Lihat sumber 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]].