Panduan Lengkap Membuat Model Pada Machine Learning, Mudah!

Membuat model pada machine learning adalah langkah krusial untuk mengembangkan sistem yang cerdas dan adaptif. Seiring meningkatnya adopsi teknologi ini, industri di Indonesia juga mulai memanfaatkan machine learning untuk meningkatkan efisiensi dan produktivitas.

Oh ya, MinDi sudah pernah membahas data terbaru penggunaan AI di Indonesia, lho! Dari data tersebut, diketahui selama periode September 2022 hingga Agustus 2023, pengguna internet Indonesia menghasilkan 1,4 miliar kunjungan ke aplikasi AI, menyumbang 5,60% dari total traffic global dan menempatkan Indonesia di posisi ketiga dunia.

Bahkan, AI dan machine learning terbukti dapat mengurangi biaya operasional di industri tertentu. Warga Bimbingan, siap memahami proses membuat model pada machine learning dengan cara yang mudah dan praktis? Yuk, mulai simak bersama-sama!

Apa itu Membuat Model Pada Machine Learning?

Sumber: Freepik

Membuat model machine learning adalah proses membangun, melatih, dan menguji model agar dapat menghasilkan prediksi yang akurat. Tahapan ini mencakup pemilihan algoritma, pengolahan data, serta evaluasi model untuk memastikan performanya optimal. 

Kualitas model sangat berpengaruh terhadap akurasi prediksi, sehingga pemrosesan data yang tepat dan pemilihan parameter yang sesuai menjadi faktor kunci. 

Model yang baik akan mampu mengenali pola dari data dengan lebih efektif dan dapat digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti analisis tren bisnis, deteksi anomali, hingga sistem rekomendasi.

Oleh karena itu, pemahaman mendalam tentang proses ini sangat penting untuk mengembangkan solusi berbasis AI yang handal.

Baca Juga: Apa itu Machine Learning Engineer? Job Desk, Gaji & Skillnya

7 Cara Membuat Model Pada Machine Learning

Sumber: Freepik

Membuat model pada machine learning melibatkan beberapa tahapan penting yang perlu Warga Bimbingan pahami. Berikut adalah 7 langkah utama dalam proses ini, yuk simak!

1. Kenali Masalah Bisnis

Langkah pertama adalah memahami secara mendalam masalah bisnis yang ingin kamu selesaikan. Dengan pemahaman yang jelas, kamu dapat menentukan tujuan spesifik dan metrik keberhasilan yang akan dicapai. 

Misalnya, apakah tujuan kita untuk meningkatkan penjualan, mengurangi biaya operasional, atau meningkatkan kepuasan pelanggan? Pemahaman ini akan menjadi dasar dalam membuat model pada machine learning yang efektif dan tepat sasaran. 

Selain itu, memahami masalah bisnis sejak awal juga membantu dalam memilih jenis data dan algoritma yang paling sesuai.

2. Pahami dan Identifikasi Data

Setelah memahami masalah bisnis, langkah berikutnya adalah mengidentifikasi data yang relevan. Data ini bisa berupa data internal perusahaan atau data eksternal yang mendukung.

Kamu juga perlu memastikan data yang dikumpulkan berkualitas tinggi, representatif, dan bebas dari bias. 

Pemahaman yang baik tentang data akan membantu dalam proses analisis dan pembuatan model yang akurat. Jika data yang tersedia tidak cukup, mungkin perlu kamu lakukan pencarian atau pengumpulan tambahan agar hasil prediksi lebih akurat.

3. Kumpulkan Data yang Relevan dengan Masalah

Tahap ini melibatkan pengumpulan data yang telah diidentifikasi sebelumnya. Data dapat kamu peroleh dari berbagai sumber, seperti database perusahaan, survei, atau sumber data publik. Pastikan data yang dikumpulkan sesuai dengan kebutuhan dan tujuan yang telah ditetapkan.

