Machine learining merupakan proses belajar pada mesin yang dibuat sedemikian rupa agar bisa bekerja sesuai dengan apa yang dipelajari sebelumnya. Berikut merupakan alur proses atau tahapan pekerjaan machine learning. Setidaknya terdapat delapan proses yaitu identifity the data, prepare data, select the ML algoritm, split data, train, evaluate, predict dan deploy. 

1. Identify the data

Ini merupakan proses awal dalam membuat rancangan machine learning. Pertama kali harus mengidentifikasi masalah yang ingin dipecahkan. Caranya dengan pendekatan logis dan matematis. Mengidentifikasi data dapat digunakan untuk membuat pertanyaan dasar. Agar alur yang kita buat tidak keluar dari topik awal pembahasan .

2. Prepare data

Data sangat berperan dari pem, buatan model machine learning. Semakin banyak data yang disiapkan, semakin valid output yang dihasilkan oleh machine learning. Dalam pengumpulan data, terdapat dua metode yaitu data mining dan web scrapping.

3. Select ML Algoritm

Langkah selanjutnya adalah memilih algoritma yang cocok untuk menangani problem yang muncul. Berikut beberapa metode algoritma yang bisa digunakan seperti supervised learning untuk memprediksi masa depan. Sedangkan reinforcement learning yaitu proses pengambilan keputusan

4. Split data

Proses ini terjadi saat pembagian data agar memudahkan dalam proses selanjutnya. Dengan data yang dibagi ini model machine learning mudah untuk diidentifikasi.

5.Train

Proses train digunakan untuk melatih tubuh machine learning dengan mengisikan data yang sudah diproses. Mulai dari proses mengidentifikasi, mempersiapkan data, dan memilih algoritma yang tepat.

Tak lupa membagi data yang sudah diproses. Mesin dilatih agar dapat menentukan data yang masuk sesuai dengan klasifikasinya.

6. Evaluate

Proses yang keenam adalah mengevalusai kembali machine learning. Apakah datanya yang dimasukan sudah benar. Apakah sedah sesuai dengan yang diajarkan.

Proses ini menentukan keakuratan prediksi atau hasil dari machine learning yang kita buat.

7.Predict

Nah, ini merupakan uji coba apakah machine learning yang telah kita buat bekerja dengan baik. Caranya dengan melihat hasil atau prediksi yang dihasilkan.

Apakah sesuai dengan input data. Dapat dikatakan proses ini proses semifinal sebelum diproses ke tahap selanjutnya.

8. Deploy

Berikut merupakan proses akhir dalam membangun model machine learning yaitu proses deploy. Proses ini langsung menerapkan kepada masalah. Tentunya untuk melihat prediksi dari data yang ada .

Itulah beberapa tahap atau proses dalam pemnuatan model machine learning. Tentunya menarik untuk dipelajari dan diaplikasikan dalam kehidupan nyata.

Terimakasih sudah membaca artikel ini. Nantikan artikel-artikel selanjutnya yang pastinya lebih seru dan menarik.