3. Pemilihan Model: Memilih Alat yang Tepat
Setelah data bersih, langkah selanjutnya adalah memilih model Machine Learning yang sesuai. Pilihan model tergantung pada jenis masalah yang ingin dipecahkan dan sifat data. Beberapa model yang populer antara lain:
Regresi Linear: Digunakan untuk memprediksi nilai numerik.
-
Klasifikasi: Digunakan untuk mengklasifikasikan data ke dalam kategori tertentu.
Clustering: Digunakan sebagai pengelompokan beberapa data menjadi kumpulan kelompok data.
Jaringan Syaraf Tiruan: Digunakan untuk tugas yang kompleks seperti pengenalan gambar dan pemrosesan bahasa alami.
4. Pelatihan Model: Proses Belajar Mesin
Pada tahap ini, model Machine Learning dilatih dengan menggunakan data historis. Algoritma Machine Learning akan mencari pola dan hubungan dalam data untuk membangun sebuah model. Proses pelatihan melibatkan penyesuaian parameter model secara iteratif untuk meminimalkan kesalahan prediksi.
5. Evaluasi Model: Pengukuran Kinerja
Setelah model dilatih, kinerjanya perlu dievaluasi untuk memastikan model tersebut akurat dan dapat diandalkan. Matrik evaluasi yang umum digunakan antara lain akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Jika kinerja model belum memuaskan, maka perlu dilakukan penyesuaian pada model atau data.
6. Penerapan Model: Membuat Prediksi
