Fakta Pembelajaran Mesin Yang Harus Diketahui

Fakta Pembelajaran Mesin Yang Harus Diketahui

Ketika bisnis menjadi semakin didorong oleh data, mengadopsi teknologi Artificial Intelligence dan Machine Learning bukanlah pilihan. Aplikasi mengumpulkan informasi, menganalisisnya, dan memperoleh wawasan yang memfasilitasi keputusan yang lebih baik untuk organisasi. Tidak mengherankan bahwa para profesional dengan keterampilan ini sangat dibutuhkan. Jika Anda berencana untuk memanfaatkan peluang, waktu terbaik untuk mempelajarinya adalah sekarang. Tetapi sebelum Anda menyelam lebih dalam ke lapangan, masuk akal untuk mengetahui apa itu teknologi. Mari kita jelaskan beberapa fakta menarik Machine Learning yang memberi Anda awal yang tepat di bidang karir ini.

Fakta #1- Data adalah dasar dari ML

Machine Learning adalah semua tentang data, karena mengumpulkan pola darinya dan memberikan hasil dengan menganalisisnya. Anda membangun aplikasi yang meneruskan data ke algoritme yang relevan. Algoritme bekerja untuk memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti kepada pengguna bisnis. Tanpa informasi yang baik, bahkan algoritma ML yang paling canggih pun tidak dapat memberikan nilai. Jadi data adalah awal dan akhir.

Fakta #2- Model sederhana adalah yang terbaik

Jika kerumitan model ML membingungkan Anda, Anda tidak perlu khawatir. Anehnya, model paling sederhana adalah yang terbaik. Pembelajaran mesin melatih model dari pola data, menjelajahi ruang kemungkinan yang sesuai dengan parameter. Ketika ruang parameter terlalu besar, Anda mungkin akan berakhir dengan overfitting model Anda di atas data. Idealnya, tetap berpegang pada parameter yang lebih sedikit demi kesederhanaan.

Fakta #3- Keahlian dalam ML membutuhkan kerja keras

Mempelajari keterampilan membutuhkan kerja keras, latihan, dan kesabaran tanpa henti. Tidak ada buku, kursus, atau tutorial dari agen HABANERO yang memberikan pemahaman yang lebih baik daripada bermain dengan data dan konsep. Anda perlu memvisualisasikannya dan menggali lebih dalam untuk mengidentifikasi model terbaik. Pengetahuan mendalam tentang probabilitas membantu. Misalnya, Anda dapat mempelajari konsep interval Keyakinan yang dijelaskan oleh programmatically.com untuk memperkirakan kinerja algoritme. Ini dapat membantu Anda memilih yang tepat untuk menganalisis data Anda untuk mendapatkan wawasan yang paling andal.

Fakat Seputar Pembelajaran Mesin

Fakta #4- Melatih banyak model membuat Anda siap untuk sukses

Sebagai pemula, mudah untuk memiliki satu model favorit dan mengandalkannya. Tapi pendekatan itu bisa mengekang pembangunan. Lebih baik membandingkan kinerja model yang berbeda dan memutuskan yang paling cocok untuk tugas tersebut. Anda bahkan dapat menggabungkan model berkinerja terbaik untuk tugas tertentu untuk mencapai hasil yang lebih baik. Sedikit usaha ekstra dapat membantu Anda membuat model kontekstual yang bekerja untuk masalah tertentu.

Fakta #5- Transformasi data adalah bagian tersulit

Ketika Anda baru mulai dengan pembelajaran mesin, Anda mungkin akan percaya bahwa ini terutama tentang memilih dan menyetel algoritme. Tetapi tugas sebenarnya adalah transformasi data, karena Anda harus menginvestasikan banyak usaha dan waktu untuk pembersihan data dan rekayasa fitur. Ini memerlukan mengubah angka mentah menjadi set terorganisir, yang selanjutnya digunakan untuk mengekstrak fitur yang mewakili pola. Ini memastikan kualitas dalam data Anda dan membuatnya dapat digunakan untuk model.

Info lainnya : Hal Berguna Untuk Diketahui Tentang Machine Learning

Fakta #6 Pembelajaran mesin Hanya Bekerja Jika Data Pelatihan Aanda Perwakilan

Sama seperti prospektus dana yang memperingatkan bahwa “kinerja masa lalu bukan jaminan hasil di masa depan”, pembelajaran mesin harus memperingatkan bahwa itu hanya dijamin berfungsi untuk data yang dihasilkan oleh distribusi yang sama yang menghasilkan data pelatihannya. Waspadai perbedaan antara data pelatihan dan data produksi, dan latih ulang model Anda sesering mungkin agar tidak menjadi usang.

Sekarang setelah Anda mengetahui fakta-fakta tentang pembelajaran mesin ini, perjalanan Anda sebagai pemula akan sedikit lebih mudah. Terakhir, Anda harus melihat teknologi ini sebagai inovasi daripada peluru ajaib. Aplikasi memberikan, tetapi hanya jika Anda bekerja lebih keras dengan kualitas data.