Apa itu Pre processing dalam Machine Learning
TweetMachine learning telah menjadi salah satu bidang yang paling banyak dibicarakan dan dieksplorasi dalam beberapa tahun terakhir. Teknik-teknik machine learning memungkinkan komputer untuk belajar dari data dan membuat prediksi atau keputusan tanpa harus diprogram secara eksplisit. Namun, sebelum algoritma machine learning dapat dilatih dan menghasilkan model yang akurat, data yang akan digunakan harus melalui tahap penting yang disebut pre-processing.
Dalam dunia machine learning, pre-processing adalah tahap awal dalam pengolahan data yang bertujuan untuk mempersiapkan dan membersihkan data sebelum digunakan untuk pelatihan model. Proses ini sangat penting karena kualitas data sangat mempengaruhi kinerja dan akurasi model yang akan dibangun. Berikut beberapa langkah umum dalam pre-processing:
1. Pembersiahan data (Data Cleaning):
- Mengatasi nilai yang hilang (missing values): Mengisi atau menghapus data yang hilang.
- Menghapus duplikasi: Menghapus data yang sama atau serupa yang muncul lebih dari sekali.
- Mengoreksi kesalahan: Memperbaiki kesalahan dalam data seperti kesalahan penulisan atau inkonsistensi.
2. Transformasi Data (Data Transformation):
- Normalisasi (Normalization): Menyesuaikan skala data ke dalam rentang tertentu, biasanya 0 hingga 1.
- Standarisasi (Standardization): Menyesuaikan skala data agar memiliki rata-rata nol dan deviasi standar satu.
- Pengubahan data kategorikal ke numerik: Mengonversi data kategorikal menjadi bentuk numerik menggunakan teknik seperti one-hot encoding atau label encoding.
3. Reduksi Dimensi (Dimensionality Reduction):
Mengurangi jumlah fitur dalam data untuk mengurangi kompleksitas dan meningkatkan kinerja model. Teknik yang umum digunakan termasuk Principal Component Analysis (PCA) dan t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE).
4. Pemisahan Data (Data Splitting):
Memisahkan data menjadi set pelatihan (training set) dan set pengujian (test set). Kadang-kadang juga mencakup set validasi. Pembagian ini penting untuk mengevaluasi kinerja model secara objektif.
5. Sampling dan Resampling:
- Under-sampling atau Over-sampling: Menyesuaikan jumlah sampel dalam kelas yang tidak seimbang untuk mengatasi masalah ketidakseimbangan kelas.
- Cross-validation: Teknik untuk menguji keandalan model dengan membaginya menjadi beberapa subset dan melakukan pelatihan serta pengujian secara bergantian.
Pengayaan Data (Data Augmentation):
Teknik ini sering digunakan dalam pemrosesan gambar, di mana gambar diubah secara acak (misalnya, rotasi, pemotongan, perubahan kecerahan) untuk meningkatkan ukuran dataset dan kinerja model.
Pentingnya Pre-processing dalam Machine Learning Pre-processing data merupakan langkah krusial yang sering diabaikan dalam proyek machine learning. Namun, tanpa pre-processing yang tepat, kualitas dan akurasi model yang dihasilkan dapat berkurang secara signifikan. Dengan menerapkan teknik-teknik pre-processing yang tepat, seperti penanganan missing data, normalisasi dan penskalaan fitur, encoding fitur kategorikal, menangani outlier, dan seleksi fitur, kita dapat memastikan bahwa data yang digunakan dalam algoritma machine learning memiliki kualitas yang baik dan siap untuk diproses.
Selain itu, pre-processing data juga dapat membantu meningkatkan efisiensi dan kecepatan pelatihan model, serta mengurangi kompleksitas dan waktu komputasi yang dibutuhkan. Dengan demikian, pre-processing data menjadi langkah yang sangat penting dalam proyek machine learning dan dapat memberikan dampak besar terhadap kualitas dan performa model yang dihasilkan.
Bagi teman yang memiliki skripsi terkait pre processing. Kami dapat membantu teman teman agar bisa lulus tepat waktu, kami menerima jasa pembuatan aplikasi skripsi untuk teknik informatika, sistem informasi dan ilmu komputer. dengan pengerjaan yang cepat dan biaya yang terjangkau bagi mahasiswa. tentu kami bisa menjadi solusi terbaik untuk anda
Portofolio
Berikut kami tampilkan beberapa portofolio yang pernah kami kerjakan. Lihat Selengkapnya
-untuk-Prediksi-Pergerakan-Harga-Forex.jpg)
Oleh : Firda
Tanggal Publikasi :
Bebas DP bagi Skripsi dengan Judul dan Konsep yang Jelas
Sisa Kuota 2
Sisa Waktu : : : :
