Pelatihan Model Pembelajaran Mesin: Panduan Lengkap untuk Bisnis

Pada tahun 2016, Microsoft meluncurkan chatbot AI bernama Tay. Itu seharusnya menyelami percakapan real-time di Twitter, memahami istilah tersebut, dan menjadi lebih pintar dengan setiap obrolan baru.

Namun, eksperimen tersebut gagal karena pengguna jahat dengan cepat mengeksploitasi keterampilan belajar chatbot. Dalam beberapa jam setelah peluncurannya, Tay mulai memposting tweet yang menyinggung dan tidak pantas, mencerminkan bahasa negatif yang telah dipelajari dari para pengguna.

Tweet Tay menjadi viral, menarik banyak perhatian dan merusak reputasi Microsoft. Insiden ini menyoroti potensi bahaya penerapan model pembelajaran mesin (ML) di lingkungan dunia nyata yang tidak terkendali. Perusahaan harus mengeluarkan permintaan maaf publik dan menutup Tay, karena mengakui kekurangan dalam desainnya.

Mari kita beralih ke hari ini, dan inilah saatnya kita mempelajari pentingnya pelatihan model ML yang tepat — hal yang sebenarnya dapat menyelamatkan Microsoft dari badai PR ini.

Jadi, kencangkan sabuk pengaman! Berikut panduan Anda untuk pelatihan model ML dari perusahaan pengembangan pembelajaran mesin ITRex.

Pelatihan Model Pembelajaran Mesin: Bagaimana Berbagai Pendekatan Pembelajaran Mesin Membentuk Proses Pelatihan

Mari kita mulai dengan ini: tidak ada pendekatan yang universal dalam ML. Cara Anda melatih model ML bergantung pada sifat data dan hasil yang Anda tuju.

Mari kita lihat sekilas empat pendekatan utama ML dan lihat bagaimana masing-masing pendekatan membentuk proses pelatihan.

Pembelajaran yang Diawasi

Dalam pembelajaran yang diawasi, algoritme dilatih pada kumpulan data berlabel, belajar memetakan data masukan ke keluaran yang benar. Seorang insinyur memandu model melalui serangkaian masalah yang terpecahkan sebelum model tersebut dapat mengatasi masalah baru dengan sendirinya.

Contoh: Pertimbangkan model pembelajaran terawasi yang bertugas mengklasifikasikan gambar kucing dan anjing. Kumpulan data berlabel terdiri dari gambar yang diberi label yang sesuai (kucing atau anjing). Model ini menyempurnakan parameternya untuk memprediksi secara akurat label gambar baru yang belum terlihat.

Pembelajaran Tanpa Pengawasan

Sebaliknya, di sini algoritme menyelami data tak berlabel dan mencari pola serta hubungannya sendiri. Ini mengelompokkan titik data serupa dan menemukan struktur tersembunyi.

Contoh: Bayangkan melatih model ML untuk pengelompokan pelanggan dalam kumpulan data e-niaga. Model ini menelusuri data pelanggan dan membedakan kelompok pelanggan yang berbeda berdasarkan perilaku pembelian mereka.

Pembelajaran Semi-Supervisi

Pembelajaran semi-supervisi adalah jalan tengah yang menggabungkan unsur-unsur pembelajaran yang diawasi dan tidak diawasi. Dengan sejumlah kecil data berlabel dan kumpulan data tak berlabel yang lebih besar, algoritme ini menghasilkan keseimbangan. Ini adalah pilihan pragmatis ketika kumpulan data yang diberi label lengkap langka.

Contoh: Bayangkan sebuah skenario diagnosis medis di mana data berlabel (kasus dengan hasil yang diketahui) terbatas. Pembelajaran semi-supervisi akan memanfaatkan kombinasi data pasien berlabel dan kumpulan data pasien tidak berlabel yang lebih besar, sehingga meningkatkan kemampuan diagnostiknya.

Pembelajaran Penguatan

Pembelajaran penguatan adalah algoritmik yang setara dengan trial and error. Seorang model berinteraksi dengan lingkungan, mengambil keputusan dan menerima umpan balik dalam bentuk penghargaan atau hukuman. Seiring waktu, perusahaan menyempurnakan strateginya untuk memaksimalkan imbalan kumulatif.

