05 Sep Pengenalan Model Machine Learning dan Jenisnya
Model Machine Learning adalah fondasi teknik komputasional yang memungkinkan mesin untuk belajar dari data dan membuat prediksi atau keputusan. Artikel ini akan mengenalkan konsep model dan merinci berbagai jenis model yang umum digunakan.
Karena pembelajaran mesin ini tidak hanya menerapkan satu metode saja namun ada beragam. Masing – masing tentu saja memiliki keunggulan tersendiri di mana mereka akan diterapkan secara berkesinambungan.
Apabila Anda memang memiliki rencana menerapkan model ML pada sistem ada baiknya mengetahui masing – masing jenis. Ini akan memberikan insight mana pendekatan paling cocok digunakan agar memberikan hasil optimal.
Kami sudah menyusun beberapa pembahasan singkat sebagai pengenalan dasar bagi para pengguna. Jadi jika Anda memang tertarik tidak ada salahnya mencoba memahami bagaimana konsep dasar model pembelajaran mesin.
Apa Itu Model Machine Learning
Model Machine Learning adalah representasi matematis dari hubungan antara data input dan output yang dihasilkan dari proses pembelajaran. Model memanfaatkan algoritma untuk menemukan pola juga korelasi dalam data.
Namun apakah Anda tahu secara garis besar definisi dari apa itu machine learning model. Bukan hanya sekedar komputasi namun pembelajaran mesin merupakan serangkaian proses menggunakan dataset yang dapat menyelesaikan input problem.
Jika kita katakan sebagai hubungan input output ini akan terlalu sederhana karena proses di dalamnya cukup kompleks. Ada sembilan tahapan agar input tersebut dapat diproses menjadi output berdasarkan pembelajaran. Di antaranya adalah sebagai berikut ini:
1. Neuron
Hampir semua jenis machine learning model pasti menerapkan neuron sebagai fundamentalnya. Karena neuron sendiri merupakan unit dasar di mana input nantinya akan diproses berdasarkan dataset.
2. Bobot dan Bias
Bias disini adalah untuk melihat bagaimana pengaruh dataset pembelajaran terkait dengan input. Mesin akan melakukan penyesuaian diperlukan agar nantinya output tetap sesuai dengan dataset training paling relevan.
Setiap sambungan antara neuron akan memiliki bobot berbeda dan mesin menentukan prioritasnya berdasarkan bias. Nantinya proses tersebut akan berpengaruh terhadap relevansi input dengan output.
3. Fungsi Aktivasi
Fungsi aktivasi disini berperan sebagai penentu apakah nantinya mesin mengaktifkan outputnya berdasarkan input. Ada berbagai bentuk fungsi aktivasi mulai dari sigmoid, relu, dan softmax yang dapat diimplementasikan sesuai kebutuhan.
4. Lapisan
Setiap neuron akan terdiri dari beberapa jaringan saraf yang berkaitan satu dengan lainnya. Lapisan input menerima data mentah, lapisan tersembunyi memproses, dan lapisan output memberikan hasil akhir berdasarkan input pengguna.
5. Forward Propagation
Ini adalah proses pemindahan data maju dari satu layer atau lapisan neuron satu menuju lainnya. Sehingga nantinya output akan berada di bagian layer terluar dan siap dijadikan sebagai opsi keluaran final.
6. Loss Function
Loss function digunakan untuk mengukur seberapa jauh perbedaan hasil kalkulasi antara satu jaringan dengan lainnya. Nantinya hasil keluaran merupakan kalkulasi dengan relevansi paling bagus di antara opsi lainnya.
7. Backpropagation
Ketika loss function ini terlalu luas maka dilakukan backpropagation yaitu pengukuran ulang fungsi bias. Tujuannya adalah agar mampu menghasilkan data output lebih koheren atas input berdasarkan dataset.
8. Optimizers
Pembaruan bobot akan dilakukan untuk mendapatkan hasil akhir yang lebih relevan terhadap dataset machine learning. Sehingga nantinya hasil data tidak akan pernah terlalu jauh berdasarkan dataset dari mainframe.
9. Epochs dan Batch
Setelah berhasil melakukan sebuah proses kalkulasi yang menghasilkan output terklasifikasi pengguna mesin akan mempelajarinya. Proses pembelajaran ini dinamakan epoch sehingga ketika nantinya ada kasus serupa mesin mampu memberikan output lebih relevan.
