Kami menyaksikan revolusi AI yang hebat!
Setiap hari kami mendapatkan aplikasi baru yang memiliki kemampuan luar biasa. Dengan banyaknya aplikasi dan program yang menggunakan AI dan pembelajaran mesin memasuki kehidupan kita; kita harus mengambil lebih banyak waktu untuk belajar tentang ini.
Pada postingan kali ini kita akan menelusuri Mesin belajar secara terperinci. Selain itu, kami akan secara khusus berfokus pada topik Pelatihan dan Inferensi Pembelajaran Mesin.
Mari kita mulai dengan dasar-dasarnya.
Apa itu Pembelajaran Mesin?
Sering kali kita melihat istilah "pembelajaran mesin" dan "kecerdasan buatan" digunakan bersama. Jadi, pertama-tama mari kita bersihkan yang itu. Pembelajaran mesin adalah cabang dari kecerdasan buatan. Ini melibatkan algoritme pelatihan untuk menghasilkan prediksi atau pilihan berbasis data.
Selain itu, ini memungkinkan sistem untuk meningkatkan kinerjanya secara otomatis berdasarkan pengalaman sebelumnya.
kecerdasan buatan, di sisi lain, adalah tiruan dari kecerdasan manusia. Jadi, komputer dimaksudkan untuk berpikir dan bertindak seperti manusia. Ini terdiri dari beberapa subbidang seperti pembelajaran mesin, visi komputer, dan pemrosesan bahasa alami.
Pengembangan Model Pembelajaran Mesin
Model pembelajaran mesin adalah sebuah algoritma. Kami membuat algoritme ini untuk meningkatkan kinerja secara otomatis melalui pembelajaran data. Kami menggunakannya untuk memeriksa data input, mengantisipasi hasil di masa mendatang, atau membuat penilaian.
Mari kita beri contoh. Untuk mengkategorikan foto sebagai bunga atau kucing, seorang model dapat dilatih untuk mengidentifikasi gambar.
Dan, ia dapat memutuskan apakah gambar itu bunga atau kucing. Prinsip utama pembelajaran mesin adalah bahwa kinerja model harus terus ditingkatkan. Itu harus bereaksi dengan baik terhadap perubahan parameter dalam data.
Sebagian besar, kami melakukan pelatihan pembelajaran mesin ini Notebook Jupyter, yang merupakan alat luar biasa untuk proyek terkait data apa pun.
Pelatihan Model
Proses pengajaran suatu algoritma untuk menghasilkan prediksi atau mengambil tindakan berdasarkan data input disebut sebagai "pelatihan". Selama pelatihan, parameter sistem dimodifikasi untuk memungkinkan algoritme bekerja. Pada akhirnya, kami mencoba untuk menghasilkan prediksi yang tepat pada data baru.
Diawasi dan belajar tanpa pengawasan adalah dua kategori utama pembelajaran mesin.
Pembelajaran yang Diawasi
Kumpulan data berlabel digunakan untuk melatih algoritme dalam pembelajaran yang diawasi. Dalam pembelajaran mesin jenis ini, hasil yang diharapkan ditentukan untuk setiap masukan. Algoritme membuat prediksi pada data baru. Juga, ia mempelajari koneksi antara input dan output menggunakan informasi ini.
Karena model menerima pengawasan tentang keluaran yang diinginkan, pembelajaran semacam ini disebut sebagai "diawasi".
Aplikasi seperti pengenalan suara, klasifikasi gambar, dan pemrosesan bahasa alami semuanya memanfaatkan pembelajaran yang diawasi. Dalam aplikasi ini, algoritme dilatih pada kumpulan data berlabel besar. Karenanya, kami dapat memperkirakan data baru yang tidak terduga.
Selain itu, pemetaan input-ke-output harus dipelajari seakurat mungkin.
Menemukan pemetaan paling akurat antara input dan output adalah tujuan dari pembelajaran yang diawasi.
