Nemtokake masalah ing machine learning (ML) kalebu pendekatan sistematis kanggo ngrumusake tugas ing tangan kanthi cara sing bisa ditangani kanthi nggunakake teknik ML. Proses iki penting amarga nggawe dhasar kanggo kabeh pipa ML, saka koleksi data nganti latihan model lan evaluasi. Ing jawaban iki, kita bakal njlentrehake langkah-langkah algoritma kanggo nemtokake masalah ing ML, menehi panjelasan sing rinci lan lengkap.
1. Ngenali Tujuan:
Langkah pisanan yaiku nemtokake kanthi jelas tujuan masalah ML. Iki kalebu pangerten asil sing dikarepake utawa prediksi sing kudu diwenehake model ML. Contone, ing tugas klasifikasi email spam, tujuane bisa kanthi akurat nggolongake email minangka spam utawa non-spam.
2. Ngrumusake Masalah:
Sawise tujuan wis ditemtokake, masalah kasebut kudu dirumusake. Iki kalebu nemtokake jinis masalah ML, sing bisa kalebu ing salah sawijining kategori ing ngisor iki:
a. Sinau sing Diawasi: Yen data sing diwenehi label kasedhiya, masalah kasebut bisa dibingkai minangka tugas sinau sing diawasi. Iki kalebu prédhiksi variabel output saka set variabel input adhedhasar set data latihan. Contone, prédhiksi rega omah adhedhasar fitur kaya lokasi, ukuran, lan jumlah kamar.
b. Unsupervised Learning: Yen mung data tanpa label sing kasedhiya, masalah kasebut bisa dibingkai minangka tugas sinau sing ora diawasi. Tujuane ing kene yaiku nemokake pola utawa struktur ing data tanpa variabel output sing wis ditemtokake. Algoritma clustering, kayata K-means, bisa digunakake kanggo nglumpukake titik data sing padha.
c. Learning Reinforcement: Ing learning reinforcement, agen sinau kanggo sesambungan karo lingkungan kanggo ngoptimalake sinyal ganjaran. Masalah kasebut dipigura minangka Proses Keputusan Markov (MDP), ing ngendi agen njupuk tindakan adhedhasar kahanan saiki lan nampa umpan balik ing wangun ganjaran. Conto kalebu nglatih agen kanggo main game utawa ngontrol robot.
3. Nemtokake Input lan Output:
Sabanjure, penting kanggo nemtokake variabel input lan output kanggo masalah ML. Iki kalebu nemtokake fitur utawa atribut sing bakal digunakake minangka input kanggo model ML lan variabel target sing kudu diprediksi model kasebut. Contone, ing tugas analisis sentimen, input bisa dadi dokumen teks, dene output minangka label sentimen (positif, negatif, utawa netral).
4. Ngumpulake lan Preprocess Data:
Data nduweni peran wigati ing ML, lan iku penting kanggo ngumpulake dataset cocok kanggo masalah ing tangan. Iki kalebu ngumpulake data sing cocog sing makili skenario donya nyata model bakal disebarake ing. Data kudu maneka warna, representatif, lan nyakup sawetara saka sudhut input lan output.
Sawise data diklumpukake, langkah-langkah preprocessing kudu ditindakake kanggo ngresiki lan ngowahi data dadi format sing cocog kanggo algoritma ML. Iki bisa uga kalebu mbusak duplikat, nangani nilai sing ilang, normalisasi fitur, lan ngode variabel kategori.
5. Pisah Dataset:
Kanggo ngevaluasi kinerja model ML, perlu dipérang set data dadi set latihan, validasi, lan uji coba. Set latihan digunakake kanggo nglatih model, set validasi digunakake kanggo nyetel hiperparameter lan ngevaluasi model sing beda-beda, lan set uji digunakake kanggo netepake kinerja akhir model sing dipilih. Pemisahan data kudu ditindakake kanthi ati-ati kanggo mesthekake conto perwakilan ing saben set.
6. Pilih Algoritma ML:
Adhedhasar rumusan masalah lan jinis data, algoritma ML sing cocog kudu dipilih. Ana macem-macem algoritma sing kasedhiya, kayata wit keputusan, mesin vektor dhukungan, jaringan saraf, lan metode ensemble. Pilihan algoritma gumantung saka faktor kaya kerumitan masalah, sumber daya komputasi sing kasedhiya, lan syarat interpretasi.
7. Latih lan Evaluasi Model:
Sawise algoritma dipilih, model kasebut kudu dilatih nggunakake dataset latihan. Sajrone latihan, model sinau pola lan hubungan dhasar ing data. Sawise latihan, model kasebut dievaluasi nggunakake set validasi kanggo netepake kinerja. Metrik kaya akurasi, presisi, kelingan, lan F1-skor bisa digunakake kanggo ngukur kinerja model.
8. Fine-tune lan Optimize:
Adhedhasar evaluasi kinerja, model kasebut bisa uga kudu disetel lan dioptimalake. Iki kalebu nyetel hiperparameter, kayata tingkat sinau, regularisasi, utawa arsitektur jaringan, kanggo nambah kinerja model. Teknik kayata validasi silang lan telusuran kothak bisa digunakake kanggo nemokake hiperparameter sing optimal.
9. Tes lan Pasang:
Sawise model wis disetel lan dioptimalake, perlu dites nggunakake dataset testing kanggo entuk evaluasi kinerja pungkasan. Yen model ketemu kritéria kinerja sing dikarepake, bisa disebarake ing lingkungan produksi kanggo nggawe prediksi data anyar sing ora katon. Ngawasi lan nganyari model kanthi periodik bisa uga perlu kanggo njamin kinerja sing terus-terusan.
Nemtokake masalah ing ML kalebu pendekatan algoritma sistematis sing kalebu ngenali tujuan, ngrumusake masalah, nemtokake input lan output, ngumpulake lan preprocessing data, pamisah dataset, milih algoritma ML, latihan lan evaluasi model, fine-tuning lan ngoptimalake, lan pungkasane nyoba lan nggunakake model kasebut.
Pitakonan lan jawaban anyar liyane babagan Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML:
- Apa iku text to speech (TTS) lan cara kerjane karo AI?
- Apa watesan nalika nggarap dataset gedhe ing machine learning?
- Bisa machine learning nindakake sawetara bantuan dialogis?
- Apa papan dolanan TensorFlow?
- Apa tegese dataset sing luwih gedhe?
- Apa sawetara conto hiperparameter algoritma?
- Apa iku sinau ensemble?
- Kepiye yen algoritma pembelajaran mesin sing dipilih ora cocog lan kepiye carane bisa milih sing bener?
- Apa model pembelajaran mesin mbutuhake pengawasan sajrone latihan?
- Apa parameter kunci sing digunakake ing algoritma adhedhasar jaringan saraf?
Deleng pitakonan lan jawaban liyane ing EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning