Machine Learning Model

Apa kabar sobat pembaca? Pada kesempatan ini mari kita bahas lebih dalam tentang model dalam konteks machine learning. Sebagai bentuk representasi kecerdasan buatan, model machine learning tentu memiliki peran vital dalam menerjemahkan data menjadi informasi bermanfaat.

Lewat artikel ini, yuk kita jelajahi apa saja jenis model ML yang ada, bagaimana proses membangun dan mengevaluasinya, hingga contoh penerapan model ML di dunia nyata. Pahami lebih jauh elaborasi menarik tentang mesin pembelajar otomatis ini bersama saya.

Memahami Pengertian Dasar Model Machine Learning

Sebelum beranjak lebih jauh, tak ada salahnya kita mulai dengan memahami definisi model itu sendiri dalam konteks machine learning. Apa sebenarnya model ML itu?

Secara sederhana, model machine learning merupakan representasi matematis atau diagram aliran logika/keputusan yang digunakan sistem ML untuk memetakan input data menjadi output berupa prediksi, klasifikasi, klusterisasi, maupun analisis tertentu.

Sebuah model ML dibangun dengan menerapkan algoritma machine learning tertentu pada data latih. Algoritma ini menganalisis data latih, “belajar” pola dan relasi di dalamnya, lalu membangun model yang mewakili pola tersebut. Model inilah yang nantinya bisa digunakan untuk pengolahan data baru.

Sebagai ilustrasi, sebuah model ML pengklasifikasi teks bisa memetakan input data berupa kumpulan kalimat menjadi output kelas kategori tertentu seperti “olahraga”, “politik”, “kesehatan”, dan seterusnya. Nantinya model ini bisa kita gunakan untuk mengklasifikasi artikel berita baru secara otomatis.

Nah, model ML sendiri dibedakan menjadi beberapa jenis berdasarkan arsitektur dan pendekatannya. Yuk kita bahas lebih lanjut!

Beragam Jenis Model dalam Machine Learning

Secara garis besar, ada beberapa jenis model utama dalam pembelajaran mesin, meliputi:

Model Regresi

Jenis model ini memprediksi output berupa nilai numerik kontinyu, seperti model prediksi harga rumah berdasarkan luas, lokasi, jumlah kamar, dsb. Algoritma populer untuk membangun model regresi di antaranya Linear Regression, SVM Regression, Decision Tree Regression.

Model Klasifikasi

Model klasifikasi memetakan input data ke dalam kelas atau kategori tertentu secara diskrit. Sebagai contoh model pendeteksi spam yang mengkategorikan email menjadi “spam” atau “bukan spam”. Algoritma populer untuk model klasifikasi misalnya Logistic Regression, Naive Bayes Classifier, Random Forest Classifier.

Model Klusterisasi

Jenis model ini mengelompokkan data yang mirip ke dalam kluster/grup tanpa label kelas yang sudah ditentukan sebelumnya. Seperti model pengelompokkan pelanggan berdasarkan perilaku belanjanya. Algoritma klusterisasi yang sering digunakan antara lain K-Means, Mean-shift, DBSCAN.

Nah, itu dia sekilas 3 jenis model utama dalam machine learning beserta contoh penerapannya. Banyak lagi variasi model lainnya, dari Decision Tree, Neural Network, Support Vector Machine, hingga Ensemble Model.

Setelah memahami jenis-jenisnya, pertanyaan berikutnya, bagaimana sih proses membangun model ML yang baik?

Tahapan Membangun Model Machine Learning

Secara garis besar, proses untuk membuat model ML meliputi langkah-langkah berikut:

Pengumpulan Data

Tahap pertama tentu mengumpulkan sejumlah besar data yang relevan dengan permasalahan yang ingin diselesaikan. Data ini nantinya akan digunakan untuk melatih model ML. Data bisa berasal dari berbagai sumber, seperti basis data, web scrape, sensor IoT, transaksi historis, survei, dan lain-lain.

Pembersihan dan Pengolahan Data

Setelah terkumpul, lakukan pra-pemrosesan data agar bersih dari noise, duplikasi dan inkonsistensi, serta berupa format terstruktur yang siap diolah. Teknik yang digunakan meliputi data cleansing, feature selection, handling missing values, dll.