Selain itu dari semua hasil pembelajaran, mesin akan melakukan pengelompokan hasil dan menyimpannya dalam bentuk data. Mereka akan mencari mana yang memiliki relevansi paling kuat dan mempertahankannya sebagai staple.
Jenis – Jenis Model Machine Learning
Apabila kita mengacu pada machine learning model tadi sebagai contoh masing – masing akan memiliki fungsionalitas berbeda. Berikut adalah keunggulan masing – masing jenis yang dapat Anda jadikan sebagai acuan. Di antaranya adalah sebagai berikut ini:
1. Regresi linier
Keunggulan dari regresi linier adalah sederhana dan interpretasinya mudah sehingga cocok untuk hubungan linier antara beberapa variabel. Penggunaannya paling optimal untuk prediksi angka sampai analisis trend sederhana.
2. Pohon keputusan
Beberapa keunggulan pohon keputusan di antaranya mudah dipahami, mampu memproses secara visual, dan mampu menangani fitur baik kategorik maupun numerik. Penggunaan paling optimal untuk klasifikasi dan regresi.
3. Random forest
Keunggulannya adalah reduksi overfitting, toleransi terhadap data tidak seimbang, dan mampu memproses banyak fitur. Sehingga penggunaannya akan sangat bagus untuk klasifikasi, regresi, dan juga deteksi anomali data.
4. Jaringan saraf tiruan
Neural network memiliki keunggulan yaitu kemampuan menangani masalah kompleks dan pembelajaran fitur otomatis sehingga mampu beradaptasi ke data berbeda. Ini membuat penggunaan di sektor pengenalan gambar, sampai permainan sangat ideal.
5. Support vector machine (SVM)
SVM sangat efektif dalam ruang fitur yang memiliki dimensi tinggi sehingga mampu mengatasi masalah ketidakseimbangan kelas. Fleksibilitas dalam penggunaan kernel membuatnya optimal untuk klasifikasi, regresi, dan deteksi anomali.
6. K – Nearest neighbours (KNN)
KNN juga termasuk sistem machine learning sederhana yang tidak membutuhkan pelatihan. Sehingga cocok untuk penyelesaian masalah non linier dan non parametrik berupa klasifikasi maupun clustering.
7. Clustering
Keunggulan clustering ada pada kemampuannya menemukan pola dalam data yang tidak berlabel. Kemampuan segmentasi datanya akan cocok kita pakai dalam kebutuhan seperti segmentasi pasar dan juga analisis data marketing.
Pemilihan Model yang Tepat
Artificial intelligence (AI), data mining, expert system software, machine and deep learning and another modern computer technologies concepts. Brain representing artificial intelligence with printed circuit board (PCB) design.
Pemilihan model yang tepat tergantung pada jenis data, tujuan prediksi, kompleksitas masalah, dan banyak faktor lainnya. Uji dan validasi model merupakan langkah penting dalam menentukan model terbaik.
Semua pembahasan di segmen sebelumnya tentu akan membuat Anda semakin mudah dalam menentukan penggunaan model machine learning paling ideal. Misalnya Anda membutuhkan bantuan di sektor marketing maka ML paling ideal adalah clustering.
Terkadang penggunaan pembelajaran mesin yang paling kompleks bukan jawaban ideal terhadap kebutuhan. Misalnya kebutuhan marketing namun penggunaannya adalah sistem neural network.
Ini jelas akan memakan cukup banyak sumber daya dan tidak efektif kepada kebutuhan pengguna sendiri. Oleh sebab itu ketika ingin mengimplementasikan pembelajaran mesin Dapatkan solusi IT terbaik dan berpengalaman bersama PT BSB.
PT BSB merupakan perusahaan IT solution yang mampu menjawab kebutuhan para klien. Berbagai kebutuhan IT dapat kami bantu agar hasil akhirnya jauh lebih optimal dan memiliki relevansi tinggi terhadap demand pengguna.
Jika Anda berminat memakai layanan Kami langsung saja konsultasikan segera dengan menghubungi no WA dibawah ini. Sudah banyak klien merasa puas dengan kinerja Kami, Anda bisa membuktikan dengan menjadi pengguna berikutnya.
Materi dasar tadi tentu saja dapat Anda jadikan sebagai fundamental ketika ingin mengimplementasikan pembelajaran mesin. Ada berbagai macam model dan juga jenis machine learning yang mampu dimanfaatkan oleh pengguna.
Baca juga : Ini Dia 4 Jenis Algoritma Machine Learning Prediction
No Comments