Pemodelan Prediktif Menggunakan Machine Learning dan Deep Learning

Pengantar

• Pemateri: Pak Sandi Irfansah (Data Scientist dari Tech)
• Fokus pada pemodelan prediktif menggunakan Machine Learning (ML) dan Deep Learning (DL)
• Profesi: Pengajar di Hactive8, mentor di program Kampus Merdeka, instruktur corporate training

Pemodelan Data

• Proses mengolah dan mengkombinasikan data untuk analisis
• Pentingnya normalisasi dan denormalisasi data
• Data scientists dan data analysts menggunakan data terstruktur yang disiapkan oleh data engineers

Predictive Modeling

• Langkah-langkah:
  • Define objektif dan indikator
  • Cek ketersediaan data
  • Data preprocessing: membersihkan data dari outliers, anomalies, duplicate data, missing values
  • Data analisis untuk mendapatkan insight
  • Memilih model: klasifikasi atau regresi
  • Latih model, validasi, dan mungkin deploy (misal buat dashboard)

Tipe Data

• Terstruktur: data yang terorganisir seperti data tabular (baris dan kolom), tipe data terdefinisi (integer, string, dll.), mudah dianalisis
• Tidak Terstruktur: data seperti email, log, PDF, video, audio, image
• Penyimpanan: Data Warehouse untuk data terstruktur, Data Lake untuk data tidak terstruktur

Artificial Intelligence, Machine Learning, dan Deep Learning

• AI: Komputer meniru kecerdasan manusia untuk menyelesaikan tugas tertentu
• ML: Mesin belajar untuk menemukan pola dan membuat keputusan secara otomatis
• Deep Learning: Subset dari ML yang menggunakan neural networks untuk memproses data kompleks

Tipe Pemodelan ML

• Supervised Learning: Data dengan label/targer, dibagi menjadi klasifikasi dan regresi
• Unsupervised Learning: Data tanpa label, fokus pada clustering (pengelompokan data berdasarkan kemiripan)
• Reinforcement Learning: Pembelajaran berbasis feedback untuk tugas-tugas spesifik

Evaluasi Model ML

• Underfitting: Model kurang kompleks, performa buruk
• Overfitting: Model terlalu kompleks, performa baik pada data training tapi buruk pada data testing
• Good Fit: Model balanced, performa baik di training dan testing

Teknik Peningkatan Akurasi Model

• Data Quality: Pastikan kualitas dan jumlah data yang cukup
• Feature Engineering: Tambahkan fitur yang relevan
• Model Tuning: Hyperparameter tuning, penggunaan regularisasi, cross-validation
• Model Complexity: Tingkatkan kompleksitas model jika diperlukan

Implementasi Project Model ML

• Proses: Tentukan background, objective, data source, preprocessing data, build model (misal menggunakan CNN pada TensorFlow), evaluasi model, deploy model

Studi Kasus: Peningkatan Akurasi

• Data Imbalance: Menambah data pada kelas minoritas atau mengurangi data pada kelas mayoritas
• Augmentasi Data: Menambah variasi data melalui augmentasi (rotasi gambar, resize, dll.)
• Pre-trained Models: Menggunakan model yang sudah dilatih sebelumnya (misal: menggunakan VGGNet)

Pertanyaan dari Peserta

• Tips memilih algoritma yang tepat?
  • Analisis pattern data, gunakan pemodelan yang sesuai (linear vs non-linear)
  • Perbandingan antara beberapa model, evaluasi dari sisi akurasi, memori, dan waktu training

Dokumentasi

• Pastikan untuk mengikuti evaluasi dan dokumentasi sesi melalui link yang disediakan

Simpulan

• Memahami dan memilih metode pemodelan yang tepat sangat penting dalam praktek ML dan DL
• Data quality dan preprocessing sangat mempengaruhi hasil akhir model
• Terus lakukan evaluasi dan tuning untuk mencapai performa model yang optimal