Contoh: Pertimbangkan untuk melatih model pembelajaran mesin untuk drone otonom. Drone belajar menavigasi lingkungan dengan menerima hadiah atas keberhasilan navigasi dan hukuman jika terjadi tabrakan. Seiring berjalannya waktu, mereka menyempurnakan kebijakannya agar dapat bernavigasi dengan lebih efisien.

Meskipun setiap pendekatan ML memerlukan urutan yang disesuaikan secara unik dan penekanan pada langkah-langkah tertentu, terdapat serangkaian langkah inti yang dapat diterapkan secara luas di berbagai metode.

Di bagian selanjutnya, kami akan memandu Anda melalui urutan tersebut.

Pelatihan Model Pembelajaran Mesin: Langkah demi Langkah

Mengidentifikasi Peluang dan Mendefinisikan Ruang Lingkup Proyek

Langkah ini tidak hanya melibatkan penguraian masalah bisnis yang ada, namun juga menunjukkan peluang di mana ML dapat menghasilkan kekuatan transformatifnya.

Mulailah dengan melibatkan pemangku kepentingan utama, termasuk pengambil keputusan dan pakar domain, untuk mendapatkan pemahaman komprehensif tentang tantangan dan tujuan bisnis.

Selanjutnya, nyatakan dengan jelas masalah spesifik yang ingin Anda atasi dengan melatih model ML dan memastikannya selaras dengan sasaran bisnis yang lebih luas.

Saat melakukannya, waspadalah terhadap ambiguitas. Pernyataan masalah yang ambigu dapat menyebabkan solusi yang salah arah. Sangat penting untuk memperjelas dan menentukan masalah untuk menghindari penyesatan pada tahap selanjutnya. Misalnya, pilih “tingkatkan keterlibatan pengguna di aplikasi seluler sebesar 15% melalui rekomendasi konten yang dipersonalisasi pada kuartal berikutnya” daripada “tingkatkan keterlibatan pengguna” — hal ini terukur, terfokus, dan terukur.

Langkah selanjutnya yang dapat Anda lakukan sedini mungkin pada tahap definisi cakupan adalah menilai ketersediaan dan kualitas data yang relevan.

Identifikasi sumber data potensial yang dapat dimanfaatkan untuk memecahkan masalah. Misalnya, Anda ingin memprediksi churn pelanggan dalam layanan berbasis langganan. Anda harus menilai catatan langganan pelanggan, log penggunaan, interaksi dengan tim dukungan, dan riwayat penagihan. Selain itu, Anda juga dapat beralih ke interaksi media sosial, survei umpan balik pelanggan, dan indikator ekonomi eksternal.

Terakhir, evaluasi kelayakan penerapan teknik ML pada masalah yang teridentifikasi. Pertimbangkan kendala teknis (misalnya kapasitas komputasi dan kecepatan pemrosesan infrastruktur yang ada), sumber daya (misalnya keahlian dan anggaran yang tersedia), dan terkait data (misalnya pertimbangan privasi dan aksesibilitas data).

Penemuan Data, Validasi, dan Pemrosesan Awal

Landasan keberhasilan pelatihan model ML terletak pada data berkualitas tinggi. Mari jelajahi strategi untuk penemuan data, validasi, dan prapemrosesan.

Penemuan Data

Sebelum mempelajari pelatihan model ML, penting untuk mendapatkan pemahaman mendalam tentang data yang Anda miliki. Ini melibatkan eksplorasi struktur, format, dan hubungan dalam data.

Apa sebenarnya yang dimaksud dengan penemuan data?

• Analisis data eksplorasi (EDA), di mana Anda mengungkap pola, korelasi, dan outlier dalam kumpulan data yang tersedia, serta memvisualisasikan statistik dan distribusi utama untuk mendapatkan wawasan tentang data.

Bayangkan sebuah bisnis ritel yang ingin mengoptimalkan strategi penetapan harganya. Pada fase EDA, Anda mempelajari data penjualan historis. Melalui teknik visualisasi seperti plot sebar dan histogram, Anda menemukan korelasi positif yang kuat antara periode promosi dan peningkatan penjualan. Selain itu, analisis ini mengungkapkan adanya outlier selama musim liburan, yang mengindikasikan potensi anomali yang memerlukan penyelidikan lebih lanjut. Dengan demikian, EDA memungkinkan untuk memahami dinamika pola penjualan, korelasi, dan perilaku outlier.

