Dalam dunia machine learning, tahapan penerapan model adalah esensial dalam menyatukan model yang telah dilatih ke dalam lingkungan produksi yang berjalan. Ini memungkinkan model untuk menerima input dan menghasilkan output, menjadikan prediksi dan hasil pembelajaran mesin dapat diakses dan dimanfaatkan oleh pengguna lain.
Meskipun banyak sumber daya online yang fokus pada langkah-langkah awal siklus hidup pembelajaran mesin, seperti analisis eksploratif data (EDA), pemilihan model, dan evaluasi model, penerapan model sering kali diabaikan atau dianggap rumit. Bahkan, bagi mereka tanpa latar belakang dalam rekayasa perangkat lunak atau DevOps, penerapan dapat menjadi tantangan yang menakutkan.
Artikel ini bertujuan untuk memberikan gambaran rinci tentang proses penerapan model, termasuk arsitektur tingkat tinggi dari suatu model, berbagai metode yang dapat digunakan untuk menerapkannya, dan faktor-faktor yang harus dipertimbangkan saat memilih metode penerapan yang tepat. Dengan demikian, artikel ini diharapkan dapat membantu menghilangkan kebingungan dan memberikan pemahaman yang lebih baik tentang bagaimana menerapkan model pembelajaran mesin dengan sukses.
Apa itu Penerapan Model?
Penerapan model pembelajaran mesin, atau yang sering disebut sebagai penerapan model, merujuk pada proses mengintegrasikan model pembelajaran mesin ke dalam lingkungan produksi yang ada. Dalam lingkungan ini, model dapat menerima data masukan dan menghasilkan keluaran yang berguna. Tujuan utama dari penerapan model adalah membuat prediksi menggunakan model pembelajaran mesin yang telah dilatih sehingga informasi yang dihasilkan dapat digunakan oleh pengguna, pengelola, atau sistem lainnya.
Penerapan model juga terkait erat dengan arsitektur sistem pembelajaran mesin. Ini mencakup pengaturan dan interaksi komponen perangkat lunak dalam suatu sistem untuk mencapai tujuan tertentu yang telah ditetapkan. Dengan menggabungkan model pembelajaran mesin ke dalam arsitektur sistem, kita dapat memastikan bahwa model tersebut dapat beroperasi dengan efisien dan efektif dalam menghasilkan hasil yang diinginkan.
Standar Penerapan Model Machine Learning
Sebelum menerapkan model pembelajaran mesin, penting untuk memastikan bahwa model tersebut memenuhi beberapa standar tertentu agar siap digunakan:
- Portabilitas: Model harus dapat dengan mudah dipindahkan dari satu mesin atau sistem ke mesin atau sistem lainnya. Model yang portabel akan memiliki waktu respons yang cepat dan dapat dengan mudah diimplementasikan ulang tanpa perubahan besar.
- Skalabilitas: Model harus mampu berkembang sesuai kebutuhan tanpa mengorbankan kinerjanya. Model yang dapat diskalakan akan tetap efisien dan efektif bahkan ketika digunakan dalam skala yang lebih besar tanpa memerlukan perancangan ulang.
Semua ini berlangsung di lingkungan produksi, di mana perangkat lunak dan produk lainnya beroperasi untuk digunakan oleh pengguna akhir. Lingkungan produksi memainkan peran kunci dalam memastikan bahwa model pembelajaran mesin dapat diimplementasikan dan berfungsi secara optimal dalam kondisi nyata.
Arsitektur Sistem Machine Learning Untuk Penerapan Model
Pada tingkat tinggi, arsitektur sistem pembelajaran mesin untuk penerapan model terdiri dari empat bagian utama:
- Lapisan Data: Lapisan data bertanggung jawab untuk menyediakan akses ke semua sumber data yang dibutuhkan oleh model. Ini bisa mencakup berbagai jenis data, mulai dari data mentah hingga data yang telah diproses sebelumnya.
- Lapisan Fitur: Lapisan fitur menghasilkan data fitur yang diperlukan oleh model. Data fitur ini harus disiapkan secara transparan, terukur, dan dapat digunakan oleh model. Proses pengolahan fitur ini sering kali melibatkan transformasi data, normalisasi, atau ekstraksi fitur.
