‫Proyek pembelajaran mesin dapat mencakup banyak topik berbeda, penting untuk merancang kerangka kerja yang dapat Anda
‫gunakan untuk mendekati berbagai jenis masalah.
‫Anda dapat mempertimbangkan apa yang akan kami lalui sebagai panduan lapangan kecil yang dapat Anda gunakan untuk pembelajaran
‫mesin.
‫Jadi ketika Anda menghadapi masalah, Anda dapat merujuk kembali ke panduan lapangan ini dan terus, tunggu.
‫Saya perlu memecah masalah ini menjadi beberapa langkah kecil.
‫Apa yang dikatakan pemandu lapangan?
‫Kerangka kerja yang akan kita gunakan terdiri dari enam langkah setelah mengerjakan banyak proyek pembelajaran mesin di
‫berbagai industri yang berbeda.
‫Ini adalah langkah-langkah yang saya temukan yang muncul berkali-kali.
‫Dan kita akan sering melihat diagram ini dalam beberapa kuliah berikutnya.
‫Tapi kali ini, kita akan menyelami setiap langkah ini satu per satu dan melihat komponen seperti
‫apa yang mereka miliki.
‫Langkah pertama adalah definisi masalah, karena akan difokuskan pada kode terlebih dahulu, solusi praktis, penting untuk menentukan
‫masalah apa yang ingin kita pecahkan.
‫Apakah ini masalah belajar terawasi atau tidak terawasi?
‫Apakah ini masalah klasifikasi atau regresi?
‫Jangan khawatir, kita akan melihat bagaimana mencari tahu ini dalam beberapa kuliah berikutnya.
‫Langkah kedua adalah data, karena pembelajaran mesin melibatkan penggunaan algoritme untuk menemukan dan mempelajari pola yang berbeda dalam
‫data.
‫Data adalah persyaratan untuk proyek pembelajaran mesin apa pun.
‫Pertanyaan yang coba kami jawab di sini pada langkah kedua adalah jenis data apa yang kami miliki tergantung pada
‫masalahnya?
‫Ada berbagai jenis data, data terstruktur, seperti baris dan kolom atau apa yang Anda harapkan untuk
‫ditemukan di lembar bentang Excel atau data tidak terstruktur seperti gambar atau audio.
‫Setelah mengetahui jenis data yang kita miliki, kita dapat mulai membuat keputusan tentang cara menggunakan pembelajaran mesin dengannya.
‫Langkah ketiga adalah evaluasi di sini akan menentukan apa arti kesuksesan bagi kami, karena pembelajaran mesin, karena sebagian besar
‫pembelajaran mesin sebenarnya bersifat eksperimental.
‫Anda dapat terus mencoba untuk meningkatkan hasil Anda dalam mencari model yang sempurna.
‫Namun, karena kami adalah praktisi, kami tahu bahwa model yang sempurna tidak ada.
‫Sebagai gantinya, kami memulai dengan mengatakan agar proyek real estat pembelajaran mesin ini
‫layak, kami membutuhkan setidaknya 95 persen model akurat untuk memprediksi biaya rumah, tentu saja, di awal.
‫Metrik evaluasi ini tidak akan tepat dan kemungkinan akan berubah seiring waktu.
‫Tetapi memiliki ini di awal proyek memberi kita sesuatu untuk dituju.
‫Langkah keempat adalah fitur pertanyaan yang kami jawab.
‫Berikut adalah apa yang sudah kita ketahui tentang data?
‫Sekarang, bahkan dalam tipe data yang berbeda, ada berbagai jenis fitur, misalnya, untuk memprediksi apakah seseorang
‫memiliki penyakit jantung atau tidak, Anda dapat menggunakan berat badan mereka sebagai fitur karena berat badan
‫adalah angka.
‫Ini disebut fitur numerik.
‫Dan setelah berbicara dengan dokternya, mereka mungkin memberi tahu Anda jika berat badan seseorang melebihi angka tertentu,
‫mereka lebih mungkin menderita penyakit jantung.
‫Ada lebih banyak jenis fitur seperti kategoris dan turunan.
‫Kita akan melihat ini dalam pelajaran mendatang.
‫Tapi premisnya tetap.
‫Tujuan algoritme pembelajaran mesin adalah untuk mengubah fitur-fitur ini, seperti seks putih, tekanan darah, dan nyeri
‫dada menjadi pola untuk membuat prediksi seperti apakah seorang pasien dan mendapatkan pasien unik Edesia menderita
‫penyakit jantung atau tidak.
‫Langkah kelima adalah pemodelan, setelah Anda mempelajari sedikit tentang data Anda.
‫Langkah selanjutnya adalah membuat modelnya.
‫Dan pertanyaannya di sini adalah, berdasarkan masalah dan data kami, model pembelajaran mesin apa yang harus kami gunakan?
‫Tidak seperti algoritme dan rangkaian instruksi lainnya, Anda harus menulis dari awal.
‫Banyak algoritme pembelajaran mesin yang paling berguna telah dikodekan untuk Anda, yang sangat bagus bagi
‫kami.
‫Beberapa model bekerja lebih baik pada masalah yang berbeda daripada yang lain, dan pada awalnya fokus Anda
‫adalah menemukan model yang tepat untuk jenis masalah yang tepat.
‫Langkah enam adalah eksperimen, semua langkah yang baru saja kita lalui terjadi dalam satu siklus, Anda mungkin memulai dengan
‫satu definisi masalah dan menemukan data Anda tidak cocok untuk itu.
‫Kemudian Anda mungkin membuat model dan mendapati model itu tidak berfungsi sebaik yang Anda uraikan dalam metrik evaluasi Anda.
‫Jadi Anda membangun yang lain dan Anda menemukan yang ini benar-benar bekerja dengan cukup baik.
‫Tetapi yang penting untuk diingat adalah meskipun langkah-langkah ini ada di sini, langkah-langkah yang
‫telah kita lalui dalam kerangka ini, tidak berarti bahwa mereka harus diikuti secara berurutan, juga tidak kaku.
‫Anggap mereka sebagai panduan kasar.
‫Sekarang, kita telah melalui masing-masing secara singkat.
‫Mari kita lihat masing-masing sedikit lebih detail.