‫Pemodelan kaku, bagian dua memilih.
‫Kami menyebutkan dalam pendengar terakhir, ada tiga bagian untuk pemodelan, memilih model,
‫menyetel model dan membandingkan model, setelah Anda membagi data menjadi set pelatihan, validasi, dan pengujian, Anda
‫dapat mulai melalui masing-masing Langkah.
‫Dalam pelajaran ini, kita akan membahas beberapa poin dalam memilih model, yaitu Anda memilih model dan
‫melatihnya pada data pelatihan Anda, tidak seperti membuat algoritme sendiri dari awal.
‫Ada banyak model pembelajaran mesin yang dibuat sebelumnya yang dapat Anda manfaatkan saat pertama kali memulai.
‫Tujuan utama Anda adalah mengetahui jenis algoritme pembelajaran mesin apa yang digunakan dengan masalah seperti apa ini, karena
‫beberapa algoritme bekerja lebih baik daripada yang lain pada jenis data yang berbeda.
‫Kami akan melihat ini secara khusus ketika kami menangani proyek kami.
‫Namun untuk saat ini, informasi menarik yang perlu diingat adalah jika Anda bekerja dengan pohon keputusan data terstruktur
‫seperti hutan acak dan algoritme penambah gradien seperti Cat Boose, dorongan ekstra cenderung bekerja paling baik.
‫Dan jika Anda bekerja dengan data tidak terstruktur, pembelajaran mendalam, jaringan saraf, dan pembelajaran transfer cenderung bekerja
‫paling baik.
‫Setelah Anda memilih model, langkah Anda selanjutnya adalah melatihnya.
‫Tujuan utama di sini adalah untuk menyelaraskan input dan output.
‫Misalnya, dalam masalah penyakit jantung, kita ingin model kita melihat variabel
‫fitur, input, dan kemudian menemukan polanya dan menggunakannya untuk memprediksi variabel target.
‫Jadi ingat, dari pelajaran sebelumnya, variabel-variabel ini di sini adalah variabel fitur.
‫Kami ingin menggunakan ini untuk memprediksi variabel target.
‫Pengaturan penamaan umum lainnya adalah menggunakan X, yang merupakan data untuk memprediksi Y, yang merupakan label.
‫Algoritma pembelajaran mesin yang berbeda memiliki cara yang berbeda untuk melakukan ini.
‫Kita akan melihat bagaimana melakukannya untuk beberapa yang berguna di proyek mendatang.
‫Dan ingat, pelatihan model terjadi pada pemisahan data pelatihan.
‫Di sinilah model Anda mempelajari materi kursus.
‫Kami tidak ingin model kami menyontek dan melihat ujian akhir sebelum mereka belajar.
‫Bergantung pada seberapa banyak data yang Anda miliki dan seberapa kompleks model Anda, pelatihan mungkin memakan waktu cukup lama.
‫Salah satu tujuan terbesar Anda saat melatih model adalah meminimalkan waktu di antara eksperimen.
‫Jadi terkadang ini berarti menggunakan sebagian kecil data Anda terlebih dahulu.
‫Misalnya, jika Anda melatih data yang memiliki seratus ribu contoh, Anda dapat mulai melatih model
‫hanya dengan 10.000 pertama dan melihat bagaimana hasilnya.
‫Anda mungkin juga memutuskan untuk menggunakan model yang tidak terlalu rumit untuk memulai.
‫Model mendalam seperti jaringan pengetahuan umumnya membutuhkan waktu lebih lama untuk dilatih daripada model jenis lain, dan ini adalah sesuatu
‫yang layak dipertimbangkan ketika datang untuk melatih model Anda sendiri.
‫Misalnya, jika eksperimen membutuhkan waktu tiga jam atau bahkan hingga beberapa hari untuk persentase kecil performa
‫Buzan model Anda, Anda dapat mempertimbangkannya.
‫Apakah eksperimen ini benar-benar layak dilakukan karena pembelajaran mesin sangat berulang.
‫Kami ingin meminimalkan waktu eksperimen ini sehingga kami dapat beralih dari langkah satu ke langkah dua ke langkah tiga.
‫Tetapi sekali lagi, jika ini terlihat membingungkan, kita akan melihatnya dalam praktik di proyek langsung.
‫Dan hal yang perlu diingat, beberapa model bekerja lebih baik daripada yang lain dan masalah yang berbeda.
‫Jangan takut untuk mencoba sesuatu dan ini sangat penting.
‫Pembelajaran mesin, seperti yang kami katakan sebelumnya, adalah proses yang sangat berulang.
‫Jadi beberapa hal yang Anda coba mungkin tidak berhasil pertama kali, dan itu berarti Anda mengabaikan hal itu untuk
‫maju dan mencoba sesuatu yang lain, mulai dari yang kecil dan kembangkan, tambahkan kerumitan yang Anda butuhkan.
‫Artinya, misalnya, jika Anda memiliki seratus ribu contoh, kita akan mulai dari
‫10.000.
‫Kami akan menggunakan model sederhana terlebih dahulu daripada pergi ke model terbesar dan terbaru
‫dan terhebat, karena apa yang kami kejar adalah hasil praktis, bukan sesuatu yang terbaik di
‫atas kertas.
‫Kami ingin melihat sesuatu yang benar-benar dapat digunakan di dunia nyata.
‫Dan bagian dari eksperimen Anda akan melibatkan penyetelan model yang menunjukkan hasil awal yang baik untuk mendapatkan hasil yang
‫lebih baik, seperti menyetel mobil.
‫Jika mobil Anda bekerja dengan baik di satu trek, mungkin tidak baik di trek lain.
‫Jadi Anda menyetelnya.
‫Mari kita lihat bagaimana melakukannya.
‫Tapi bukannya empat mobil akan melakukannya untuk model pembelajaran mesin.