Apa itu AutoML (Auto Machine Learning)?
AutoML merupakan singkatan dari automated machine learning atau pembelajaran mesin otomatis. Dikutip dari Microsoft, AutoML adalah proses mengotomatiskan tugas berulang yang memakan waktu lama selama proses pengembangan machine learning sambil mempertahankan kualitasnya.
Pada dasarnya, AutoML memanfaatkan teknologi agar bekerja secara otomatis dan efisien dalam menyelesaikan tugas sederhana hingga kompleks dalam mengembangkan machine learning. Dalam melakukan tugasnya, AutoML melakukan berbagai teknik dan pendekatan seperti Naive Bayes dan reinforcement learning.
Tugas kompleks yang umumnya diselesaikan dengan bantuan AutoML adalah pre-processing data, rekayasa fitur, pemilihan algoritma, dan evaluasi model. Tak jarang tugas sederhana seperti klasifikasi, regresi, dan clustering juga diselesaikan dengan AutoML.
Dengan bantuan AutoML, data scientist, analyst, dan developer dapat membuat model machine learning berskala tinggi dan berkualitas secara efisien.
Kapan Menggunakan AutoML?
AutoML sangat membantu dalam berbagai aspek pengembangan model machine learning, terutama bagi individu dan organisasi dengan kemampuan yang terbatas dalam ilmu data dan machine learning.
AutoML juga bisa dijadikan pilihan yang tepat dalam situasi berikut:
- Waktu atau sumber daya terbatas
Terkadang, analyst data diberikan tenggat waktu yang terbatas untuk mengembangkan model machine learning yang berkualitas.
Dalam situasi ini, AutoML bisa jadi penyelamat karena membantu mengotomatisasi sebagian besar proses pengembangan model untuk mencapai hasil berkualitas tanpa menghabiskan banyak waktu.
- Jika ada keraguan dalam pemilihan algoritma atau parameter yang tepat
AutoML membantu memilih algoritma atau parameter yang tepat secara otomatis sesuai dengan model yang dikembangkan. Ini sangat membantu mengurangi kesalahan dalam memilih pendekatan pengembangan machine learning yang paling sesuai.
- Jika ingin mengevaluasi berbagai model
AutoML dapat mencoba banyak kombinasi dan mengevaluasi model yang sesuai dengan kasus penggunaan tertentu.
Namun, meskipun AutoML dapat mengotomatisasi banyak aspek pengembangan model, pemahaman dasar tentang konsep machine learning tetap penting. AutoML hanya bertindak sebagai tools yang membantu pekerjaan lebih efisien.
Contoh Penerapan AutoML
Dhika adalah seorang data analyst di sebuah perusahaan e-commerce. Dhika diminta untuk memprediksi perilaku pembeli berdasarkan riwayat pembelian mereka. Namun, Dhika tidak memiliki banyak pengalaman dalam machine learning.
Untuk membantu analisis data tersebut, Dhika menggunakan AutoML yang diawali dengan mengunggah data transaksi pembeli ke platform AutoML.
Kemudian, Dhika mengikuti langkah-langkah sederhana yang ditunjukkan oleh platform tersebut, seperti memilih kolom target (misalnya, apakah pembeli akan melakukan pembelian lagi atau tidak) dan kolom fitur (seperti riwayat belanja mereka, jumlah transaksi sebelumnya, dll).
Setelah itu, AutoML akan secara otomatis menjalankan berbagai algoritma dan pendekatan machine learning yang cocok untuk memprediksi perilaku pembeli.
Tak lama kemudian, Dhika bisa mengetahui prediksi model yang relevan untuk memproyeksikan perilaku pembeli di masa depan. Dhika juga diberikan hasil evaluasi terhadap masing-masing model serta performa model tersebut.
FAQ (Frequently Asked Question)
Bagaimana cara kerja AutoML?
Cara kerja AutoML atau automated machine learning melibatkan berbagai tahap proses otomatisasi.
Sebelum otomatisasi dilakukan, analyst memasukkan data mentah yang ingin diolah dan dijadikan model prediksi ke platform AutoML.
Misalnya pada contoh di atas, data yang ingin dianalisis adalah perilaku pembeli di masa depan. Maka data mentahnya berupa riwayat transaksi pembeli.
Selanjutnya, platform AutoML akan melakukan proses berikut:
- Pra-pemrosesan data
Ini melibatkan membersihkan, mengisi nilai yang hilang, dan mengubah format data agar sesuai dengan kebutuhan analisis. Proses ini penting untuk memastikan bahwa data yang digunakan data yang berkualitas.
- Ekstraksi fitur
Dalam proses ini, AutoML akan mengidentifikasi fitur atau variabel dalam data yang paling berpengaruh terhadap output yang ingin diprediksi.
Platform AutoML akan menggunakan berbagai teknik statistik dan machine learning untuk mengidentifikasi fitur-fitur ini secara otomatis sehingga prosesnya jauh lebih cepat dibandingkan mengidentifikasi fitur secara manual.
- Uji algoritma yang berbeda secara otomatis
Selanjutnya, AutoML akan menguji berbagai algoritma machine learning yang berbeda secara otomatis, mencoba berbagai pengaturan dan parameter untuk setiap algoritma, dan menjalankan proses pelatihan dan evaluasi dengan cepat.
Selama proses ini, AutoML akan melakukan validasi silang dan evaluasi kinerja otomatis untuk setiap model. Ini memungkinkan platform untuk memahami model mana yang bekerja paling baik dengan data yang diberikan. Hasilnya, AutoML akan memberikan model terbaik yang dapat digunakan untuk prediksi atau klasifikasi.
Selama seluruh proses ini, analyst juga memiliki fleksibilitas untuk mengatur kendali atas parameter tertentu jika diperlukan untuk membuat prediksi atau analisis lebih lanjut.
Dengan AutoML, analyst dan data scientist bisa fokus pada interpretasi hasil dan pemahaman bisnis yang lebih mendalam daripada terjebak dalam detail teknis.
