"Data processing adalah tahap pengolahan data machine learning. Ini meliputi tugas seperti pembersihan, pengubahan, dan pengurangan dimensi data"

Data processing adalah tahap pengolahan data sebelum digunakan dalam proses machine learning. Ini meliputi tugas seperti pembersihan, pengubahan, dan pengurangan dimensi data untuk memastikan kualitas dan representasi data yang sesuai dengan karakteristik model machine learning. Data processing sangat penting karena mempengaruhi kinerja model machine learning.

Jenis-jenis Data Processing Dalam Machine Learning

Data processing adalah tahap penting dalam proses machine learning dimana data yang akan digunakan dalam proses machine learning diperoleh, diolah, dan dibersihkan agar sesuai dengan karakteristik model machine learning. Berikut adalah penjelasan mengenai beberapa jenis data processing yang sering digunakan:

1. Data Cleaning: Data cleaning bertujuan untuk memastikan bahwa data bebas dari kecacatan seperti missing values, outliers, dan duplikasi data. Proses ini dilakukan untuk menghindari bahwa kecacatan data mempengaruhi kinerja model machine learning.
2. Data Transformation: Data transformation bertujuan untuk mengubah data menjadi representasi yang sesuai dengan karakteristik model machine learning. Ini meliputi tugas seperti scaling, encoding, dan normalisasi. Scaling adalah proses pengubahan skala data agar memiliki rata-rata nol dan variansi satu. Encoding adalah proses mengubah data kategorikal menjadi representasi numerik. Normalisasi adalah proses pengubahan data agar memiliki distribusi normal.
3. Feature Selection: Feature selection bertujuan untuk memilih fitur yang relevan dan mengurangi jumlah dimensi data. Fitur yang relevan memiliki hubungan yang kuat dengan target dan memiliki pengaruh besar pada kinerja model machine learning. Fitur yang tidak relevan dapat menyebabkan overfitting dan mengurangi kinerja model machine learning.
4. Dimensionality Reduction: Dimensionality reduction bertujuan untuk mengurangi jumlah dimensi data dan menyediakan representasi yang tepat. Ini dilakukan dengan menggunakan teknik seperti PCA, LLE, atau t-SNE. PCA adalah teknik dimensi reduksi yang mengurangi jumlah dimensi data dengan meminimalkan informasi yang hilang. LLE adalah teknik dimensi reduksi yang mengurangi jumlah dimensi data dengan mempertahankan hubungan spasial antar data. t-SNE adalah teknik dimensi reduksi yang mengurangi jumlah dimensi data dengan mempertahankan hubungan probabilistik antar data.
5. Sampling: Sampling bertujuan untuk memilih subset dari data untuk digunakan dalam proses machine learning. Ini dilakukan dengan memilih undersampling atau oversampling. Undersampling adalah proses pemilihan data untuk memastikan bahwa klasifikasi tidak lebih dominan dalam data. Oversampling adalah proses pemilihan data untuk memastikan bahwa semua klasifikasi terwakili dalam data.
6. Feature Engineering: Feature engineering adalah proses pembuatan fitur baru dari data yang ada. Ini bertujuan untuk memperkuat hubungan antara fitur dan target, serta memperkuat kinerja model machine learning. Feature engineering dapat dilakukan dengan menggabungkan beberapa fitur, membuat fitur baru dengan menggunakan transformasi matematika, atau dengan menambahkan fitur domain-spesifik yang berdasarkan pengetahuan subjek. Feature engineering merupakan tahap yang membutuhkan pemahaman dan kreativitas dari praktisi untuk membuat fitur yang efektif.

Baca Juga: Mengajari Robot? Simak Bagaimana Machine Learning Dilakukan Disini!

Semua jenis data processing ini bertujuan untuk memastikan bahwa data yang digunakan memiliki kualitas yang baik dan sesuai dengan karakteristik model machine learning, sehingga kinerja model machine learning dapat ditingkatkan.

Tips Melakukan Data Processing Machine Learning

Berikut adalah beberapa tips melakukan data processing dalam machine learning:

1. Bersihkan data secara berkala: Jangan ragu untuk menghapus data yang tidak berguna atau kurang akurat.
2. Normalisasi data: Ubah skala data agar sama dan mempermudah proses machine learning.
3. Gunakan teknik encoding yang tepat: Pilih teknik encoding yang sesuai dengan jenis data dan model machine learning yang digunakan.
4. Terapkan Feature Engineering: Identifikasi dan buat fitur baru dari data untuk memperkuat model machine learning.
5. Pilih data uji yang representatif: Pilih data uji yang representatif dari populasi data secara keseluruhan.
6. Jangan lupa membackup data: Backup data secara berkala untuk menghindari kehilangan data.
7. Gunakan alat bantu data processing: Gunakan software atau alat bantu data processing yang mempermudah proses data processing.
8. Monitor performa model machine learning: Monitor performa model machine learning secara berkala untuk memastikan bahwa model machine learning berjalan dengan baik dan memiliki performa yang baik.

Dengan melakukan data processing dengan benar, model machine learning akan memiliki performa yang lebih baik dan menghasilkan hasil analisis yang lebih akurat.

Baca Juga: Jenis-jenis Machine Learning dan Kegunaannya untuk Bisnis

Dapatkan Software Digital Monitoring Terbaik Hanya di Ivosights!

Anda bisa mendapatkan software analisis data yang komprehensif dan lengkap untuk data report bisnis dan sosial media di Ivosights! Ivosights menyediakan berbagai layanan terkait comprehensive analytics. Ivosights dapat membuat Anda lebih mudah memahami data dan juga dapat memberikan rekomendasi strategi yang tepat untuk kelangsungan bisnis Anda dengan bantuan tim Ivosights yang sudah berpengalaman melakukan analisa mendalam dari berbagai macam data.

Comprehensive analytics dari Ivosights hadir sebagai solusi yang dapat memudahkan Anda mengelola big data dan mendapatkan insights terbaik. Sebagai penyedia layanan customer engagement terlengkap di bidang ini, Ivosights juga menyediakan layanan Ripple 10 yang dapat membantu Anda memenangkan kompetisi di pasar bisnis.

Ripple 10 dapat menjadi mata-mata perusahaan Anda untuk mengetahui seperti apa sentimen warganet terhadap produk atau layanan yang Anda tawarkan kepada mereka. Bahkan, lebih dari itu, Anda juga bisa mengetahui aktivitas digital kompetitor, mengetahui topik perbincangan netizen mengenai brand, hingga menjaga reputasi brand dari isu negatif yang berpotensi viral.