2023-03-10

Apa itu Pipa Pembelajaran Mesin

Apa itu Pipa Mesin Pembelajaran (ML)

Pipa mesin pembelajaran mengacu pada serangkaian langkah yang terlibat dalam membangun, menguji, dan menerapkan model pembelajaran mesin. Ini adalah alur kerja yang mencakup persiapan data, rekayasa fitur, pelatihan model, evaluasi model, dan implementasi model.

Mengapa Membutuhkan Pipa ML

Seiring dengan terus berkembangnya bidang pembelajaran mesin, kebutuhan akan alur kerja yang efisien dan efektif semakin penting. Inilah tempat di mana pipa ML masuk.

Kebutuhan untuk pipa ML timbul karena mengembangkan dan menerapkan model pembelajaran mesin melibatkan banyak langkah dan memerlukan resource yang signifikan. Data perlu dikumpulkan, dibersihkan, dan diproses sebelum model dapat dilatih dan divalidasi, dan kemudian model perlu diterapkan di lingkungan produksi. Proses ini dapat kompleks dan memakan waktu, dengan banyak titik lemah dan kesalahan.

Pipa ML mengatasi tantangan ini dengan menyediakan kerangka kerja untuk mengotomatiskan dan mengstandardisasi setiap langkah dalam proses. Ini tidak hanya menghemat waktu dan resource, tetapi juga memastikan bahwa proses dapat diulang dan ditingkatkan, memungkinkan organisasi untuk mengembangkan dan menerapkan model pembelajaran mesin dengan lebih cepat.

Selain itu, pipa ML membantu meningkatkan kualitas dan akurasi model pembelajaran mesin. Dengan mengotomatiskan proses, insinyur pembelajaran mesin dapat lebih mudah bereksperimen dengan algoritma dan hiperparameter yang berbeda, dan menyempurnakan model mereka untuk kinerja yang optimal.

Komponen dari Pipa ML

Pipa ML menyediakan alur kerja yang jelas dan terstruktur yang membantu mengelola data, otomatisasi feature engineering, melatih model, dan mendeploy ke produksi. Berikut adalah komponen utama dari pipa ML:

Pengumpulan dan Penyimpanan Data

Pipa dimulai dengan pengumpulan dan penyimpanan data, di mana data mentah dikumpulkan dari berbagai sumber dan disimpan di repositori pusat untuk pengolahan selanjutnya. Tahap ini juga mencakup pembersihan dan preprocessing data untuk mempersiapkan data untuk pemodelan.

Feature Engineering

Feature engineering melibatkan transformasi data mentah menjadi serangkaian fitur yang dapat digunakan untuk melatih model ML. Tahap ini mencakup transformasi data, scaling, dan seleksi fitur.

Pelatihan Model

Pada tahap ini, model ML dilatih menggunakan fitur yang disiapkan dan data berlabel. Berbagai algoritma ML diterapkan pada data untuk melatih model dan mengevaluasi kinerjanya.

Evaluasi Model

Setelah model dilatih, perlu dievaluasi untuk memeriksa akurasi dan efektivitasnya. Tahap ini melibatkan pengujian model pada dataset yang disimpan dan pengukuran kinerjanya menggunakan berbagai metrik.

Penerapan Model

Setelah model dievaluasi dan diuji, maka dapat dideploy ke produksi. Tahap ini melibatkan integrasi model ke lingkungan produksi dan membuatnya tersedia untuk digunakan.

Pemantauan Model

Setelah model dideploy, perlu dipantau untuk memastikan bahwa model berjalan dengan baik dan menghasilkan hasil yang akurat. Tahap ini melibatkan pelacakan kinerja model dari waktu ke waktu dan membuat penyesuaian yang diperlukan jika akurasi model mulai menurun.

Alat-alat Pipa ML

Ada berbagai alat yang tersedia untuk membantu ilmuwan data mengembangkan pipa pembelajaran mesin dengan cepat dan mudah. Dalam artikel ini, saya akan membahas beberapa alat pipa ML paling populer yang digunakan saat ini.

Kubeflow

Kubeflow adalah platform pembelajaran mesin sumber terbuka yang menggunakan Kubernetes untuk mendeploy dan mengelola alur kerja pembelajaran mesin. Ini adalah solusi lengkap untuk membangun dan mendeploy pipa pembelajaran mesin dari awal hingga akhir. Kubeflow menyediakan dukungan untuk berbagai kerangka pembelajaran mesin, termasuk TensorFlow, PyTorch, dan XGBoost.

Vertex AI Pipelines

Vertex AI Pipelines adalah platform pembelajaran mesin berbasis awan yang menyediakan layanan yang sepenuhnya dikelola untuk membangun dan mendeploy pipa ML. Ini adalah bagian dari platform Vertex AI Google Cloud dan menyediakan antarmuka seret dan lepas untuk membangun pipa. Pipa Vertex AI mendukung berbagai sumber data, termasuk BigQuery, Cloud Storage, dan Cloud SQL.

Kedro

Kedro adalah kerangka kerja Python sumber terbuka yang membantu ilmuwan data menciptakan pipa pembelajaran mesin yang dapat diproduksi ulang dan mudah dirawat. Kedro menyediakan API sederhana dan intuitif untuk membangun pipa, dan terintegrasi dengan berbagai perpustakaan pembelajaran mesin seperti TensorFlow, PyTorch, dan scikit-learn.

Luigi

Luigi adalah modul Python sumber terbuka yang membantu ilmuwan data membangun pipa batch pekerjaan yang kompleks. Ini menyediakan API sederhana untuk menentukan ketergantungan antara tugas dan menjadwalkannya untuk dijalankan pada sebuah cluster. Luigi juga mendukung berbagai sumber data, termasuk Hadoop Distributed File System (HDFS), Amazon S3, dan sistem file lokal.

Ringkasan

Pipa mesin pembelajaran adalah alur kerja yang mencakup persiapan data, rekayasa fitur, pelatihan model, evaluasi model, dan penyebaran model.

Proses ini dapat kompleks dan memakan waktu, dengan banyak kemungkinan bottleneck dan kesalahan.

Untuk mengalirkan dan mengotomatiskan seluruh alur kerja machine learning, dari pengumpulan data hingga penyebaran model, dibuatlah pipa mesin pembelajaran.

Dengan menyediakan kerangka kerja untuk mengotomatiskan dan memstandardisasi setiap langkah proses, pipa ML memastikan bahwa proses tersebut dapat diulang dan dapat ditingkatkan.

Komponen kunci dari pipa ML termasuk pengumpulan dan penyimpanan data, rekayasa fitur, pelatihan model, evaluasi model, penyebaran model, dan pemantauan model.