Menurut Laporan Masa Depan Pekerjaan 2025 dari World Economic Forum, machine learning dianggap sebagai salah satu pekerjaan dengan pertumbuhan tercepat di semua industri secara global. Alasannya cukup jelas.
Jika Anda baru mengenal bidang machine learning, mungkin Anda akan merasa seperti masuk ke dalam labirin algoritme yang rumit dan jargon teknis. Cara terbaik untuk maju adalah dengan mendapatkan pengalaman langsung dalam pembelajaran mesin.
Dalam artikel blog ini, kami akan menjelaskan proyek pembelajaran mesin terbaik untuk pemula yang akan membantu Anda mendapatkan kepercayaan diri, selangkah demi selangkah.
rangkuman 60 Detik
- Menjelajahi proyek pembelajaran mesin yang ramah bagi pemula untuk membangun pengetahuan teoretis dan keterampilan praktis
- Mulailah dengan proyek yang lebih sederhana, seperti 'klasifikasi bunga iris' dan 'deteksi email spam' untuk menguraikan konsep-konsep inti ML tanpa kerumitan yang tidak perlu
- Mendapatkan pengalaman praktis akan memperkuat fondasi untuk menangani proyek dan tantangan pembelajaran mesin yang lebih canggih
- Proyek-proyek di dunia nyata membantu para profesional machine learning untuk tetap mudah beradaptasi dan menyempurnakan kemampuan pemecahan masalah mereka serta memahami teknik-teknik ML, seperti regresi linier dan pohon keputusan
- Dekati proyek machine learning dengan tujuan yang jelas, prioritaskan kualitas data, dan sempurnakan model melalui iterasi
- Pantau proyek machine learning Anda dengan ClickUp, coba berbagai teknik, dan manfaatkan alat bantu AI untuk menyederhanakan tugas-tugas yang berulang
Mengapa Memulai dengan Proyek Pembelajaran Mesin?
Membaca tentang AI dan algoritma machine learning hanya akan membawa Anda sejauh ini; pemahaman yang sesungguhnya datang dari pengalaman praktis. Ketika Anda menggunakan alat pembelajaran mesin, Anda akan memahami cara kerja model yang berbeda, bagaimana data memengaruhi hasil, dan cara memecahkan masalah secara real time.
Berikut adalah bagaimana mengerjakan proyek pembelajaran mesin dapat bermanfaat bagi karier Anda:
- Mengubah teori menjadi keterampilan nyata: Teknik pembelajaran mesin dapat terasa abstrak sampai Anda melihatnya beraksi. Proyek membantu Anda menerapkan apa yang Anda pelajari, membuat semuanya menjadi lebih cepat
- Buat portofolio yang menonjol: Jika Anda ingin menjadi insinyur pembelajaran mesin, perekrut tidak hanya peduli dengan apa yang Anda ketahui; mereka ingin melihat apa yang telah Anda buat. Proyek-proyek praktis memberi Anda sesuatu yang solid untuk dipamerkan
- Belajar memecahkan tantangan dunia nyata: ML bukan hanya tentang memilih model yang tepat. Anda akan berurusan dengan data yang berantakan, menyempurnakan algoritma pembelajaran mendalam, dan memecahkan masalah (keterampilan yang benar-benar penting dalam praktiknya)
- Buatlah pembelajaran menjadi menyenangkan: Teori saja bisa cepat membosankan. Tetapi jika Anda mengerjakan sesuatu yang menyenangkan, seperti mendeteksi email spam atau memprediksi harga saham di masa depan, Anda akan tetap termotivasi
- Rangkullah coba-coba: Tidak ada yang bisa melakukan ML dengan benar pada percobaan pertama. Proyek memberi Anda ruang yang aman untuk bereksperimen, mengacaukan, dan mempelajari keterampilan pembelajaran mesin
Jadi, daripada menunggu sampai Anda cukup tahu untuk memulai, pilihlah proyek pembelajaran mesin yang mudah yang membuat Anda tertarik dan mulailah membuat kode. Anda akan belajar lebih banyak (dan bersenang-senang) sambil mencari tahu banyak hal.
