Baiklah baiklah.
Saya pikir sudah waktunya bagi kita untuk benar-benar mulai mempraktikkan beberapa keterampilan
ini daripada hanya berbicara tentang teori, karena saya tahu sekarang semuanya terlihat sangat rumit.
Anda berpikir bahwa untuk menjadi ahli pembelajaran mesin, Anda harus memiliki gelar Ph.D. D. dan Anda harus benar-benar
pintar dalam matematika dan statistik.
Tapi seringkali itu tidak benar-benar terjadi.
Jadi dalam video ini, saya ingin menunjukkan kepada Anda apa artinya melakukan pembelajaran mesin atau ukuran data.
Jadi di Machine Learning 101 ini, mari kita bicara tentang apa yang dilakukan oleh pakar machine learning.
Hal pertama yang dilakukan seseorang biasanya adalah mengimpor.
Data.
Artinya, kami memiliki semacam file CSV dan kami akan mengimpor data itu dan kami tahu bagaimana melakukannya dengan
Python, bukan?
Kami mengimpor file data CSFI sehingga kami dapat menggunakannya dalam program kami.
Dan jangan khawatir, ini adalah langkah-langkah yang sebenarnya akan kami tunjukkan saat kami mengerjakan proyek kami yang akan
datang.
Jadi hal pertama adalah mengimpor data selanjutnya, apa yang harus kita lakukan?
Nah, kita bersihkan datanya.
Artinya, di dunia yang ideal, kami memiliki data yang sempurna, semua kolom, semua baris file CSFI
terisi dan semuanya sempurna, tetapi seringkali tidak demikian.
Terkadang Anda memiliki label yang hilang, terkadang Anda memiliki sel atau data yang hilang, dan terkadang kami hanya memiliki data yang
tidak dapat digunakan.
Itu benar-benar buruk.
Jadi kami idealnya membersihkan data sehingga ketika kami menggunakannya nanti, itu tidak akan memberi kami kesalahan atau membuat
prediksi yang buruk.
Sekarang, nomor tiga.
Apa yang dilakukan pakar pembelajaran mesin?
Nah, kami membagi data.
Dan ini yang menarik, kami biasanya membagi data menjadi apa yang kami sebut set pelatihan dan set pengujian.
Apa artinya ini?
Nah, memisahkan data berarti hanya memutuskan bahwa kita memiliki, katakanlah, seratus baris Excel
dan kita memutuskan bahwa 80 baris akan menjadi set pelatihan kita sementara kita memberikan mesin untuk dipelajari.
Dan kemudian 20 baris terakhir akan menjadi set tes karena kami harus memberi tahu mesin apakah jawaban
itu benar atau salah.
Jadi kita perlu cara untuk menguji dengan data yang sudah ada sebelumnya apakah model kita baik atau buruk.
Sekali lagi, ini adalah sesuatu yang akan kita jelajahi.
Tapi biasanya Anda membagi data Anda, lembar Excel Anda, menjadi satu set pelatihan, apa yang kami gunakan sebagai input, dan kemudian set
pengujian apa yang kami gunakan untuk menguji output yang diberikan fungsi pembelajaran mesin itu kepada kami.
Dan itu sangat mudah dilakukan.
Kami hanya memutuskan, hei, 80 persen dari data akan menjadi set pelatihan dan 20 persen adalah
set tes sampai sekarang.
Ketiga hal ini cukup mudah bukan?
Dan seperti yang akan kita lihat, mereka cukup mudah.
Selanjutnya kita membuat model.
Baiklah, yang satu ini terdengar sangat, sangat sulit, bukan?
Kami baru saja beralih dari memisahkan data menjadi tiba-tiba kami membuat fungsi ini, model ini yang dibuat
oleh program kami.
Tapi lucunya, kemungkinan besar yang Anda lakukan saat membuat model adalah mengimpor algoritme.
Anda tidak akan menulis algoritme sendiri dari awal.
Biasanya Anda menggunakan perpustakaan seperti Cycad Learn, yang sebenarnya akan kami gunakan untuk melakukan impor dan kemudian
memutuskan algoritme apa yang ingin Anda gunakan, seperti pohon keputusan atau K tetangga terdekat.
Dan kita akan benar-benar melihat bagaimana melakukannya dalam latihan yang akan datang.
Jadi itu sangat bagus.
Seseorang telah membuat algoritme untuk kami yang membuat model berdasarkan set pelatihan kami.
Dan leluconnya adalah ketika orang berpikir tentang ahli pembelajaran mesin, mereka memikirkan semua persamaan matematika
yang dilakukan orang.
Tetapi sebagian besar waktu orang hanya mengimpor dari perpustakaan, sebuah algoritme.
Itu dia.