Pembelajaran Tanpa Pengawasan
Pembelajaran tanpa pengawasan adalah bagian dari pembelajaran mesin. Kami melatih algoritme pada kumpulan data yang tidak berlabel. Oleh karena itu, model dapat mendeteksi pola atau korelasi dalam data. Kita tidak perlu secara khusus menentukan seperti apa keluarannya. Pembelajaran semacam ini disebut sebagai "tanpa pengawasan". Ini karena model tidak menerima panduan eksplisit tentang apa yang seharusnya menjadi output.
Aplikasi seperti deteksi anomali, pengelompokan, dan pengurangan dimensi memerlukan pembelajaran tanpa pengawasan. Dalam aplikasi tersebut, algoritma harus mengenali pola atau korelasi dalam data. Dan, itu tanpa instruksi eksplisit setelah dilatih pada sampel data yang tidak berlabel.
Pembelajaran tanpa pengawasan bertujuan untuk menemukan pola atau struktur tersembunyi. Kita dapat menggunakannya dalam berbagai tugas, seperti kompresi data atau mengelompokkan hal serupa.
Optimasi Pembelajaran Mesin
Proses pengoptimalan sangat penting dalam pembangunan model pembelajaran mesin. Tujuan optimasi adalah untuk mengurangi perbedaan antara prediksi model dengan nilai sebenarnya pada data pelatihan.
Proses ini membantu model dalam mempelajari hubungan antara input dan output. Oleh karena itu, kita bisa mendapatkan prediksi seakurat mungkin.
Dengan mengurangi kesalahan, model dapat menggeneralisasi lebih baik ke data baru yang sebelumnya tidak diketahui. Dengan demikian, dapat menghasilkan prediksi yang lebih kuat dan dapat diandalkan.
Dalam pembelajaran mesin, proses pengoptimalan dilakukan dengan menggunakan algoritme seperti penurunan gradien. Jadi, algoritme kami terus menyesuaikan parameter hingga kesalahan diminimalkan. Prosedur optimisasi diperlukan agar prediksi model menjadi akurat.
Set Data Pelatihan Machine Learning
Dataset pelatihan adalah kumpulan data yang digunakan untuk melatih a model pembelajaran mesin. Kami melatih model tentang cara menghasilkan prediksi dengan menampilkan contoh input dan hasil. Berdasarkan data pelatihan ini, model memodifikasi parameternya.
Oleh karena itu, keakuratan prediksinya dinilai menggunakan kumpulan data yang berbeda, kumpulan validasi.
Dataset pelatihan harus mencerminkan masalah yang sedang dipecahkan. Dan, itu harus berisi data yang cukup untuk melatih model secara memadai. Prediksi model mungkin tidak akurat jika kumpulan data pelatihan terlalu kecil.
Atau, mungkin tidak terlalu representatif. Akibatnya, pra-pemrosesan ekstensif dari dataset pelatihan merupakan persyaratan. Oleh karena itu, kami dapat menjamin bahwa model tersebut memiliki kesuksesan tertinggi.
Contoh Pelatihan:
Mari kita beri contoh untuk memahami proses pelatihan.
Dalam contoh ini, kami menganggap kami memiliki kumpulan data bernama "music.csv". Ini memiliki nilai-nilai gender, usia, dan genre. Oleh karena itu, ini memprediksi genre musik yang didengarkan seseorang berdasarkan usia dan jenis kelaminnya.
Ini adalah kode Python untuk pelatihan pembelajaran mesin sederhana menggunakan pustaka scikit-learn: Pendekatan regresi logistik digunakan dalam kode ini untuk melatih model pada data dan kemudian mengevaluasi keakuratannya pada data uji.
Data awalnya dimasukkan ke dalam bingkai data panda sebelum dibagi menjadi fitur (X) dan target (Y) (y). Setelah itu, data dibagi menjadi set pelatihan dan pengujian, dengan 80% data digunakan untuk pelatihan dan 20% untuk pengujian. Model kemudian dilatih pada data pelatihan sebelum diuji pada data uji.