📖 Baca Juga: Cara Mendapatkan Pekerjaan di Bidang AI: Dapatkan Pekerjaan Impian Anda
50 Proyek Pembelajaran Mesin yang Ramah untuk Pemula
Masuk ke dalam pembelajaran mesin mungkin tampak menantang pada awalnya, tetapi proyek yang tepat dapat membuat perjalanan menjadi lebih mudah. Proyek-proyek ini membantu mengubah konsep menjadi keterampilan nyata sambil memungkinkan Anda membangun portofolio pembelajaran mesin yang mengesankan. Mari jelajahi beberapa proyek machine learning terbaik yang membuat pembelajaran menjadi praktis dan menarik.
1. Klasifikasi bunga iris
Proyek dataset bunga Iris adalah proyek klasik dalam pembelajaran mesin, cocok untuk pemula yang ingin belajar klasifikasi. Proyek ini melibatkan pelatihan model untuk mengkategorikan bunga Iris ke dalam tiga spesies - Setosa, Versicolor, dan Virginica - berdasarkan pengukuran kelopak dan sepal. Proyek ini memberikan pengenalan yang sangat baik untuk visualisasi data, pemilihan fitur, dan evaluasi model.
Tujuan: Memahami konsep klasifikasi dan mempelajari cara mengevaluasi kinerja model menggunakan teknik akurasi dan visualisasi.
2. Deteksi email spam
Email spam memang menjengkelkan, tetapi bagaimana Gmail tahu email mana yang akan dikirim langsung ke folder spam Anda? Proyek ML ini melibatkan pembuatan pengklasifikasi email yang dapat memisahkan spam dari pesan yang sah.
Anda akan bekerja dengan dataset email asli, mengekstrak fitur teks yang berguna, dan melatih model untuk mendeteksi spam berdasarkan pola dalam teks.
🎯 Tujuan: Mempelajari cara memproses dan membersihkan data teks serta memahami pengklasifikasi ML seperti Naïve Bayes dan regresi logistik.
3. Sistem rekomendasi film
Platform streaming seperti Netflix dan Hulu mengandalkan sistem rekomendasi untuk membuat pengguna tetap terlibat dengan menyarankan film berdasarkan minat mereka. Sistem ini menganalisis pola menonton, membandingkan preferensi pengguna, dan memprediksi apa yang mungkin akan dinikmati seseorang.
Dalam proyek ini, Anda akan membangun sistem rekomendasi film menggunakan dataset MovieLens, yang berisi ribuan peringkat pengguna. Anda akan mengeksplorasi berbagai pendekatan seperti pemfilteran kolaboratif dan pemfilteran berbasis konten, yang keduanya banyak digunakan dalam aplikasi dunia nyata.
🎯 Tujuan: Memahami cara kerja algoritma rekomendasi dengan memahami perbedaan antara rekomendasi berbasis pengguna dan rekomendasi berbasis item.
Berikut ini adalah sistem pemodelan dan hasil yang akan terlihat untuk proyek ini:
✨ Fakta Menarik: Para eksekutif Netflix mengungkapkan dalam artikel penelitian mereka, The Netflix Recommender System: Algoritma, Nilai Bisnis, dan Inovasi, bahwa sistem rekomendasi berbasis AI mereka telah menghemat $1 miliar per tahun.
4. Memprediksi harga rumah
Pernahkah Anda bertanya-tanya bagaimana situs web real estat memperkirakan harga rumah? Proyek ini membantu Anda membangun model yang memprediksi nilai properti berdasarkan faktor-faktor seperti lokasi, jumlah kamar tidur, luas ruangan, dan banyak lagi.
Prediksi harga rumah adalah contoh klasik dari analisis regresi, yang banyak digunakan dalam industri real estat untuk membantu pembeli, penjual, dan investor membuat keputusan yang tepat. Anda akan bekerja dengan set data real estat, membersihkan dan memproses data, dan menggunakan pembelajaran mesin untuk membuat prediksi yang akurat.
🎯 Tujuan: Memahami regresi linier dan model prediktif lainnya serta mengeksplorasi rekayasa fitur untuk meningkatkan prediksi.
5. Prediksi perubahan pelanggan
Perusahaan tidak ingin kehilangan pelanggan, tetapi bagaimana mereka bisa mengetahui apakah seseorang akan pergi?
Bisnis seperti Netflix dan Spotify, serta penyedia layanan telekomunikasi menggunakan machine learning untuk memprediksi kapan pelanggan akan membatalkan langganan mereka.