Pemilihan dan Pelatihan Model

Langkah berikutnya menentukan jenis model & algoritma ML yang sesuai dengan permasalahan, kemudian melatih model tersebut dengan data yang sudah diproses sebelumnya. Proses training inilah yang akan membuat model mampu mengenali pola dalam data.

Evaluasi Model

Kemudian model dievaluasi menggunakan data uji apakah telah menunjukkan performa yang diharapkan seperti akurasi prediksi yang tinggi. Jika belum memenuhi target, model perlu ditambah data latih atau di-tuning parameternya.

Deployment Model

Jika model ML sudah optimal, langkah terakhir adalah menerapkannya pada kasus nyata. Proses deployment bisa dilakukan on-device, on-premise server, maupun cloud. Perlu dipastikan data baru bisa terus memberi feedback ke model agar terus meningkat keakuratannya.

Itu dia garis besar proses yang dilalui dalam pembuatan model ML. Cukup panjang dan tidak selalu linier ya sobat. Seringkali butuh iterasi berulang untuk mendapatkan model dengan performa terbaik.

Selanjutnya, bagaimana sih kita bisa mengevaluasi seberapa baik model ML yang sudah dibuat?

Teknik Evaluasi Performa Model Machine Learning

Mengevaluasi performa model ML adalah salah satu tahap vital dalam proses development. Beberapa teknik umum yang digunakan untuk assessment model ML:

Akurasi

Akurasi mengukur persentase prediksi model yang benar terhadap keseluruhan data uji. Semakin tinggi akurasi, semakin baik. Namun akurasi saja tidak cukup, perlu juga melihat precision & recall.

Precision dan Recall

Precision mengukur relevansi hasil prediksi positif model, sedangkan recall mengukur seberapa jauh model bisa memberikan prediksi positif yang seharusnya. Kita juga perlu melihat nilai F1-score yang merupakan rata-rata harmonik dari precision dan recall.

Confusion Matrix

Confusion matrix merupakan tabel yang menunjukkan prediksi benar dan salah oleh model ML untuk masing-masing kelas. Dari sini bisa dilihat pola kesalahan prediksinya sehingga bisa dilakukan perbaikan model.

Kurva ROC

Kurva Receiver Operating Characteristic (ROC) juga sering digunakan untuk mengevaluasi classifier model. Kurva ROC menggambarkan trade-off antara true positive rate dan false positive rate untuk berbagai ambang batas klasifikasi.

Waktu Komputasi

Waktu proses prediksi juga faktor penting evaluasi model ML. Sebuah model yang lambat tidak cocok untuk aplikasi real-time. Perlu dipilih model dengan latency rendah namun tetap akurat.

Nah, itu dia beberapa teknik umum yang digunakan data scientist dalam mengevaluasi performa model ML sebelum penerapan ke dunia nyata.

Lantas, contoh penerapan model ML seperti apa saja sih yang sudah ada di sekitar kita saat ini?

Ragam Contoh Penerapan Model Machine Learning

Beragam model ML telah diterapkan perusahaan & organisasi di dunia dalam kehidupan sehari-hari, di antaranya:

Rekomendasi Konten

Platform digital seperti Youtube, Spotify, Netflix memanfaatkan model ML untuk merekomendasikan video, lagu, film cocok berdasarkan perilaku pengguna.

Otomasi Customer Service

Perusahaan mengimplementasikan chatbot & voicebot pintar dengan model NLP yang mampu memahami bahasa alami untuk layanan pelanggan 24/7.

Deteksi Penyakit

Startup kesehatan seperti Infermedica membangun model ML analisis gejala untuk mendiagnosa penyakit pasien secara akurat guna membantu dokter.

Pengenalan Wajah

Merupakan salah satu fitur biometrik keamanan menggunakan model ML untuk verifikasi identitas individu secara otomatis contohnya untuk absensi karyawan, dll.

Demikian ulasan singkat seputar pemodelan dalam machine learning beserta contoh penerapannya. Semoga artikel ini bermanfaat untuk meningkatkan pemahaman kita tentang teknologi cerdas yang sudah menjadi bagian keseharian.

Sumber Referensi:

[1] https://deepai.org/machine-learning-model