• Identifikasi fitur, di mana Anda mengidentifikasi fitur-fitur yang memberikan kontribusi berarti terhadap masalah yang dihadapi. Anda juga mempertimbangkan relevansi dan pentingnya setiap fitur untuk mencapai tujuan bisnis yang ditetapkan.

Berdasarkan contoh di atas, identifikasi fitur mungkin melibatkan pengenalan aspek mana yang memengaruhi penjualan. Melalui analisis yang cermat, Anda dapat mengidentifikasi fitur seperti kategori produk, tingkatan harga, dan demografi pelanggan sebagai kontributor potensial. Kemudian Anda mempertimbangkan relevansi setiap fitur. Misalnya, Anda memperhatikan bahwa kategori produk mungkin memiliki signifikansi yang berbeda-beda selama periode promosi. Oleh karena itu, identifikasi fitur memastikan bahwa Anda melatih model pembelajaran mesin pada atribut yang memiliki dampak berarti pada hasil yang diinginkan.

• Pengambilan sampel data, yaitu Anda menggunakan teknik pengambilan sampel untuk mendapatkan subkumpulan data yang representatif untuk eksplorasi awal. Untuk bisnis retail dari contoh di atas, pengambilan sampel data menjadi hal yang penting. Misalnya, Anda menggunakan pengambilan sampel acak untuk mengekstrak subkumpulan data penjualan yang representatif dari periode waktu yang berbeda. Dengan cara ini, Anda memastikan representasi yang seimbang antara periode normal dan periode promosi.

Kemudian Anda dapat menerapkan pengambilan sampel bertingkat untuk memastikan bahwa setiap kategori produk terwakili secara proporsional. Dengan menjelajahi subkumpulan ini, Anda mendapatkan wawasan awal tentang tren penjualan, yang memungkinkan Anda mengambil keputusan yang tepat tentang fase selanjutnya dari perjalanan pelatihan model ML.

Validasi data

Pentingnya validasi data yang kuat untuk pelatihan model ML tidak dapat dilebih-lebihkan. Ini memastikan bahwa informasi yang dimasukkan ke dalam model akurat, lengkap, dan konsisten. Hal ini juga membantu mengembangkan model yang lebih andal dan membantu mengurangi bias.

Pada tahap validasi data, Anda menilai integritas data secara menyeluruh dan mengidentifikasi perbedaan atau anomali apa pun yang dapat memengaruhi performa model. Berikut adalah langkah-langkah tepat yang harus diambil:

• Pemeriksaan kualitas data, di mana Anda (1) mencari nilai yang hilang di seluruh fitur dan mengidentifikasi strategi yang tepat untuk menghilangkannya; (2) memastikan konsistensi dalam format dan unit data, meminimalkan perbedaan yang mungkin berdampak pada pelatihan model; (3) mengidentifikasi dan menangani outlier yang dapat mengganggu pelatihan model; dan (4) memverifikasi kecukupan logika data.
• Verifikasi silang, di mana Anda melakukan verifikasi silang data terhadap pengetahuan domain atau sumber eksternal untuk memvalidasi keakuratan dan keandalannya.

Pemrosesan Awal Data

Pemrosesan awal data memastikan bahwa model dilatih pada kumpulan data yang bersih, konsisten, dan representatif, sehingga meningkatkan generalisasinya ke data baru yang belum terlihat. Inilah yang Anda lakukan untuk mencapainya:

• Menangani data yang hilang: mengidentifikasi nilai-nilai yang hilang dan menerapkan strategi seperti imputasi atau penghapusan berdasarkan sifat data dan masalah bisnis yang sedang dipecahkan.
• Mendeteksi dan menangani outlier: gunakan metode statistik untuk mengidentifikasi dan menangani outlier, memastikan outlier tidak berdampak pada proses pembelajaran model.
• Normalisasi, standardisasi: menskalakan fitur numerik ke rentang standar (misalnya menggunakan normalisasi skor Z), memastikan konsistensi dan mencegah fitur tertentu mendominasi fitur lainnya.
• Pengkodean: mengkonversi data ke format yang konsisten (misalnya melalui pengkodean one-hot atau penyematan kata).
• Rekayasa fitur: memperoleh fitur baru atau memodifikasi fitur yang sudah ada untuk meningkatkan kemampuan model dalam menangkap pola yang relevan dalam data.