Berikut adalah desain arsitektur referensi untuk proyek Anda:
Dalam proyek ini, Anda akan bekerja dengan data pelanggan-hal-hal seperti pembelian sebelumnya, pola penggunaan, dan keluhan-untuk membangun model yang memprediksi churn. Anda juga akan memahami pentingnya pemilihan fitur dalam aplikasi bisnis.
🎯 Tujuan: Mempelajari cara menganalisis data pelanggan dan pola perilaku menggunakan model klasifikasi seperti pohon keputusan dan hutan acak.
6. Pengenalan angka tulisan tangan
Anda pasti sudah terbiasa menandatangani nama Anda di layar sentuh atau memasukkan angka di papan tulis digital. Tetapi bagaimana mesin mengenali input tulisan tangan tersebut?
Proyek ML ini membahas tentang pelatihan model untuk mengenali angka (0-9) dari gambar tulisan tangan. Anda akan menggunakan dataset MNIST yang terkenal, yang berisi ribuan sampel angka tulisan tangan, dan melatih jaringan saraf untuk mengklasifikasikannya dengan benar.
Tujuan: Bekerja dengan data gambar dan convolutional neural network (CNN) untuk memahami bagaimana jaringan saraf memproses pola visual.
7. Deteksi berita palsu
Dengan meledaknya konten online, berita palsu menyebar lebih cepat dari sebelumnya. Dapatkah ML membantu membedakan antara artikel berita asli dan palsu?
Dalam proyek ini, Anda akan melatih model untuk mengklasifikasikan artikel berita berdasarkan isinya, menganalisis pola bahasa, penggunaan kata, dan gaya penulisan. Dengan menggunakan teknik pemrosesan bahasa alami (NLP), seperti tokenization dan penyematan kata, Anda akan membuat alat yang dapat menandai artikel yang berpotensi menyesatkan-sesuatu yang sedang dikerjakan oleh platform media sosial dan pemeriksa fakta saat ini.
🎯 Tujuan: Mempelajari cara menerapkan teknik NLP untuk melatih model klasifikasi seperti Naïve Bayes dan SVM untuk mendeteksi informasi yang salah.
📖 Baca Juga: Kursus AI Terbaik untuk Membantu Mengembangkan Pengetahuan AI Anda
8. Analisis sentimen pada ulasan produk
Pernahkah Anda meninggalkan ulasan produk di Amazon atau Yelp? Perusahaan menganalisis ribuan ulasan untuk memahami kepuasan pelanggan, dan proyek ini mengajarkan Anda cara membuat model analisis sentimen Anda sendiri.
Anda akan melatih model untuk mengklasifikasikan ulasan produk sebagai positif, negatif, atau netral dengan menganalisis teks. Proyek ini adalah cara yang bagus untuk mengeksplorasi teknik NLP dan klasifikasi teks sambil bekerja dengan umpan balik pelanggan di dunia nyata.
🎯 Tujuan: Memahami cara mengekstrak sentimen dari teks menggunakan teknik NLP.
9. Generator dialog film
Proyek ini berfokus pada pelatihan model untuk menghasilkan dialog film yang realistis dengan menganalisis skrip dari film-film terkenal.
Anda akan bekerja dengan teknik NLP untuk mengajari model Anda bagaimana karakter berbicara, menciptakan pendongeng bertenaga AI. Baik Anda menyukai penulisan kreatif atau pembelajaran mendalam, ini adalah cara yang menarik untuk bereksperimen dengan pembuatan cerita dan dialog yang dihasilkan oleh AI.
🎯 Tujuan: Bekerja dengan data urutan dan model bahasa alami dan melatih jaringan saraf tiruan (RNN) untuk menghasilkan teks.
10. Pengenalan rambu lalu lintas
Mobil swakemudi mengandalkan AI untuk mengenali rambu-rambu jalan secara instan. Proyek ini melibatkan pelatihan model untuk mengklasifikasikan rambu lalu lintas yang berbeda menggunakan data gambar.
Anda akan menggunakan convolutional neural network (CNN), teknik pembelajaran mendalam yang kuat untuk pemrosesan gambar, untuk mengajari model cara melihat dan mengidentifikasi rambu-rambu jalan dengan benar. Jika Anda tertarik dengan AI untuk kendaraan otonom, proyek ini adalah titik awal yang bagus.
🎯 Tujuan: Mempelajari bagaimana model pengenalan gambar memproses data visual dan melatih CNN untuk mengklasifikasikan rambu lalu lintas berdasarkan fitur-fiturnya.
