Lompat ke konten Lompat ke sidebar Lompat ke footer

Optimasi Akurasi pada Model Machine Learning

Daftar Isi [Tampil]

Optimasi Akurasi pada Model Machine Learning

Optimasi Akurasi pada Model Machine Learning. Machine learning telah menjadi populer dalam industri teknologi. Dengan cakupan penggunaan ML dalam menciptakan Kecerdasan Buatan (Bukan, bukan Skynet!!), kita dapat mengatakan bahwa machine learning adalah teknologi yang sangat berguna.

Menggunakan machine learning, mesin dapat belajar sendiri tanpa diprogram untuk mengetahui hal-hal tertentu dengan menggunakan algoritma machine learning, tetapi bagaimana jika akurasi pembelajaran dari data yang diberikan kurang dan Anda telah menggunakan algoritma terbaik?

Optimasi Akurasi pada Model Machine Learning

Berikut ini adalah daftar metode yang mungkin dapat meningkatkan model Anda dan membantu perusahaan Anda memberi Anda lebih banyak proyek. :)

1). Tingkatkan Jumlah Data

Solusi pertama yang terlintas adalah meningkatkan jumlah data yang diproses untuk pembelajaran. Meningkatkan data harus selalu (jika memungkinkan) menjadi pilihan pertama untuk meningkatkan akurasi mesin. Metode ini mengurangi variasi pada mesin dan memungkinkannya menggunakan algoritma dan model yang lebih kompleks pada saat yang bersamaan.

Tetapi bagaimana jika hal itu tidak memungkinkan, karena terkadang mendapatkan data bisa sangat mahal atau data tidak mudah didapatkan, jadi apa alternatifnya untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi mesin?

2). Miliki Ragam Data

Daripada memiliki lebih banyak data yang sama, miliki lebih banyak jenis data. Ini akan membantu Anda mendapatkan lebih banyak keragaman dalam kumpulan data yang Anda berikan dan tidak bias terhadap satu set data tunggal.

Keuntungan lain memiliki beragam data adalah akan membantu Anda mencakup hampir semua skenario yang mungkin terjadi, dan mesin Anda akan siap menghadapi skenario-skenario tersebut.

3). Penanganan Data yang Hilang dan Pencilan

Seringkali data yang diperoleh tidak benar dan lengkap serta memiliki beberapa nilai yang hilang yang, jika tidak diatasi, akan mengakibatkan akurasi yang rendah dan model yang bias. Kita perlu menganalisis hubungannya dengan variabel lain untuk menangani nilai yang hilang dalam set data.

Sebagai contoh, jika ada set data yang menunjukkan berapa banyak orang yang memenuhi syarat untuk memilih tetapi memiliki beberapa nilai yang hilang untuk usia, hal ini akan mengakibatkan ketidakakuratan dalam hasil. Untuk menyelesaikan ini, kita bisa menggunakan tanggal lahir untuk mendapatkan usia saat ini pengguna, sehingga menciptakan hubungan antara data tersebut.

  • Data yang hilang: bisa diatasi dengan menggunakan metode mean, median, atau mode. Kelas terpisah bisa dibuat untuk variabel kategorikal. Sebuah model juga bisa dibangun untuk memprediksi nilai yang hilang.
  • Data pencilan: Metode seperti menghapus observasi, transformasi, pengelompokan, dan imputasi bisa digunakan untuk menangani nilai-nilai ini, yaitu Anda cukup menghapus nilai-nilai dari kumpulan data.

4). Seleksi Fitur

Ini melibatkan pemilihan atribut yang paling baik menjelaskan hubungannya dengan variabel target. Ini dapat dilakukan dengan menggunakan pengalaman domain Anda sendiri, memberikan prioritas pada variabel yang memiliki dampak yang lebih besar.

Juga, visualisasi hubungan antara variabel menyederhanakan proses seleksi.

Dengan menyertakan teknis parameter statistik, yaitu mempertimbangkan nilai-nilai p, nilai informasi, dan metrik statistik lainnya, kita dapat memilih fitur yang tepat.

5). Penyetelan Hyperparameter

Pengaturan yang dikontrol oleh pengguna dalam model ML disebut penyetelan hyperparameter. Pengaturan ini akan memengaruhi bagaimana parameter akan diperbarui dan dipelajari. Pembaruan mesin dikontrol oleh hyperparameter. Oleh karena itu, menetapkan hyperparameter yang tepat pada akhirnya akan mengarah pada mesin yang lebih dioptimalkan.

Penyetelan hyperparameter adalah tugas manual yang dilakukan dengan uji coba, mencoba berbagai pengaturan parameter dan melihat mana yang memberikan hasil terbaik untuk mesin Anda dan membuatnya lebih dioptimalkan.

6). Analisis Kesalahan

Untuk setiap model, Anda harus kembali dan memeriksa kasus-kasus di mana model gagal. Mungkin saja model Anda berfungsi baik pada satu bagian dari ruang parameter sementara yang lain bekerja lebih baik pada bagian lainnya. Untuk ini, Anda dapat melihat teknik Ensemble yang disajikan di bawah ini.

7). Metode Ensemble

Metode Ensemble digunakan baik dalam statistik maupun machine learning untuk membuat mesin yang lebih baik dan dioptimalkan. Metode ini menggunakan beberapa algoritma machine learning sekaligus untuk mendapatkan kinerja prediksi yang lebih baik.

Ensemble mengambil hipotesis dan algoritma yang berbeda, misalnya hasil dari beberapa model lemah, dan kemudian menggabungkannya menjadi satu yang efektif.