Saat menyiapkan data untuk pelatihan model pembelajaran mesin, penting untuk mencapai keseimbangan antara menyimpan informasi berharga dalam kumpulan data dan mengatasi ketidaksempurnaan atau anomali yang ada dalam data. Mencapai keseimbangan yang salah dapat menyebabkan hilangnya informasi berharga secara tidak sengaja, sehingga membatasi kemampuan model untuk belajar dan menggeneralisasi.

Terapkan strategi yang mengatasi ketidaksempurnaan sekaligus meminimalkan hilangnya data yang berarti. Hal ini mungkin memerlukan perlakuan outlier yang hati-hati, imputasi selektif, atau mempertimbangkan metode pengkodean alternatif untuk variabel kategori.

Rekayasa Data

Jika data tidak mencukupi, rekayasa data akan berperan. Anda dapat mengkompensasi kekurangan data melalui teknik seperti augmentasi dan sintesis data. Mari selami detailnya:

• Augmentasi data: Ini melibatkan pembuatan variasi atau contoh baru dari data yang sudah ada dengan menerapkan berbagai transformasi tanpa mengubah makna yang melekat. Misalnya, untuk data gambar, augmentasi dapat mencakup rotasi, membalik, memperbesar, atau mengubah kecerahan. Untuk data teks, variasi mungkin melibatkan parafrase atau pengenalan sinonim. Jadi, dengan memperluas kumpulan data secara artifisial melalui augmentasi, Anda memperkenalkan model ke skenario yang lebih beragam, sehingga meningkatkan kemampuannya untuk bekerja pada data yang tidak terlihat.
• Sintesis data: Hal ini memerlukan pembuatan contoh data yang benar-benar baru yang selaras dengan karakteristik kumpulan data yang ada. Data sintetis dapat dibuat menggunakan model AI generatif, simulasi, atau memanfaatkan pengetahuan domain untuk menghasilkan contoh yang masuk akal. Sintesis data sangat berharga dalam situasi di mana memperoleh lebih banyak data di dunia nyata merupakan suatu tantangan.

Memilih Algoritma Optimal

Pekerjaan data selesai. Tahap selanjutnya dalam proses pelatihan model ML adalah tentang algoritma. Memilih algoritme yang optimal adalah keputusan strategis yang memengaruhi performa dan presisi model masa depan Anda.

Ada beberapa algoritma ML yang populer, masing-masing sesuai untuk serangkaian tugas tertentu.

• Regresi linier: Berlaku untuk memprediksi hasil berkelanjutan berdasarkan fitur masukan. Ini ideal untuk skenario di mana terdapat hubungan linier antara fitur dan variabel target – misalnya, memprediksi harga rumah berdasarkan fitur seperti luas persegi, jumlah kamar tidur, dan lokasi.
• Pohon keputusan: Mampu menangani data numerik dan kategorikal, sehingga cocok untuk tugas-tugas yang memerlukan batasan keputusan yang jelas – misalnya, menentukan apakah sebuah email adalah spam atau bukan berdasarkan fitur seperti pengirim, subjek, dan konten.
• Hutan acak: Pendekatan pembelajaran gabungan yang menggabungkan beberapa pohon keputusan untuk akurasi dan ketahanan yang lebih tinggi, menjadikannya efektif untuk masalah yang kompleks – misalnya, memprediksi churn pelanggan menggunakan kombinasi data penggunaan historis dan demografi pelanggan.
• Mesin vektor pendukung (SVM): Efektif untuk skenario yang memerlukan batasan keputusan yang jelas, terutama di ruang berdimensi tinggi seperti pencitraan medis. Contoh tugas yang dapat diterapkan oleh SVM adalah mengklasifikasikan gambar medis sebagai kanker atau non-kanker berdasarkan berbagai fitur yang diekstraksi dari gambar.
• K-nearest neighbours (KNN): Mengandalkan kedekatan, KNN membuat prediksi berdasarkan kelas mayoritas atau rata-rata titik data terdekat. Hal ini membuat KNN cocok untuk pemfilteran kolaboratif dalam sistem rekomendasi, yang dapat menyarankan film kepada pengguna berdasarkan preferensi pengguna dengan riwayat tontonan serupa.
• Jaringan saraf: Unggul dalam menangkap pola dan hubungan rumit, menjadikannya dapat diterapkan pada beragam tugas kompleks, termasuk pengenalan gambar dan pemrosesan bahasa alami.

