apa itu pipeline pembelajaran mesin

Pipeline machine learning adalah komponen penting dalam pengembangan dan produksi sistem machine learning, membantu ilmuwan data dan insinyur data mengelola kompleksitas proses machine learning menyeluruh dan membantu mereka mengembangkan solusi yang akurat dan dapat diskalakan untuk berbagai aplikasi.

Pipeline pembelajaran mesin menawarkan banyak manfaat.

• Modularisasi: Pipeline memungkinkan Anda memecah proses machine learning menjadi langkah-langkah modular yang jelas. Setiap langkah dapat dikembangkan, diuji, dan dioptimalkan secara mandiri, sehingga memudahkan untuk mengelola dan memelihara alur kerja.
  
  
• Kemampuan reproduksi: Pipeline machine learning memudahkan untuk memproduksi ulang eksperimen. Dengan menentukan urutan langkah dan parameternya dalam pipeline, Anda bisa membuat ulang seluruh proses dengan tepat, memastikan hasil yang konsisten. Jika suatu langkah gagal atau kinerja model memburuk, pipeline dapat dikonfigurasikan untuk memunculkan peringatan atau mengambil tindakan korektif.
  
  
• Efisiensi: Pipeline mengotomatiskan banyak tugas rutin, seperti pra-pemrosesan data, rekayasa fitur dan evaluasi model. Efisiensi ini dapat menghemat banyak waktu dan mengurangi risiko kesalahan.
  
  
• Skalabilitas: Pipeline dapat dengan mudah diskalakan untuk menangani kumpulan data besar atau alur kerja yang kompleks. Seiring bertambahnya kompleksitas data dan model, Anda dapat menyesuaikan pipeline tanpa harus mengonfigurasi ulang semuanya dari awal, yang dapat memakan waktu.
  
  
• Eksperimentasi: Anda dapat bereksperimen dengan berbagai teknik pemrosesan data, pemilihan fitur, dan model dengan memodifikasi setiap langkah di dalam pipelinenya. Fleksibilitas ini memungkinkan iterasi dan pengoptimalan yang sangat cepat.
  
  
• Penerapan: Pipelines memfasilitasi penerapan model machine learning ke produksi. Setelah Anda membuat pipeline yang jelas untuk pelatihan dan evaluasi model, Anda dapat dengan mudah mengintegrasikannya ke dalam aplikasi atau sistem Anda.
  
  
• Kolaborasi: Pipeline mempermudah kolaborasi antara tim ilmuwan data dan insinyur. Karena alur kerja terstruktur dan terdokumentasi, anggota tim lebih mudah memahami dan berkontribusi pada proyek.
  
  
• Kontrol versi dan dokumentasi: Anda dapat menggunakan sistem kontrol versi untuk melacak perubahan dalam kode dan konfigurasi pipeline Anda, memastikan bahwa Anda dapat kembali ke versi sebelumnya jika diperlukan. Pipeline yang terstruktur dengan baik mendorong dokumentasi yang lebih baik dari setiap langkah.

Teknologi machine learning berkembang dengan sangat cepat, tetapi kita dapat mengidentifikasi beberapa langkah besar yang terlibat dalam proses membangun dan menerapkan machine learning dan model pembelajaran mendalam.

1. Pengumpulan data: Pada tahap awal ini, data baru dikumpulkan dari berbagai sumber data, seperti database, API, atau file. Konsumsi data ini sering kali melibatkan data mentah yang mungkin memerlukan pra-pemrosesan agar dapat berguna.
   
   
2. Pra-pemrosesan data: Tahap ini melibatkan pembersihan, transformasi, dan penyiapan data input untuk pemodelan. Langkah-langkah pre-pemrosesan yang umum termasuk menangani nilai yang hilang, encoding variabel kategorikal, penskalaan fitur numerik, dan membagi data ke dalam set pelatihan dan pengujian.
   
   
3. Rekayasa fitur: Rekayasa fitur adalah proses pembuatan fitur baru atau memilih fitur relevan dari data yang dapat meningkatkan daya prediktif model. Langkah ini sering kali memerlukan pengetahuan domain dan kreativitas.
   
   
4. Pemilihan model: Pada tahap ini, Anda memilih algoritme machine learning yang sesuai berdasarkan jenis masalah (misalnya, klasifikasi, regresi), karakteristik data, dan persyaratan kinerja. Anda juga dapat mempertimbangkan penyetelan hiperparameter.
   
   
5. Pelatihan model: Pilihan model dilatih pada kumpulan data pelatihan menggunakan algoritma yang dipilih. Hal ini melibatkan pembelajaran pola dan hubungan mendasar dalam data pelatihan. Model terlatih juga dapat digunakan, daripada melatih model baru.
   