Satu liner.
Selanjutnya, menurut Anda apa yang kami lakukan?
Nah, kita periksa outputnya, kan?
Kami membuat model yang merupakan fungsi, kami memiliki input, yang merupakan set pelatihan, dan
kemudian kami memeriksa output dari model ini dengan set pengujian kami.
Jadi set pengujian, kita akan berkata, hei, apakah outputnya sesuai dengan yang kita harapkan?
Jadi setelah kita memeriksa output, apa yang kita lakukan?
Yah, kami meningkatkan, jadi kemungkinan besar pertama kali, itu tidak akan sepenuhnya benar.
Jadi berdasarkan set pengujian, kami berkata, hei, kami mungkin dapat meningkatkan sesuatu.
Jadi sebagai ahli pembelajaran mesin, Anda dapat memberikan masukan tambahan.
Itu mungkin kolom tambahan di file Excel.
Atau Anda mungkin ingin mengubah model atau algoritme yang Anda gunakan untuk membuat model ini.
Itu dia.
Ini adalah enam langkah dari apa yang Anda lakukan dan Anda hanya mengulangi langkah-langkah ini.
Sekarang, kita akan kembali ke ini dan saya akan menautkannya di sumber sehingga Anda selalu
dapat mengingatnya.
Tetapi sekarang, Anda baru saja mempelajari sesuatu yang sangat, sangat mendasar.
Anda melihat Facebook di sini.
Ini adalah cara mereka menjalankan saluran pembelajaran mesin mereka.
Dan diagram ini sekarang seharusnya masuk akal.
Hanya pada enam langkah yang kita bicarakan, kita mendefinisikan tujuan mereka.
Artinya, apa yang ingin kita capai?
Kami mengumpulkan datanya.
Kami melewati data.
Artinya, kita membersihkannya.
Kami membaginya menjadi data pelatihan dan data pengujian.
Kami kemudian melakukan pembuatan model dan kami bereksperimen dengan algoritma yang berbeda.
Dan akhirnya kami menguji data kami, melihat seberapa akuratnya berdasarkan data pengujian kami.
Dan kemudian kita kembali dan mencoba hal yang berbeda sampai model atau fungsi kita sesuai dengan apa yang kita definisikan
sebagai tujuan.
Bukankah itu keren?
Anda baru saja mempelajari cara kerja struktur pembelajaran mesin Facebook.
Sekarang, izinkan saya mengajukan satu pertanyaan sebelum saya mengakhiri video ini, menurut Anda apa bagian tersulit dari
keseluruhan proses ini?
Saya membuatnya terdengar sangat, sangat mudah, benar.
Pikirkan tentang itu.
Siap untuk jawabannya.
Bagian tersulit sebenarnya adalah mengambil data karena semakin banyak data yang kita miliki, semakin baik, semakin banyak input yang kita
miliki, semakin banyak set pelatihan yang dapat kita miliki sehingga kita dapat meningkatkan model.
Dan ya, kita dapat memutuskan algoritme apa yang akan digunakan untuk membuat model, input apa yang digunakan selama set pelatihan, tetapi
semakin banyak data yang kita miliki, semakin banyak opsi yang kita miliki sebagai pakar pembelajaran mesin.
Dan sangat sulit untuk mengumpulkan data yang baik atau yang kami sebut kumpulan data dan perusahaan
seperti Google dan Facebook benar-benar berharga karena merekalah satu-satunya yang dapat mengumpulkan data sebanyak itu.
Dan itulah mengapa pembelajaran mesin dipelopori oleh perusahaan-perusahaan yang memiliki kumpulan data besar,
karena Anda dan saya tidak memiliki cukup data untuk benar-benar membuat pembelajaran mesin layak dilakukan.
Sebagian besar perusahaan sebenarnya tidak membutuhkan pembelajaran mesin atau bahkan dapat menerapkan pembelajaran mesin yang baik karena mereka
tidak memiliki cukup data.
Anda memerlukan perusahaan besar seperti Amazon untuk menggunakan pembelajaran mesin karena hanya mereka yang memiliki akses ke data
tersebut.
Dan itulah mengapa mereka sangat berharga.
Mereka dapat berbagi model mereka.
Mereka tidak peduli, tetapi mereka biasanya merahasiakan data mereka karena itulah yang memberi mereka keunggulan
kompetitif.
Baiklah.
Jadi sekarang kita tahu langkah-langkah pembelajaran mesin.
Berikutnya adalah mempelajari alat apa yang dapat kita gunakan untuk melakukan langkah-langkah ini sehingga pada akhirnya kita dapat mulai mempelajari
dan membangun model pembelajaran mesin kita sendiri.
Aku akan melihat yang berikutnya, Bhabhi.