11. Pelacak kebugaran yang dipersonalisasi
Aplikasi kebugaran melakukan lebih dari sekadar menghitung langkah-aplikasi ini menganalisis aktivitas Anda dan memberikan rekomendasi latihan yang dipersonalisasi.
Jika Anda menyukai kebugaran atau sekadar ingin tahu tentang AI dalam teknologi kesehatan, Anda dapat membuat model pembelajaran mesin yang memprediksi pembakaran kalori atau menyarankan latihan berdasarkan data pengguna. Proyek ini adalah pengenalan yang bagus untuk analisis deret waktu dan pemodelan prediktif.
🎯 Tujuan: Bekerja dengan data kesehatan dan kebugaran deret waktu dan melatih model untuk menganalisis tren latihan dan membuat rekomendasi.
12. Prediksi harga saham
Harga saham berfluktuasi berdasarkan banyak faktor, seperti kinerja perusahaan, peristiwa global, dan sentimen investor. Anda dapat membuat model untuk menganalisis harga saham historis dan memperkirakan pergerakan di masa depan menggunakan analisis deret waktu dan model regresi.
🎯 Tujuan: Mempelajari bagaimana model ML menangani data keuangan dan mengidentifikasi pola yang digunakan trader untuk pengambilan keputusan.
📖 Baca Juga: Cara Menggunakan AI untuk Riset Pasar
13. Pengenalan spesies satwa liar
Mengidentifikasi spesies satwa liar dari gambar adalah tugas penting bagi para konservasionis dan peneliti. Proyek ini melibatkan pelatihan model ML untuk mengklasifikasikan hewan berdasarkan karakteristik fisik mereka. Dengan bekerja dengan set data keanekaragaman hayati, Anda akan mengeksplorasi bagaimana AI dapat membantu dalam pemantauan satwa liar, penelitian, dan upaya konservasi.
🎯 Tujuan: Mengembangkan model pelatihan untuk mengklasifikasikan spesies yang berbeda dan mengeksplorasi bagaimana AI berkontribusi pada penelitian dan konservasi ekologi.
14. Prediksi kelangsungan hidup Titanic
Bencana Titanic adalah salah satu peristiwa bersejarah yang paling terkenal, tetapi bagaimana jika Anda bisa memprediksi siapa yang akan selamat?
Proyek ini menggunakan detail penumpang yang nyata-seperti usia, jenis kelamin, kelas tiket, dan tarif-dan melatih model untuk menentukan probabilitas kelangsungan hidup. Anda akan mendapatkan pengalaman langsung bekerja dengan data terstruktur, membersihkannya, dan menerapkan algoritme klasifikasi untuk mengungkap pola dalam tingkat kelangsungan hidup.
🎯 Tujuan: Mempelajari cara membersihkan dan melakukan praproses pada dataset dunia nyata dan menerapkan model klasifikasi seperti regresi logistik dan pohon keputusan.
15. Penyaring resume yang didukung AI
Dalam proyek ini, Anda akan membangun model pembelajaran mesin yang memindai resume dan mengurutkannya berdasarkan relevansi dengan deskripsi pekerjaan. Dengan bekerja menggunakan NLP dan analisis kata kunci, Anda akan mendapatkan gambaran di balik layar tentang cara kerja perangkat lunak perekrutan (dan cara mengalahkannya!).
🎯 Tujuan: Memproses dan menganalisis data teks dari resume dan mencocokkan keterampilan dengan deskripsi pekerjaan menggunakan teknik NLP.
16. Prediksi kualitas anggur
Ingin menganalisis kualitas wine berdasarkan beberapa faktor, seperti keasaman, kadar gula, dan kadar alkohol? Menganalisis kumpulan data yang berisi sifat kimiawi dari berbagai jenis wine dan melatih model pembelajaran mesin untuk memprediksi kualitas wine berdasarkan penilaian para ahli. Proyek semacam itu banyak digunakan dalam industri makanan dan minuman untuk menjaga kontrol kualitas.
🎯 Tujuan: Bekerja dengan dataset terstruktur yang terkait dengan sifat kimia untuk memahami bagaimana ML digunakan dalam industri makanan dan minuman.
17. Pengenalan aktivitas manusia
Aplikasi kebugaran dan jam tangan pintar menggunakan sensor untuk melacak aktivitas manusia seperti berjalan, berlari, dan tidur. Proyek ini melibatkan pelatihan model ML untuk mengenali berbagai aktivitas berdasarkan data sensor dari akselerometer dan giroskop. Anda akan mempelajari bagaimana perangkat yang dapat dikenakan menggunakan AI untuk melacak kebugaran dan rutinitas harian.