Berikut faktor-faktor yang mempengaruhi pemilihan algoritma untuk pelatihan model ML.

• Sifat masalah: Jenis masalah, apakah itu klasifikasi, regresi, pengelompokan, atau yang lainnya.
• Ukuran dan kompleksitas kumpulan data: Kumpulan data yang besar mungkin mendapat manfaat dari algoritme yang dapat diskalakan dengan baik, sementara struktur data yang kompleks mungkin memerlukan model yang lebih canggih.
• Persyaratan interpretasi: Beberapa algoritme menawarkan lebih banyak interpretasi, yang sangat penting untuk skenario yang mengutamakan pemahaman keputusan model.

Pelatihan Model Pembelajaran Mesin

Pada tahap pelatihan model, Anda melatih dan menyesuaikan algoritme untuk performa optimal. Di bagian ini, kami akan memandu Anda melalui langkah-langkah penting dari proses pelatihan model.

Mulailah dengan membagi kumpulan data Anda menjadi tiga bagian: kumpulan pelatihan, validasi, dan pengujian.

• Set pelatihan: Subkumpulan data ini adalah sumber utama untuk mengajarkan model. Ini digunakan untuk melatih model ML, memungkinkannya mempelajari pola dan hubungan antara masukan dan keluaran. Biasanya, set pelatihan terdiri dari bagian terbesar dari data yang tersedia.
• Kumpulan validasi: Kumpulan data ini membantu mengevaluasi performa model selama pelatihan. Ini digunakan untuk menyempurnakan hyperparameter dan menilai kemampuan generalisasi model.
• Kumpulan pengujian: Kumpulan data ini berfungsi sebagai ujian akhir untuk model. Ini terdiri dari data baru yang belum ditemukan model selama pelatihan atau validasi. Rangkaian pengujian memberikan perkiraan performa model dalam skenario dunia nyata.

Setelah menjalankan algoritme melalui kumpulan data pengujian, Anda mendapatkan pemahaman awal tentang performa model dan melanjutkan ke penyesuaian hyperparameter.

Hyperparameter adalah konfigurasi yang telah ditentukan sebelumnya yang memandu proses pembelajaran model. Beberapa contoh hyperparameter mungkin adalah kecepatan pembelajaran, yang mengontrol ukuran langkah selama pelatihan, atau kedalaman pohon keputusan di hutan acak. Menyesuaikan hyperparameter membantu menemukan “pengaturan” yang sempurna untuk model.

Evaluasi dan Validasi Model

Untuk memastikan performa model yang optimal, penting untuk mengevaluasinya berdasarkan metrik yang ditetapkan. Bergantung pada tugas yang ada, Anda dapat memilih serangkaian metrik tertentu. Yang umum digunakan dalam pelatihan model pembelajaran mesin adalah sebagai berikut.

• Akurasi mengukur kebenaran prediksi model secara keseluruhan dan menggambarkan kemahiran umumnya.
• Precision and recall, dimana model pertama mempertajam keakuratan prediksi positif, memastikan bahwa setiap kali model mengklaim hasil positif, model tersebut melakukannya dengan benar, dan model kedua mengukur kemampuan model untuk menangkap semua kejadian positif dalam kumpulan data.
• Skor F1 berupaya mencapai keseimbangan antara presisi dan perolehan. Ini memberikan nilai numerik tunggal yang menangkap performa model. Karena presisi dan perolehan sering kali menunjukkan trade-off (pikirkan: peningkatan salah satu metrik ini biasanya mengorbankan metrik lainnya), skor F1 menawarkan ukuran terpadu yang mempertimbangkan kedua aspek tersebut.
• AUC-ROC, atau area di bawah karakteristik pengoperasian penerima, mencerminkan kemampuan model untuk membedakan kelas positif dan negatif.
• “Metrik jarak” mengukur perbedaan, atau “jarak” antara nilai prediksi dan nilai sebenarnya. Contoh “metrik jarak” adalah Mean Squared Error (MSE), Mean Absolute Error (MAE), dan R-squared.

