Perkembangan teknologi memunculkan berbagai inovasi yang memudahkan masyarakat di ranah digital, salah satunya lewat keberadaan algoritma machine learning. Melansir IBM, machine learning adalah bagian dari kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI) dan ilmu komputer yang berfokus pada penggunaan data dan algoritma.

Data dan algoritma tersebut dipelajari untuk meningkatkan akurasinya dari waktu ke waktu. Contoh penerapan algoritma machine learning ini misalnya saat kita browsing di internet, terdapat iklan-iklan yang merekomendasikan produk tertentu yang sesuai dengan apa yang kita cari akhir-akhir ini. Lalu, bagaimana agar algoritma machine learning-nya tepat? Simak tips berikut!

Tips memilih algoritma machine learning

Untuk memilih algoritma machine learning, ada beberapa hal yang harus diperhatikan. Hal ini penting untuk meningkatkan kenyamanan dan operasional. Berkut tujuh hal utama yang harus diperhatikan.

1. Sesuaikan dengan persoalan

Tips pertama adalah pastikan Anda memilih algoritma machine learning sesuai dengan permasalahan yang dihadapi oleh perusahaan. Permasalahan di sini memang beragam, misalnya faktor klasifikasi, regresi, deteksi anomali, clustering, image classification, text analytic, dan sebagainya. Jika Anda telah mengklasifikasikan dan memetakan masalah yang ada, eliminasilah algoritma yang tidak digunakan. Hal itu bisa mengefisienkan waktu dan pemetaan.

2. Ketahui ukuran training set

Kedua, perhatikan ukuran training set, apalagi ketika mengumpulkan data dalam jumlah besar. Bila Anda memiliki kumpulan data yang tidak terlalu banyak dan fitur yang cukup lengkap, Anda bisa memilih algoritma dengan bias dan varian yang rendah, seperti Linear SVM dan Naive Bayes. Sebaliknya, jika kumpulan data dalam jumlah yang besar, pilih bias rendah dengan varian yang tinggi, seperti Kernel SVM, KNN, maupun menggunakan metode decision trees.

3. Pahami kecepatan waktu training

Setiap algoritma memiliki kecepatan waktu atau proses training berbeda. Semakin tinggi tipe akurasinya, semakin banyak pula waktu yang diperlukan. Beberapa algoritma seperti model Naive Bayes, Linear Logistic, dan Linear Regression memang mudah diimplementasikan dan lebih cepat. Namun, algoritma seperti SVM cenderung butuh parameter tersendiri, begitu pula dengan Neural yang memerlukan waktu training yang tinggi.

4. Pastikan akurasinya

Tips keempat saat memilih algoritma machine learning ialah memastikan tingkat akurasinya. Mengapa hal ini menjadi penting? Sebab, semakin tinggi tingkat akurasi, semakin efektif pula jenis yang dipilih dalam melihat proporsi nilai kebenaran data dari total data yang dikumpulkan. Mode yang memiliki akurasi tinggi adalah yang mudah dipahami seperti Linear Regression. Sebelum memilih algoritma machine learning, bandingkan nilai modelnya dengan yang lain.

5. Perhatikan linearitas data

Tak hanya mengenai akurasinya, linearitas data juga menjadi poin kelima yang wajib diperhatikan. Terkadang, algoritma yang menggunakan prinsip linearitas tidak menjadi masalah. Hanya saja, di sebagian kasus memang akan berdampak pada tingkat penurunan akurasi, misalnya seperti pada Linear Regression, Logistic Regression, hingga Support Vector Machine (SVM) yang menerapkan sistem linearitas data.

6. Lihat jumlah fitur

Tips keenam adalah perhatikan fitur yang dimilikinya. Sebagian data memiliki banyak fitur yang mungkin saja tidak semua bisa digunakan atau dengan kata lain tidak relevan. Misalnya, pada data yang berupa tekstual, banyak fitur yang harus dibandingkan dengan sejumlah titik data lainnya. Terkadang, banyaknya fitur juga menghambat penggunaan algoritma machine learning. Jika Anda ingin fitur yang lebih besar dan pengamatan data sedikit, gunakan model SVM.

7. Persyaratan memori

Teakhir, hal penting yang harus diperhatikan adalah mengenai persyaratan memori yang dimiliki. Untuk itu, Anda memang dituntut harus jeli memilih contoh algoritma machine learning sesuai kebutuhan dan penggunaan, misalnya apakah akan memilih Supervised Machine Learning, Semi-Supervised Learning, Unsupervised Learning, atau Reinforcement Learning.

Kesimpulan

Berdasarkan ulasan di atas, dapat disimpulkan bahwa memilih algoritma machine learning tidak bisa dilakukan secara sembarangan dan harus memperhatikan banyak faktor. Hal itu untuk menjaga sistem bekerja dengan baik saat dioperasikan, terutama dalam membaca maupun memprediksi data.

Jika Anda ingin mempelajari tentang algoritma machine learning dan berbagai macam pengembangan dari data science dan AI, ikuti kelas dari Algoritma Data Science School yang menyediakan kelas individu maupun korporat. Selain menyediakan berbagai kelas pembelajaran, Anda juga dapat memilih berbagai ragam materi sesuai dengan kebutuhan.