🎯 Tujuan: Melatih model klasifikasi untuk mengidentifikasi aktivitas manusia.
18. Prediksi suku bunga
Suku bunga berfluktuasi berdasarkan inflasi, tren pasar, dan kebijakan bank sentral. Institusi keuangan menggunakan model ML untuk memprediksi pergerakan ini dan menyesuaikan strategi pinjaman mereka.
Di sini, Anda akan bekerja dengan data keuangan dan mengembangkan model regresi yang memprediksi tren suku bunga. Ini adalah cara yang bagus untuk menjelajahi data deret waktu dan memahami bagaimana prediksi ekonomi dibuat.
🎯 Tujuan: Melatih model regresi untuk memprediksi perubahan suku bunga.
19. Identifikasi spesies tanaman
Ahli botani, peneliti, dan bahkan penghobi sering kali perlu mengidentifikasi spesies tanaman hanya dari gambar. Dengan pembelajaran mesin, Anda dapat membangun model yang mengenali spesies tanaman berdasarkan bentuk, tekstur, dan warna daun. Proyek ini melibatkan penggunaan teknik visi komputer untuk melatih pengklasifikasi yang dapat mengkategorikan tanaman yang berbeda.
🎯 Tujuan: Bekerja dengan klasifikasi gambar dan model pembelajaran mendalam untuk mengidentifikasi spesies tanaman dari gambar.
20. Optimalisasi harga eceran
Peritel perlu sering menyesuaikan harga produk berdasarkan permintaan pasar, harga pesaing, dan perilaku pelanggan. Anda dapat menyederhanakan proses ini dengan membuat model yang memprediksi harga produk yang optimal dengan menganalisis tren harga dan data penjualan. Perusahaan menggunakan model pembelajaran mesin yang serupa untuk menerapkan strategi penetapan harga yang dinamis, memaksimalkan keuntungan sambil tetap kompetitif.
🎯 Tujuan: Melatih model untuk merekomendasikan penyesuaian harga berdasarkan permintaan.
21. Prediksi kelayakan pinjaman
Dalam proyek ini, Anda akan menganalisis data keuangan dunia nyata dan melatih model untuk menentukan kelayakan pinjaman pemohon. Ini akan membantu Anda memahami cara kerja penilaian risiko kredit dan peran ML dalam keputusan pemberian pinjaman.
🎯 ObTujuan: Melatih model untuk mengklasifikasikan pemohon pinjaman sebagai memenuhi syarat atau tidak memenuhi syarat dan memahami bagaimana evaluasi risiko dilakukan di perbankan
22. Perkiraan permintaan inventaris
Peritel dan gudang perlu mengelola inventaris secara efisien untuk menghindari kelebihan atau kekurangan stok. Proyek ini berfokus pada penggunaan ML untuk menganalisis data penjualan masa lalu, tren musiman, dan faktor eksternal (seperti hari libur) untuk membangun model peramalan permintaan.
Model ini membantu bisnis mengoptimalkan rantai pasokan dan meningkatkan kepuasan pelanggan.
🎯 Objective: Bekerja dengan teknik peramalan deret waktu dalam ML.
23. Chatbot AI untuk Pertanyaan Umum
Chatbot ada di mana-mana, mulai dari situs web layanan pelanggan hingga aplikasi seluler. Tetapi bagaimana mereka benar-benar memahami dan menjawab pertanyaan?
Dalam proyek ini, Anda akan membuat chatbot sederhana bertenaga AI yang merespons pertanyaan umum. Dengan melatih model Anda dengan kumpulan data pertanyaan dan jawaban umum, Anda akan membuat bot yang dapat menjawab pertanyaan pengguna dengan benar.
🎯 Obtujuan: Melatih chatbot menggunakan teknik klasifikasi teks untuk memahami dan memproses pertanyaan pengguna.
📖 Baca Juga: AI Menggunakan Kasus & Aplikasi untuk Tim Perusahaan
24. Deteksi panggilan spam
Jika telepon Anda berdering dan isinya "Kemungkinan Penipuan," Anda harus berterima kasih kepada AI atas peringatan itu. Perusahaan telekomunikasi menggunakan pembelajaran mesin untuk mendeteksi dan memblokir panggilan spam sebelum mengganggu Anda.