Inferensi dalam Pembelajaran Mesin
Proses menggunakan model terlatih untuk membuat prediksi pada data baru disebut sebagai inferensi.
Dengan kata lain, itu adalah penerapan informasi yang diperoleh selama pelatihan. Model menerima data baru dan menghasilkan prediksi atau penilaian berdasarkan pola yang ditemukannya dalam data pelatihan.
Prediksi model akan akurat bergantung pada kualitas data pelatihan. Juga, ini akan bergantung pada arsitektur model yang dipilih, dan teknik yang digunakan untuk melatih model.
Pentingnya inferensi dalam aplikasi
Dalam kesimpulan, kita dapat mengaktifkan model untuk memberikan hasil untuk tujuan tertentu. Ini dapat bervariasi seperti klasifikasi gambar, pemrosesan bahasa alami, atau sistem rekomendasi. Keakuratan langkah inferensi memiliki dampak langsung pada keseluruhan kinerja sistem.
Sangat penting untuk implementasi aktual model pembelajaran mesin dalam aplikasi dunia nyata.
Input data baru yang tidak diketahui
Proses inferensi dalam pembelajaran mesin dimulai dengan penambahan data baru ke dalam model. Data ini harus diproses terlebih dahulu agar sesuai dengan format input yang digunakan untuk melatih model.
Prediksi berdasarkan pola yang dipelajari
Model kemudian menggunakan data masukan untuk membuat prediksi berdasarkan pola yang dipelajari dari data pelatihan. Keakuratan prediksi tergantung pada kualitas data pelatihan dan teknik yang digunakan.
Contoh Inferensi:
Seperti contoh sebelumnya; pertama-tama kita akan melatih data dan kemudian mengimplementasikan inferensi. Dalam hal ini, kami menggunakan RandomForestClassifier alih-alih LogisticRegression.
Kami kembali membuat prediksi dengan Python menggunakan perangkat sci-kit-learn. Asumsikan kita telah melatih model dan memiliki kumpulan data yang disebut uji X yang ingin kita prediksi.
Kode ini memprediksi pada set data uji uji X menggunakan fungsi prediksi model terlatih. Prediksi tersebut kemudian disimpan dalam kerangka data, dengan lima prediksi pertama ditampilkan.
Faktor-faktor yang Mempengaruhi Kinerja Inferensi
Beberapa elemen penting memengaruhi kinerja inferensi dalam pembelajaran mesin.
Kecepatan tahap inferensi
Kecepatan inferensi merupakan perhatian penting karena secara langsung mempengaruhi kinerja sistem. Waktu inferensi yang lebih cepat memungkinkan pengambilan keputusan atau prediksi yang lebih cepat. Juga, itu meningkatkan kegunaan model.
Akurasi prediksi
Komponen kunci lainnya adalah keakuratan prediksi yang dibuat selama inferensi. Ini karena tujuan model adalah untuk memberikan keluaran yang sedekat mungkin dengan nilai sebenarnya. Keakuratan keluaran model bergantung pada kualitas data pelatihan.
Juga, ini sangat terkait dengan arsitektur model.
Pentingnya mengoptimalkan tahap inferensi
Mengingat pentingnya kecepatan dan akurasi inferensi, sangat penting untuk mengoptimalkan proses inferensi untuk hasil yang efisien. Ini mungkin termasuk strategi seperti mengecilkan ukuran model. Atau, Anda dapat memanfaatkan akselerasi perangkat keras, atau meningkatkan proses pemrosesan data masukan.
Kesimpulan
Terakhir, dalam pembelajaran mesin, pelatihan, dan inferensi adalah proses penting. Kita perlu memiliki pengetahuan dan kemampuan khusus untuk menerapkannya secara efisien. Pelatihan memungkinkan model membuat prediksi, sedangkan inferensi memungkinkan model membuat prediksi berdasarkan data baru.
Keduanya memainkan peran penting dalam menentukan keberhasilan dan akurasi model. Jadi, ingatlah itu dalam proyek Anda berikutnya!
Tinggalkan Balasan