Kesalahan Harus Dihindari Saat Melatih Pembelajaran Mesin

Kesalahan Harus Dihindari Saat Melatih Pembelajaran Mesin

Mengembangkan model AI atau ML bukanlah permainan anak-anak. Ini membutuhkan banyak pengetahuan dan keterampilan dengan pengalaman yang diperkaya untuk membuat model bekerja dengan sukses dalam berbagai skenario.

CogitoSelain itu, Anda memerlukan data pelatihan visi komputer berkualitas tinggi terutama untuk melatih model AI berbasis persepsi visual Anda. Tahap paling penting dalam pengembangan AI adalah memperoleh & mengumpulkan data pelatihan dan menggunakan data ini saat melatih model.

Kesalahan apa pun saat melatih model Anda tidak hanya akan membuat model Anda tampil tidak akurat, tetapi juga bisa menjadi bencana saat membuat keputusan bisnis yang penting, terutama di area tertentu seperti Perawatan Kesehatan atau Mobil Mengemudi Sendiri.

Saat melatih model AI, aktivitas multi-tahap dilakukan untuk memanfaatkan data pelatihan dengan cara terbaik, sehingga hasilnya memuaskan. Jadi, inilah 6 kesalahan umum yang perlu Anda pahami untuk memastikan model AI Anda berhasil.

#1 Menggunakan Data Tidak Terverifikasi dan Tidak Terstruktur

Menggunakan Data Tidak Terverifikasi dan Tidak Terstruktur

Penggunaan data yang tidak terverifikasi & tidak terstruktur adalah salah satu kesalahan paling umum yang dilakukan oleh para insinyur pembelajaran mesin dalam pengembangan AI. Data yang belum diverifikasi mungkin memiliki kesalahan seperti duplikasi, data yang bertentangan, kurangnya kategorisasi, konflik data, kesalahan dan masalah data lainnya yang dapat membuat anomali selama proses pelatihan.

Oleh karena itu, sebelum Anda menggunakan data untuk pelatihan machine learning Anda, periksa dengan cermat kumpulan data mentah Anda dan hilangkan data yang tidak diinginkan atau tidak relevan, sehingga membantu model AI Anda bekerja dengan akurasi yang lebih baik.

 #2 Menggunakan Data yang Sudah Digunakan untuk Menguji Model Anda

Seseorang agen slotdemo harus menghindari penggunaan kembali data yang telah digunakan untuk menguji model. Oleh karena itu, kesalahan seperti itu harus dihindari. Misalnya, jika seseorang telah mempelajari sesuatu dan telah menerapkan pengetahuan itu ke bidang pekerjaannya; menggunakan pembelajaran yang sama di bidang pekerjaan lain dapat menyebabkan seseorang menjadi bias dan berulang dalam menyimpulkan.

Demikian pula, dalam pembelajaran mesin, logika yang sama berlaku, AI dapat belajar dengan sebagian besar kumpulan data untuk memprediksi jawaban secara akurat. Menggunakan data pelatihan yang sama pada Model atau aplikasi berbasis AI dapat menyebabkan model menjadi bias dan memperoleh hasil yang merupakan hasil dari pembelajaran mereka sebelumnya. Oleh karena itu, saat menguji kemampuan model AI Anda, sangat penting untuk menguji menggunakan set data baru yang tidak digunakan sebelumnya untuk pelatihan pembelajaran mesin.

#3 Menggunakan Kumpulan Data Pelatihan yang Tidak Memadai

Menggunakan Kumpulan Data Pelatihan yang Tidak Memadai

Untuk membuat model AI Anda berhasil, Anda perlu menggunakan data pelatihan yang tepat sehingga dapat memprediksi dengan tingkat akurasi tertinggi. Kurangnya data yang cukup untuk pelatihan adalah salah satu alasan utama di balik kegagalan model.

Namun, tergantung pada jenis model atau industri AI, bidang persyaratan data pelatihan bervariasi. Untuk pembelajaran mendalam, Anda memerlukan lebih banyak kumpulan data kuantitatif dan kualitatif untuk memastikannya dapat bekerja dengan presisi tinggi.

#4 Memastikan Model AI Anda Tidak Bias

Tidak mungkin mengembangkan model AI yang dapat memberikan hasil akurat seratus persen dalam berbagai skenario. Sama seperti manusia, mesin juga dapat menjadi bias karena berbagai faktor seperti usia, jenis kelamin, orientasi, dan tingkat pendapatan, dll., yang dapat memengaruhi hasil dengan satu atau lain cara. Oleh karena itu, Anda perlu meminimalkan ini dengan menggunakan analisis statistik untuk menemukan bagaimana setiap faktor pribadi memengaruhi data dan data pelatihan AI dalam proses.

#5 Mengandalkan Pembelajaran Model AI Secara Mandiri

Mengandalkan Pembelajaran Model AI Secara Mandiri

Padahal, Anda membutuhkan ahli untuk melatih model AI Anda, menggunakan sejumlah besar set data pelatihan. Tetapi jika AI menggunakan proses pembelajaran mesin berulang yang perlu dipertimbangkan saat melatih model tersebut.

Di sini, sebagai insinyur pembelajaran mesin, Anda perlu memastikan bahwa model AI Anda belajar dengan strategi yang tepat. Untuk memastikannya, Anda harus sering memeriksa proses pelatihan AI dan hasilnya secara berkala untuk mendapatkan hasil terbaik.

Info lain : Mengapa Akuntan Harus Merangkul Pembelajaran Mesin

Namun, saat mengembangkan AI pemelajaran mesin, Anda harus terus bertanya pada diri sendiri pertanyaan penting seperti; apakah data Anda bersumber dari sumber terpercaya yang dapat dipercaya? Apakah AI Anda mencakup demografi yang luas dan apakah ada hal lain yang memengaruhi hasil?