Dalam proyek ini, Anda akan membangun model ML yang menganalisis pola panggilan, durasi, dan laporan pengguna untuk menandai panggilan yang tidak diinginkan.
🎯 Obtujuan: Melatih model untuk mengidentifikasi panggilan telepon spam.
25. Pemecah persamaan matematika dengan tulisan tangan
Pernahkah Anda berharap komputer dapat menyelesaikan pekerjaan rumah matematika yang ditulis tangan? Itulah yang ditangani oleh proyek ini.
Dengan melatih model pembelajaran mendalam untuk mengenali angka, simbol, dan persamaan dari gambar, Anda akan mendapatkan gambaran sekilas tentang bagaimana AI membaca dan menafsirkan tulisan tangan-seperti aplikasi seperti Photomath.
🎯 Obtujuan: Melatih model untuk mengenali angka dan simbol serta mempelajari bagaimana AI memproses data visual untuk pemecahan masalah.
26. Klasifikasi genre musik
Bagaimana aplikasi seperti Spotify bisa langsung mengetahui apakah sebuah lagu termasuk dalam musik rock, jazz, atau hip-hop? Itu bukan sihir, itu adalah pembelajaran mesin! Proyek ini memungkinkan Anda melatih model untuk mengklasifikasikan lagu ke dalam genre seperti rock, jazz, atau hip-hop berdasarkan fitur audionya.
Dengan menganalisis hal-hal seperti tempo, nada, dan ritme, model Anda akan belajar membedakan gaya musik yang berbeda.
🎯 ObTujuan: Memahami cara bekerja dengan data audio dan algoritme klasifikasi.
27. Prediksi kategori video YouTube
Jutaan video diunggah setiap hari, dan YouTube selalu tahu persis apa yang ingin Anda tonton selanjutnya. Itulah pembelajaran mesin yang sedang bekerja.
Proyek ini melatih model untuk mengkategorikan video berdasarkan judul, deskripsi, dan metadata. Ini membantu platform mengatur konten dan meningkatkan rekomendasi.
🎯 Objective: Melatih model untuk mengklasifikasikan video ke dalam kategori seperti pendidikan, hiburan, dan teknologi.
28. Rekomendasi buku bertenaga AI
Memilih buku berikutnya tidak harus dilakukan secara acak. Sistem rekomendasi yang didukung AI dapat menyarankan buku berdasarkan riwayat membaca, peringkat, dan preferensi pengguna.
Proyek ini membantu Anda melatih model pembelajaran mesin yang memahami pola dari apa yang disukai orang, seperti algoritme yang digunakan di Kindle dan Goodreads.
🎯 Objective: Melatih model rekomendasi menggunakan penyaringan kolaboratif untuk memahami bagaimana AI mempersonalisasi pengalaman membaca.
29. Prediksi hasil pertandingan olahraga
Memprediksi hasil pertandingan bukan hanya untuk penggemar berat. Analis olahraga dan perusahaan taruhan menggunakan AI untuk menganalisis pertandingan sebelumnya, statistik pemain, dan kinerja tim untuk memperkirakan hasil. Proyek ini memberikan pengalaman langsung dalam analitik olahraga dan membantu Anda membangun model untuk membuat prediksi berbasis data.
🎯 Objective: Latih model klasifikasi untuk memprediksi pemenang dan jelajahi bagaimana AI meningkatkan analisis dan prakiraan olahraga.
30. Prakiraan cuaca berbasis AI
Prediksi cuaca bukan hanya tentang memeriksa awan di langit. Pembelajaran mesin dapat menganalisis pola cuaca historis dan memprediksi suhu, curah hujan, dan kondisi lainnya dengan akurasi yang mengesankan.
Proyek ini melibatkan peramalan cuaca menggunakan Algoritma Regresi Linier dan Algoritma Klasifikasi Nave Bayesian.
🎯 Obtujuan: Melatih model untuk meramalkan suhu dan curah hujan di atmosfer.
31. Kuis kepribadian yang didukung AI
Kuis kepribadian online mungkin terlihat menyenangkan, tetapi kuis ini juga menggunakan teknik ilmu data yang serius untuk mendapatkan hasil yang akurat. Algoritma pembelajaran mesin dapat menganalisis respons survei untuk menentukan ciri-ciri kepribadian, membuatnya berguna untuk segala hal, mulai dari panduan karier hingga aplikasi kencan.