   
6. Evaluasi model: Setelah pelatihan, kinerja model dinilai menggunakan kumpulan data pengujian terpisah atau melalui validasi silang. Metrik evaluasi yang umum bergantung pada masalah spesifik tetapi dapat mencakup akurasi, presisi, recall, skor F1, rata-rata kesalahan kuadrat, atau lainnya.
   
   
7. Penerapan model: Setelah model yang memuaskan dikembangkan dan dievaluasi, model tersebut dapat diterapkan ke lingkungan produksi untuk membuat prediksi pada data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya. Penerapan mungkin melibatkan pembuatan API dan integrasi dengan sistem lain.
   
   
8. Pemantauan dan pemeliharaan: Setelah penerapan, penting untuk terus memantau kinerja model dan melatihnya kembali sesuai kebutuhan untuk beradaptasi dengan pola data yang berubah. Langkah ini memastikan bahwa model tetap akurat dan dapat diandalkan dalam pengaturan nyata.

Siklus hidupmachine learning dapat bervariasi dalam kompleksitas dan mungkin melibatkan langkah-langkah tambahan tergantung pada contoh penggunaan, seperti pengoptimalan hiperparameter, validasi silang, dan pemilihan fitur. Tujuan dari alur machine learning adalah untuk mengotomatiskan dan menstandardisasi proses-proses ini, sehingga memudahkan pengembangan dan pemeliharaan model ML untuk berbagai aplikasi.

Sejarah pipeline pembelajaran mesin terkait erat dengan evolusi pembelajaran mesin dan ilmu data sebagai bidang. Meskipun konsep alur kerja pemrosesan data sudah ada sebelum pembelajaran mesin, formalisasi dan penggunaan luas pipeline pembelajaran mesin seperti yang kita kenal saat ini telah berkembang baru-baru ini.

Alur kerja pemrosesan data awal (Sebelum tahun 2000-an): Sebelum adopsi machine learning secara luas, alur kerja pemrosesan data digunakan untuk tugas-tugas seperti pembersihan, transformasi, dan analisis data. Alur kerja ini biasanya bersifat manual dan melibatkan skrip atau menggunakan alat seperti perangkat lunak spreadsheet. Namun, machine learning bukanlah bagian utama dari proses ini selama periode ini.

Kemunculan machine learning (tahun 2000-an): Machine learning menjadi marak dikenal pada awal tahun 2000-an dengan kemajuan dalam algoritme, kekuatan komputasi, dan ketersediaan kumpulan data yang besar. Para peneliti dan ilmuwan data mulai menerapkan machine learning ke berbagai domain, yang mengarah pada kebutuhan yang semakin meningkat akan alur kerja yang sistematis dan otomatis.

Bangkitnya ilmu data (Akhir tahun 2000-an hingga awal tahun 2010): Istilah "ilmu data" menjadi populer sebagai bidang multidisiplin yang menggabungkan statistik, analisis data, dan machine learning. Era ini menjadi saksi formalisasi alur kerja sains data, termasuk prapemrosesan data, pemilihan model, dan evaluasi, yang sekarang menjadi bagian integral dari jalur machine learning.

Pengembangan pustaka dan alat machine learning (2010-an): Tahun 2010-an membawa pengembangan pustaka dan alat machine learning yang memfasilitasi pembuatan pipeline. Pustaka seperti scikit-learn (untuk Python) dan caret (untuk R) menyediakan API standar untuk membangun dan mengevaluasi model machine learning, sehingga lebih mudah untuk membangun pipeline.

Munculnya AutoML (2010-an): Alat dan platform machine learning otomatis (AutoML) muncul, yang bertujuan untuk mengotomatiskan proses membangun pipeline machine learning. Alat-alat ini biasanya mengotomatiskan tugas-tugas seperti penyetelan hyperparameter, pemilihan fitur, dan pemilihan model, membuat machine learning lebih mudah diakses oleh non-pakar dengan visualisasi dan tutorial. Apache Airflow adalah contoh platform manajemen alur kerja sumber terbuka yang dapat digunakan untuk membangun pipeline.

Integrasi dengan DevOps (2010-an): Alur machine learning mulai diintegrasikan dengan praktik DevOps untuk memungkinkan integrasi berkelanjutan dan penerapan (CI/CD) model machine learning. Integrasi ini menekankan perlunya kemampuan reproduksi, kontrol versi, dan pemantauan dalam pipeline ML. Integrasi ini disebut sebagai operasi machine learning, atau MLOps, yang membantu tim ilmu data secara efektif mengelola kompleksitas pengelolaan orkestrasi ML. Dalam penerapan real-time, pipeline menanggapi permintaan dalam milidetik sejak permintaan diterima.