Mohon tunggu...
Indobot Academy
Indobot Academy Mohon Tunggu... Lainnya - PT Ozami Inti Sinergi

About Indobot Academy PT Ozami Inti Sinergi adalah perusahaan yang bergerak di bidang pendidikan dengan Kode KBLI 85499, 85493, 85497, 85495 serta sudah memiliki sertifikat ISO 9001 : 2015. Didirikan berdasarkan Akta Pendirian No. 14 tanggal 25 Februari 2021 yang telah mendapatkan pengesahan dari Menteri Hukum dan Hak Asasi Manusia Nomor AHU-0013991.AH.01.01 Tanggal 26 Februari 2021 dan telah dicatatkan dalam Sistem Administrasi Badan Hukum No AHU-0013991.AH.01.01 Tahun 2021 tanggal 26 Februari. Kantor Pusat Yogyakarta Jln. Affandi No 5, Kec. Depok, Kab. Sleman, D.I.Yogyakarta Contact Email : office@indobot.co.id 0813-2564-5334 - CS Rakhmi 0851-5731-7552 - Partnership Farhan Link Bio: taplink.cc/indobotacademy

Selanjutnya

Tutup

Inovasi

Ingin Melihat Masa Depan? Cara Machine Learning Memprediksi Hal yang Tak Terduga

4 Oktober 2024   13:00 Diperbarui: 4 Oktober 2024   13:04 35
+
Laporkan Konten
Laporkan Akun
Kompasiana adalah platform blog. Konten ini menjadi tanggung jawab bloger dan tidak mewakili pandangan redaksi Kompas.
Lihat foto
Bagikan ide kreativitasmu dalam bentuk konten di Kompasiana | Sumber gambar: Freepik

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

HALAMAN :
  1. 1
  2. 2
  3. 3
  4. 4
Mohon tunggu...

Lihat Konten Inovasi Selengkapnya
Lihat Inovasi Selengkapnya
Beri Komentar
Berkomentarlah secara bijaksana dan bertanggung jawab. Komentar sepenuhnya menjadi tanggung jawab komentator seperti diatur dalam UU ITE

Belum ada komentar. Jadilah yang pertama untuk memberikan komentar!
LAPORKAN KONTEN
Alasan
Laporkan Konten
Laporkan Akun