Proyek ini melibatkan pelatihan model menggunakan K-Means Clustering, teknik pembelajaran mesin tanpa pengawasan, untuk mengenali pola dalam data survei dan mengklasifikasikan berbagai tipe kepribadian.
Tujuan: Membuat model ML untuk mengklasifikasikan ciri-ciri kepribadian dan melakukan analisis perilaku
32. Klasifikasi keluhan pelanggan
Tidak ada yang suka memilah-milah keluhan pelanggan yang tak ada habisnya, dan bisnis membutuhkan cara yang efisien untuk mengelolanya. Pembelajaran mesin membuat hal ini menjadi lebih mudah dengan mengkategorikan keluhan ke dalam topik-topik seperti masalah penagihan, cacat produk, atau masalah layanan.
Proyek ini berfokus pada pelatihan model yang mengotomatiskan klasifikasi keluhan, sehingga dukungan pelanggan menjadi lebih cepat dan efisien.
🎯 Objective: Pelajari cara menggunakan NLP untuk mengklasifikasikan keluhan ke dalam berbagai kategori.
33. Analisis tren media sosial berbasis AI
Mengikuti tren media sosial adalah pekerjaan penuh waktu, tetapi AI dapat melakukan pekerjaan berat tersebut. Proyek ini membangun model yang melacak topik yang sedang tren, menganalisis sentimen pengguna, dan mengidentifikasi pola di seluruh platform.
Para pelaku bisnis, influencer, dan pemasar dapat menggunakan wawasan ini untuk tetap menjadi yang terdepan.
🎯 Objective: Bekerja dengan data media sosial dan model NLP secara real-time dan melatih sistem AI untuk mendeteksi tren dan melakukan analisis sentimen.
34. Peringkasan video otomatis
Tidak punya cukup waktu untuk menonton video lengkap? Alat-alat AI dan ML dapat mengambil momen-momen penting untuk Anda. Proyek ini melatih model untuk menganalisis video panjang dan menghasilkan ringkasan, sehingga lebih mudah untuk mengikuti berita, ceramah, atau konten yang sedang tren.
🎯 Objective: Bekerja dengan dataset video dan model pembelajaran mendalam untuk melatih sistem AI dalam mengidentifikasi dan mengekstrak segmen-segmen penting.
35. Saran desain interior bertenaga AI
Mendekorasi ruangan bisa jadi sangat melelahkan-terlalu banyak pilihan dan waktu yang terbatas. Proyek ini membangun model AI yang menyarankan furnitur, skema warna, dan tata letak berdasarkan gambar ruangan dan preferensi pengguna.
🎯 Objective: Bekerja dengan model pengenalan gambar dan transfer gaya dan membangun model ML untuk menyarankan dekorasi berdasarkan tren desain.
36. Pelengkapan otomatis kode berbasis AI
Menulis kode bisa jadi berulang-ulang, tetapi AI bisa membuatnya lebih lancar. Proyek ini melatih model untuk menyarankan potongan kode yang relevan saat Anda mengetik, membuat pemrograman lebih cepat dan mengurangi kesalahan.
🎯 Objective: Melatih model manajemen proyek AI untuk prediksi kode kontekstual dengan menggunakan repositori kode dan kumpulan data pemrograman yang besar.
37. Analisis sentimen ulasan film
Proyek ini membangun model analisis sentimen yang mengklasifikasikan ulasan film sebagai positif, netral, atau negatif. Ini adalah cara yang bagus untuk memulai dengan pemrosesan bahasa alami dan melihat bagaimana AI menafsirkan emosi manusia dalam teks.
🎯 Objective: Memproses kumpulan data ulasan film yang besar dan melatih model analisis sentimen menggunakan teknik NLP
38. Memprediksi penundaan penerbangan
Proyek ini melibatkan analisis data penerbangan masa lalu untuk memprediksi apakah penerbangan akan tepat waktu atau tertunda. Dengan menggunakan informasi seperti kondisi cuaca, waktu keberangkatan, dan riwayat penerbangan, Anda akan melatih model yang membantu pelancong membuat keputusan penjadwalan yang lebih baik.
🎯 Objective: Melatih model untuk mengklasifikasikan penerbangan sebagai tepat waktu atau tertunda dan mempelajari bagaimana AI digunakan dalam penerbangan untuk penjadwalan dan logistik.