Produksi/Penerapan Model dan Penskalaan

Setelah model ML dilatih dan divalidasi, langkah penting berikutnya adalah penerapan — menerapkan model tersebut di lingkungan dunia nyata. Hal ini melibatkan pengintegrasian model ke dalam infrastruktur bisnis yang ada.
Aspek utama penerapan model yang perlu diperhatikan adalah sebagai berikut.

• Skalabilitas

Model yang diterapkan harus dirancang untuk menangani berbagai beban kerja dan beradaptasi dengan perubahan volume data. Skalabilitas sangat penting, terutama dalam skenario dimana model diharapkan dapat memproses data dalam jumlah besar secara real-time.

• Pemantauan dan pemeliharaan

Pemantauan berkelanjutan sangat penting setelah penerapan. Hal ini melibatkan pelacakan performa model dalam kondisi dunia nyata, mendeteksi penyimpangan atau penurunan akurasi, dan mengatasi masalah dengan segera. Pemeliharaan rutin memastikan model tetap efektif seiring berkembangnya lingkungan bisnis.

• Putaran umpan balik

Membangun putaran umpan balik sangat penting untuk perbaikan berkelanjutan. Mengumpulkan masukan dari prediksi model di dunia nyata memungkinkan ilmuwan data menyempurnakan dan menyempurnakan model seiring waktu.

Mengatasi Tantangan dalam Pelatihan Model Machine Learning

Mari kita uraikan secara spesifik pelatihan model ML dengan menjelajahi contoh kehidupan nyata. Di bawah ini, kami mendokumentasikan perjalanan kami dalam menciptakan cermin kebugaran cerdas yang revolusioner dengan kemampuan AI, dengan harapan dapat memberi Anda wawasan tentang sisi praktis pembelajaran mesin.

Mari kita berbagi sedikit konteksnya terlebih dahulu. Ketika pandemi COVID menutup pusat kebugaran dan memicu peningkatan kebugaran di rumah, klien kami membayangkan solusi yang mengubah permainan — cermin kebugaran cerdas yang akan bertindak sebagai pelatih pribadi. Ini akan menangkap gerakan pengguna, memberikan panduan real-time, dan menyusun rencana pelatihan yang dipersonalisasi.

Untuk menghidupkan fungsi ini, kami merancang dan melatih model ML berpemilik. Karena rumitnya solusi yang ada, proses pelatihan model ML tidaklah mudah. Kami menemukan beberapa tantangan yang berhasil kami atasi. Mari kita lihat yang paling penting.

1. Memastikan keragaman data pelatihan

Untuk melatih model berperforma tinggi, kami harus memastikan bahwa kumpulan data pelatihan beragam, representatif, dan bebas dari bias. Untuk mencapai hal tersebut, tim kami menerapkan teknik prapemrosesan data, termasuk deteksi dan penghapusan outlier.

Selain itu, untuk mengimbangi potensi kesenjangan dalam kumpulan data dan meningkatkan keragamannya, kami merekam video khusus yang menampilkan orang-orang berolahraga di berbagai lingkungan, dalam kondisi cahaya berbeda, dan dengan beragam peralatan olahraga.

Dengan melengkapi kumpulan data kami dengan rekaman video ekstensif ini, kami memperkaya pemahaman model, sehingga memungkinkan model beradaptasi lebih efektif dengan skenario dunia nyata.

2. Menavigasi kompleksitas algoritmik model

Tantangan lain yang kami temui adalah merancang dan melatih model pembelajaran mendalam yang mampu melacak dan menafsirkan gerakan pengguna secara akurat.

Kami menerapkan penginderaan kedalaman untuk menangkap gerakan berdasarkan landmark anatomi. Ini bukanlah hal yang mudah; itu membutuhkan pemrosesan yang tepat dan pengenalan landmark.

Setelah putaran awal pelatihan, kami terus menyempurnakan algoritme dengan menggabungkan teknik visi komputer tingkat lanjut, seperti skeletonization (pikirkan: mengubah siluet pengguna menjadi struktur kerangka yang disederhanakan untuk identifikasi landmark yang efisien) dan pelacakan (memastikan konsistensi dalam pengenalan landmark seiring waktu, penting untuk menjaga akurasi sepanjang latihan dinamis).