- Lapisan Penilaian: Lapisan penilaian mengambil data fitur dan menghasilkan prediksi berdasarkan model pembelajaran mesin yang telah dilatih sebelumnya. Alat seperti Scikit-Learn sering digunakan dalam lapisan ini dan merupakan standar industri untuk penilaian model.
- Lapisan Evaluasi: Lapisan evaluasi bertugas membandingkan dan mengevaluasi model yang dihasilkan dengan model yang ada. Ini dapat digunakan untuk memantau kinerja model produksi dan memastikan bahwa prediksi yang dihasilkan cocok dengan yang diharapkan dalam situasi nyata. Lapisan evaluasi juga berguna untuk memantau performa model seiring waktu dan membandingkan prediksi dengan data observasi aktual.
Metode Penerapan Model yang Perlu Anda Ketahui
Ada tiga metode umum yang perlu Anda ketahui dalam penerapan model Machine Learning: satu kali, batch, dan real-time.
- Sekali Pakai: Metode ini cocok ketika pelatihan model tidak perlu dilakukan secara berkelanjutan. Terkadang, model hanya dibutuhkan sekali atau secara berkala. Dalam hal ini, model dapat dilatih secara ad hoc sesuai kebutuhan dan kemudian dimasukkan ke dalam produksi sampai kinerjanya menurun dan perlu diperbarui.
- Batch: Metode pelatihan batch memungkinkan Anda untuk tetap memiliki model versi terbaru tanpa harus melatih ulang secara terus-menerus. Pendekatan ini mengambil subsampel data secara bertahap, menghilangkan kebutuhan untuk menggunakan seluruh kumpulan data untuk setiap pembaruan. Ini cocok jika Anda menggunakan model secara konsisten tetapi tidak memerlukan prediksi waktu nyata.
- Real-Time: Dalam beberapa kasus, prediksi real-time diperlukan, seperti mendeteksi apakah suatu transaksi merupakan penipuan. Metode ini melibatkan penggunaan model pembelajaran mesin online yang dapat memberikan prediksi segera setelah menerima masukan. Contoh model yang digunakan dalam hal ini adalah regresi linier dengan penurunan gradien stokastik.
Faktor Penerapan Model yang Perlu Dipertimbangkan
Ada beberapa faktor yang perlu dipertimbangkan saat memutuskan cara menerapkan model pembelajaran mesin. Beberapa faktor penting tersebut meliputi:
- Frekuensi Prediksi: Seberapa sering prediksi dibutuhkan dan seberapa mendesak hasil prediksi tersebut diperlukan? Ini akan memengaruhi apakah Anda memilih untuk menggunakan pendekatan satu kali, batch, atau real-time.
- Individual vs. Kelompok: Apakah prediksi harus dibuat secara individual untuk setiap pengguna atau data poin, ataukah bisa dilakukan secara berkelompok? Ini akan mempengaruhi metode penerapan yang dipilih.
- Latensi dan Kinerja: Persyaratan terkait latensi model, daya komputasi yang tersedia, dan kesepakatan tingkat layanan (SLA) yang diperlukan akan memengaruhi apakah model perlu memberikan prediksi secara real-time atau apakah metode batch lebih sesuai.
- Dampak Operasional dan Biaya: Dampak operasional, termasuk biaya yang terkait dengan penerapan dan pemeliharaan model, juga harus dipertimbangkan. Ini mencakup biaya pemrosesan, penyimpanan, dan personil yang terlibat dalam menjalankan dan memelihara model.
Memahami faktor-faktor ini akan membantu Anda membuat keputusan yang tepat tentang metode penerapan model yang sesuai dengan kebutuhan dan kendala Anda.
Kesimpulan
Penerapan model pembelajaran mesin adalah tahap krusial dalam siklus hidup pengembangan model. Penting untuk mempertimbangkan berbagai faktor seperti frekuensi prediksi, individualitas vs. kelompok, persyaratan latensi dan kinerja, serta dampak operasional dan biaya saat memilih metode penerapan yang sesuai. Metode satu kali, batch, dan real-time masing-masing memiliki keunggulan dan kelemahan tergantung pada konteks dan kebutuhan aplikasi. Dengan memahami faktor-faktor ini, organisasi dapat membuat keputusan yang tepat untuk memastikan penerapan model yang efisien, andal, dan sesuai dengan tujuan bisnis mereka.
