Model Pembelajaran Mesin

Model pembelajaran mesin adalah representasi matematis yang digunakan untuk mengenali pola dan membuat prediksi berdasarkan data. Model ini merupakan artefak komputasional yang dihasilkan dari proses pelatihan pembelajaran mesin menggunakan dataset pelatihan. Model pembelajaran mesin dapat digunakan dalam berbagai aplikasi seperti klasifikasi, regresi, dan deteksi objek.

Proses Pembuatan Model

Pembuatan model pembelajaran mesin dimulai dengan pemilihan algoritma seperti decision tree, support vector machine, atau jaringan saraf tiruan. Selanjutnya, model dilatih menggunakan data yang telah disiapkan hingga mencapai performa tertentu. Hasil pelatihan berupa model yang siap digunakan untuk prediksi pada data baru.

Penyimpanan dan Penggunaan Model

Model yang sudah dilatih biasanya disimpan dalam format file tertentu seperti Pickle untuk Python atau ONNX untuk interoperabilitas lintas platform. Model ini kemudian dapat diintegrasikan ke dalam aplikasi atau digunakan dalam proses inference untuk menghasilkan prediksi secara otomatis.

Evaluasi dan Pemeliharaan Model

Evaluasi model dilakukan menggunakan dataset pengujian untuk mengukur akurasi dan performa model. Pemeliharaan model diperlukan untuk memastikan performa tetap optimal seiring perubahan data dan kebutuhan aplikasi. Proses retraining dilakukan jika model mengalami penurunan akurasi atau terjadi drift data.