3. Memastikan konektivitas dan integrasi perangkat IoT yang lancar

Karena cermin kebugaran tidak hanya melacak pergerakan tubuh tetapi juga beban yang digunakan pengguna untuk berlatih, kami memperkenalkan sensor perekat nirkabel yang dipasang pada masing-masing peralatan.

Kami harus memastikan konektivitas tanpa gangguan antara sensor dan cermin, serta mengaktifkan sinkronisasi data waktu nyata. Untuk itu, kami menerapkan protokol transfer data yang dioptimalkan dan mengembangkan strategi penanganan kesalahan untuk mengatasi potensi gangguan dalam transmisi data. Selain itu, kami menggunakan teknik pengoptimalan bandwidth untuk memfasilitasi komunikasi cepat yang penting untuk sinkronisasi waktu nyata selama latihan dinamis.

4. Menerapkan pengenalan suara

Fungsi pengenalan suara di cermin kebugaran menambahkan lapisan interaktif, memungkinkan pengguna mengontrol dan berinteraksi dengan perangkat melalui perintah suara.

Untuk memungkinkan pengguna berinteraksi dengan sistem, kami menerapkan mikrofon yang diaktifkan dengan suara dengan daftar tetap perintah terkait kebugaran dan teknologi pengenalan suara yang dapat mempelajari kata-kata baru dan memahami perintah baru yang diberikan oleh pengguna.

Tantangannya adalah pengguna sering berolahraga di lingkungan rumah dengan kebisingan sekitar, sehingga menyulitkan sistem pengenalan suara untuk memahami perintah secara akurat. Untuk mengatasi tantangan ini, kami menerapkan algoritme peredam bising dan menyempurnakan model pengenalan suara untuk meningkatkan akurasi dalam kondisi bising.

Tren Masa Depan dalam Pelatihan Model Pembelajaran Mesin

Lanskap ML terus berkembang, dan salah satu tren penting yang menjanjikan untuk mengubah proses pelatihan model ML adalah pembelajaran mesin otomatis, atau AutoML. AutoML menawarkan pendekatan yang lebih mudah diakses dan efisien untuk mengembangkan model ML.

Hal ini memungkinkan otomatisasi sebagian besar alur kerja yang dijelaskan di atas, bahkan memungkinkan mereka yang tidak memiliki keahlian ML yang luas untuk memanfaatkan kekuatan ML.

Berikut cara AutoML diatur untuk memengaruhi proses pelatihan ML.

• Aksesibilitas untuk semua: AutoML mendemokratisasikan ML dengan menyederhanakan kompleksitas yang terlibat dalam pelatihan model. Individu dengan latar belakang beragam, tidak hanya data scientist berpengalaman, dapat memanfaatkan alat AutoML untuk membuat model yang canggih.
• Efisiensi dan kecepatan: Siklus pengembangan ML tradisional dapat memakan banyak sumber daya dan waktu. AutoML menyederhanakan proses ini, mengotomatiskan tugas-tugas seperti rekayasa fitur, pemilihan algoritma, dan penyesuaian hyperparameter. Hal ini mempercepat siklus hidup pengembangan model, menjadikannya lebih efisien dan responsif terhadap kebutuhan bisnis.
• Pengoptimalan tanpa keahlian: Algoritme AutoML unggul dalam mengoptimalkan model tanpa memerlukan keahlian mendalam. Mereka secara berulang mengeksplorasi berbagai kombinasi algoritme dan hyperparameter, mencari model dengan performa terbaik. Hal ini tidak hanya menghemat waktu tetapi juga memastikan model disetel dengan baik untuk performa optimal.
• Pembelajaran dan adaptasi berkelanjutan: Sistem AutoML sering kali menggabungkan aspek pembelajaran berkelanjutan, beradaptasi dengan perubahan pola data dan kebutuhan bisnis seiring waktu. Kemampuan beradaptasi ini memastikan bahwa model tetap relevan dan efektif dalam lingkungan yang dinamis.

Jika Anda ingin memaksimalkan potensi data Anda dengan ML, hubungi kami. Pakar kami akan memandu Anda melalui pelatihan model ML, mulai dari perencanaan proyek hingga produksi model.

Artikel ini awalnya diterbitkan di situs ITRex