau real-time. Informasi ini akan menentukan jenis-jenis data yang diperlukan.

Selain itu, penting juga untuk mengetahui perbedaan-perbedaan antara data di dunia nyata dan data yang digunakan untuk pelatihan, serta pendekatan apa yang digunakan untuk memvalidasi atau mengevaluasi performa model.

3. Mengoleksi dan Mempersiapkan Data-Data yang Berguna

Setelah mengidentifikasi data dengan baik, lakukan pembentukkan data sehingga dapat digunakan untuk melatih model. Tahapan persiapan data terdiri dari mengoleksi, membersihkan, mengagregasi, mengaugmentasi, melabel, menormalisasim mentransformasi, seta aktivitas terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur data lainnya.

Prosedur selama mempersiapkan, mengoleksi, dan membersihkan data dapat didaftarkan seperti berikut:

• Mengoleksi data dari berbagai sumber.
• Menstandarisasi format data dari berbagai sumber.
• Mengganti data-data yang belum benar.
• Meningkatkan dan menambah data.
• Tambahkan lebih banyak dimensi dan informasi agregat sesuai kebutuhan.
• Menghapus data-data yang terduplikasi.
• Menghilangkan ambiguitas data.
• Normalisasi atau standarisasi data untuk mendapatkan jangkauan yang tepat.
• Pilih kolom atau feature yang paling berguna.
• Pisahkan data untuk pelatihan (training), uji (test), dan validasi.

Tahap persiapan data memakan waktu yang cukup lama. Banyak survey telah menyatakan bahwa proses pengoleksian dan persiapan data menghabiskan waktu rata-rata 80% dari seluruh proses permodelan machine learning. Berhubung machine learning belajar dari data, maka ukuran dan kualitas data sangat krusial dalam menentukan keberhasilan model.

4. Menentukan Fitur dan Latih Model Machine Learning

Setelah data berhasil dirapikan dan memahami masalah yang ingin dipecahkan, sampailah pada proses yang ditunggu-tunggu: melatih model dari data yang berkualitas dengan mengimplementasikan berbagai macam teknik dan algoritma.

Pada tahap ini, kamu perlu memilih teknik permodelan, melatih model, mengatur dan menyesuaikan parameter-parameter model, memvalidasi model, mengembangkan dan menguju model, memilih algoritma yang tepat, dan optimasi model. Untuk mencapai hal-hal tersebut, berikut tahapannya:

• Memilih algoritma yang tepat sesuai dengan tujuan pembelajaran dan kebutuhan data.
• Mengkonfigurasi dan mengatur parameter supaya performanya lebih optimal.
• Identifikasi fitur (variabel) yang bisa memberikan hasil yang maksimal.
• Kembangkan model supaya dapat meningkatkan kinerja.
• Uji berbagai versi model untuk menganalisis kinerja.
• Identifikasi persyaratan untuk penerapan dan pengoperasian model.

5. Mengevaluasi Performa Model Machine Learning dan Menetapkan Tolok Ukur

Evaluasi model mencakup evaluasi metrik model, perhitungan confusion matrix, KPI, metrik model performance, pengukuran kualitas model, dan penarikan kesimpulan apakah model berhasil memenuhi kebutuhan bisnis yang telah ditetapkan. Selama proses evaluasi ini, berikut hal-hal yang perlu dilakukan:

• Gunakan kumpulan data untuk validasi yang telah disisihkan sebelumnya untuk mengevaluasi model.
• Tentukan nilai confusion matix untuk klasifikasi.
• Bandingkan model machine learning dengan model-model yang sudah ada.

Proses evaluasi model dilakukan untuk memastikan kualitas machine learning. Dengan mengevaluasi kinerja model terhadap metrik dan peryaratan-persyaratan yang ada, hal ini memberi gambaran bagaimana model akan bekerja di dunia nyata.

6. Terapkan Model Machine Learning dan Pastikan telah Berfungsi dengan Baik

Setelah kamu percaya diri bahwa model machine learning dapat berjalan dengan baik, saatnya untuk menerapkannya secara langsung di dunia nyata. Pengaplikasian model dapat dilaksanakan di lingkungan cloud, di lingkungan lokal atau tertutup, atau dalam kelompok yang terkontrol. Lakukan percobaan berkali-kali selagi menerapkan dan memantau model. Berikut arahan yang dapat diikuti:

• Sebarkan model supaya dapat terus mengukur dan memantau kinerjanya.
• Kembangkan elemen-elemen dasar atau tolok ukur yang dapat berguna untuk mengukur kualitas model di masa mendatang.
• Lakukan pengujian berulang-ulang pada berbagai aspek model untuk meningkatkan kinerja keseluruhan.

7. Teruskan Proses Penyempurnaan dan Penyesuaian Model Machine Learning

Ulangi terus proses pengujian, revisi, dan lakukan peningkatan untuk pengujian-pengujian berikutnya. Seiring berubahnya sistem bisnis, pastinya teknologi juga perlu disesuaikan. Data-data di dunia nyata juga berubah secara tidak terduga. Semua faktor tersebut dapat menghasilkan persyaratan-persyaratan baru untuk mengembangkan sistem machine learning.

Jadi, itu dia tujuh tahap pembuatan model machine learning. Ingat, untuk selalu refleksikan aspek-aspek apa saja yang dapat bekerja dengan baik pada model, apa yang masih perlu dikerjakan, dan apa yang belum bisa dikerjakan. Kesuksesan pembuatan machine learning ditentukan dari seberapa banyak kamu melakukan kemajuan dan mengevolusi model seiring berjalannya waktu.