Ini dapat dicapai melalui cara-cara seperti:

  • Bagging (Bootstrap Aggregating): membantu menciptakan beberapa subset data dari sampel pelatihan yang dipilih secara acak dengan penggantian. Ini digunakan ketika kita perlu mengurangi variasi dari sebuah pohon keputusan. Dengan demikian, ensemble dari model yang berbeda dihasilkan, dan ini jauh lebih kuat daripada pohon keputusan tunggal.
  • Boosting: membantu menciptakan kumpulan prediktor. Selama hipotesis, jika sebuah input salah diklasifikasikan, bobotnya ditingkatkan sehingga hipotesis berikutnya akan mengklasifikasikannya dengan benar. Pada akhirnya, kombinasi ini menghasilkan model yang lebih baik dari pembelajar yang lemah.

Semua metode ini signifikan dalam meningkatkan akurasi sebuah model. Tetapi terkadang, model dengan akurasi yang lebih tinggi mungkin bukan yang terbaik, dan ini di mana kita perlu memeriksa teknik-teknik kita saat ini dan mengembangkannya.

Jika Anda merasa bahwa metode di atas tidak membantu, maka mungkin saatnya untuk mencari fitur-fitur baru.

8). Teknik Pengeksploitasian Fitur

Data yang ada dapat dimanfaatkan lebih efektif menggunakan metode ini. Informasi baru dapat diekstraksi dalam bentuk fitur-fitur baru, yang mungkin memiliki kemampuan yang lebih tinggi untuk menjelaskan variasi dalam data pelatihan.

Generasi hipotesis memainkan peran kunci di sini. Semakin baik hipotesisnya, semakin baik hasilnya. Proses ini memiliki dua langkah berikut:

  • Transformasi Fitur: Ini mungkin diperlukan saat perubahan skala diperlukan; misalnya, jika unit dari berbagai kuantitas bervariasi, kita dapat menormalkannya menjadi satu unit.

Juga, karena beberapa algoritma berfungsi baik dengan data yang terdistribusi normal, kita harus menghilangkan kemiringan variabel menggunakan metode seperti logaritma sederhana, akar kuadrat, atau invers, dll.

Menggunakan bin untuk mengelompokkan data numerik untuk menangani pencilan juga bisa dipertimbangkan. Ini disebut diskretisasi data.

  • Pembuatan Fitur: Ini terjadi ketika kita mendapatkan variabel baru dari yang ada. Hubungan tersembunyi antara berbagai set data dapat diperoleh dengan menurunkan korelasi di antara mereka. Ini akan membantu dalam membuat model data lebih baik.

Metode-metode di atas signifikan dalam memberikan model dengan akurasi yang lebih tinggi. Tetapi hal penting yang perlu diperhatikan di sini adalah bahwa tidak selalu model dengan akurasi yang lebih tinggi yang bukan merupakan model yang berperforma terbaik. Kadang-kadang, model saat ini Anda mungkin menjadi yang terbaik jika Anda memeriksanya.

Di sini, validasi silang menjadi penting. Anda perlu mencoba untuk meninggalkan sampel yang tidak Anda latih modelnya dan menguji model ini pada sampel ini sebelum mengonfirmasikannya.

Juga, perlu diingat bahwa re-validasi model Anda pada frekuensi waktu yang tepat adalah suatu keharusan. Ini bisa dilakukan setiap hari, mingguan, atau bulanan tergantung pada kebutuhan dan tantangan yang ada dalam produksi.

Metode-metode ini bersifat fundamental dan pasti akan menjamin akurasi model. Mereka dapat memberi Anda pedoman tentang bagaimana meningkatkan keterampilan Anda dalam dunia Machine Learning dan menggunakan mereka untuk keuntungan Anda sendiri!

Kesimpulan dari Optimasi Akurasi pada Model Machine Learning

Dalam mengoptimalkan akurasi sebuah model machine learning, ada berbagai metode yang dapat diterapkan:

  1. Menambah Jumlah Data: Idealnya, menambah jumlah data dapat mengurangi varian pada model dan memungkinkan penggunaan algoritma yang lebih kompleks. Namun, jika tidak memungkinkan, alternatifnya adalah mempertimbangkan ragam data untuk mendapatkan keberagaman dataset.
  2. Penanganan Data yang Hilang dan Pencilan: Penanganan nilai yang hilang atau pencilan penting untuk menjaga akurasi model. Metode seperti imputasi atau penghapusan nilai outlier dapat diterapkan.
  3. Seleksi Fitur: Memilih atribut yang paling berhubungan dengan variabel target membantu meningkatkan model. Hal ini bisa dilakukan melalui pengalaman domain, visualisasi, dan evaluasi statistik.
  4. Penyetelan Hyperparameter: Mengatur parameter pada model machine learning dapat mengoptimalkan kinerja. Penyetelan ini melalui pengujian parameter secara berulang dilakukan secara manual.
  5. Ensemble Methods: Penggunaan beberapa algoritma machine learning sekaligus dapat menghasilkan kinerja prediksi yang lebih baik. Metode ensemble seperti bagging atau boosting efektif dalam meningkatkan model.
  6. Teknik Pengeksploitasian Fitur: Dengan mengolah data yang ada dan membuat fitur baru, kita dapat meningkatkan kemampuan model dalam menjelaskan variasi dalam data.

Dalam peningkatan akurasi, penting untuk diingat bahwa model dengan akurasi tinggi tidak selalu berarti model terbaik. Kebijaksanaan untuk memilih model yang paling sesuai dengan kebutuhan dapat dilakukan melalui validasi silang dan evaluasi yang berkelanjutan.

Semua metode ini bersifat fundamental dan dapat memberikan panduan yang kuat dalam meningkatkan kinerja dan akurasi model machine learning.

Posting Komentar untuk "Optimasi Akurasi pada Model Machine Learning"