Pengumpulan data yang tepat sangat penting dalam membuat model pada machine learning yang handal dan akurat. Data yang berkualitas buruk bisa menyebabkan model tidak bekerja dengan baik atau memberikan hasil yang menyesatkan.

4. Persiapkan Data

Setelah data terkumpul, langkah selanjutnya adalah mempersiapkannya untuk analisis. Hal ini mencakup pembersihan data dari nilai yang hilang atau duplikat, transformasi data ke format yang sesuai, dan normalisasi jika diperlukan.

Data yang bersih dan terstruktur akan mempermudah proses pelatihan model dan meningkatkan akurasi prediksi. 

Teknik seperti feature engineering juga bisa diterapkan untuk mengekstrak informasi yang lebih bernilai dari dataset. Kalau data diproses dengan baik, model dapat memahami pola lebih efektif.

5. Pilih Model yang Sesuai

Berdasarkan jenis masalah dan karakteristik data, pilih algoritma machine learning yang paling cocok. Apakah itu regresi linear untuk prediksi nilai kontinu atau decision tree untuk klasifikasi? Pemilihan model yang tepat akan mempengaruhi kinerja dan efektivitas solusi yang dibangun. Beberapa model mungkin memerlukan penyesuaian parameter agar hasilnya optimal. Oleh karena itu, eksperimen dengan berbagai algoritma dan teknik tuning sangat disarankan.

6. Latih Model Machine Learning

Setelah model dipilih, langkah berikutnya adalah melatihnya menggunakan data yang telah dipersiapkan. Proses ini melibatkan pemberian data input dan output yang sesuai agar model dapat belajar pola yang ada. 

Selama pelatihan, model akan menyesuaikan parameter internalnya untuk meminimalkan kesalahan prediksi. 

Proses ini bisa dilakukan menggunakan teknik supervised learning, unsupervised learning, atau reinforcement learning, tergantung pada jenis masalahnya. Semakin baik data yang digunakan, semakin cepat model dapat belajar dan menghasilkan prediksi yang akurat.

7. Evaluasi Model

Tahap terakhir adalah mengevaluasi kinerja model menggunakan data uji yang terpisah. Metode evaluasi seperti akurasi, presisi, atau recall digunakan untuk mengukur seberapa baik model bekerja. 

Jika hasil evaluasi belum memuaskan, lakukan penyesuaian atau optimasi pada model. Warga Bimbingan harus ingat nih, evaluasi yang tepat memastikan model siap untuk diterapkan dalam situasi nyata. 

Dalam membuat model pada machine learning, evaluasi yang baik juga membantu dalam memahami kekuatan dan kelemahan model sebelum diterapkan lebih luas. 

Jika diperlukan, lakukan validasi tambahan dengan metode seperti cross-validation untuk memastikan model lebih generalisasi.

Baca Juga: 4 Jenis Machine Learning Populer yang Wajib dipelajari!

Kuasai Machine Learning dan Bangun Model yang Akurat!

Membuat model pada machine learning bukan hanya tentang memilih algoritma nih Warga Bimbingan! Kamu juga perlu memahami data, melatih model, dan mengevaluasi hasilnya agar akurat. 

Biar nggak belajar sendirian dan lebih terarah, gabung Bootcamp AI Machine Learning Engineering di dibimbing.id!

Kamu bakal belajar bareng mentor berpengalaman, silabus terlengkap, praktek nyata buat portfolio, gratis mengulang kelas, plus kesempatan disalurkan kerja ke 840+ hiring partner. Sudah terbukti, 96% alumni berhasil dapat kerja setelah lulus!

Masih ragu apakah perlu latar belakang coding untuk ikut bootcamp ini? Bagaimana cara mengatasi overfitting pada model? Jangan ragu konsultasi gratis di sini. dibimbing.id siap #BimbingSampeJadi!

Referensi

1. Exploring 8 Benefits of Machine Learning for Businesses [Buka]