39. Sistem pemberian keterangan gambar
Proyek ini membangun model pembelajaran mendalam yang menghasilkan teks untuk gambar, membuatnya dapat dicari dan diakses oleh pengguna tunanetra. Mode ML; mengambil gambar sebagai input dan menghasilkan keterangan deskriptif untuk gambar tersebut. Mode ini menggabungkan visi komputer (untuk memahami gambar) dan NLP alami (untuk menghasilkan teks).
🎯 Objective: Melatih model untuk menghasilkan teks yang terdengar alami untuk gambar.
40. Prediksi diagnosis medis
Pembelajaran mesin membuat dampak nyata dalam bidang kesehatan, terutama dalam deteksi dini penyakit. Proyek ini melibatkan pelatihan model untuk menganalisis data pasien, seperti gejala, riwayat medis, dan hasil tes, untuk memprediksi kondisi potensial. Anda akan belajar bagaimana model ML menganalisis data dengan teknik seperti pohon keputusan, hutan acak, atau jaringan saraf.
🎯 Objective: Bekerja dengan dataset medis terstruktur dan membangun model untuk mengklasifikasikan penyakit berdasarkan gejala dan hasil tes.
41. Percobaan virtual bertenaga AI untuk berbelanja
Belanja online memang nyaman, tetapi bagaimana jika Anda bisa melihat bagaimana pakaian atau aksesori terlihat pada Anda sebelum membeli? Proyek ini membangun model visi komputer yang memungkinkan pengguna mengunggah foto dan secara virtual mencoba berbagai gaya. Menggunakan visi komputer dan pembelajaran mendalam untuk memetakan produk ke gambar atau video seseorang secara real time.
🎯 Objective: Bekerja dengan pemrosesan gambar dan model pengenalan wajah.
42. Penerjemah bahasa yang didukung AI
Jika Anda pernah menggunakan penerjemah online dan berakhir dengan sesuatu yang benar-benar tidak sesuai, Anda tahu betapa rumitnya konversi bahasa. Proyek ini berfokus pada pembuatan model penerjemahan yang benar-benar memahami konteks, bukan hanya menukar kata demi kata. Proyek ini menggunakan Neural Machine Translation (NMT), yang mengandalkan model pembelajaran mendalam.
🎯 Objective: Dapatkan pengalaman langsung dengan teknik pembelajaran mendalam seperti transformer.
43. Asisten rumah tangga pintar bertenaga AI
Perangkat rumah pintar memang keren, tetapi bagaimana jika perangkat tersebut benar-benar pintar? Proyek ini membawa otomatisasi ke tingkat yang lebih tinggi dengan membuat asisten yang mempelajari kebiasaan Anda-menyesuaikan lampu, mengatur suhu, dan bahkan menyeduh kopi sebelum Anda bangun. Anda akan belajar bagaimana model ML bekerja pada pengenalan suara (NLP), deteksi maksud, otentikasi suara, dan pembelajaran adaptif.
🎯 Objective: Bekerja dengan API perangkat rumah pintar yang nyata dan melatih model untuk mengenali dan memprediksi rutinitas pengguna.
44. Peringkas podcast yang didukung AI
Podcast penuh dengan konten yang bagus, tetapi siapa yang punya waktu untuk mendengarkan audio berjam-jam hanya untuk menemukan poin-poin penting? Proyek ini membangun AI yang mendengarkan untuk Anda-memilih poin-poin paling penting dan memberikan ringkasan yang singkat dan mudah dicerna. AI ini memproses input audio, mentranskripsikan ucapan menjadi teks, dan mengekstrak wawasan utama menggunakan teknik NLP.
🎯 Objective: Mengubah ucapan menjadi teks menggunakan teknik pemrosesan audio tingkat lanjut.
45. Alat transkripsi ucapan ke teks
Mentranskripsikan audio secara manual itu membosankan, dan bahkan alat bantu ucapan-ke-teks tradisional pun bisa kesulitan dengan aksen yang berbeda, kebisingan latar belakang, dan banyak pembicara.
Proyek ini berfokus pada pengembangan model transkripsi yang kuat yang secara akurat mengubah ucapan menjadi teks sambil menangani tantangan seperti percakapan yang tumpang tindih dan berbagai dialek. Proyek ini menggunakan Deep Neural Networks (DNN) atau Recurrent Neural Networks (RNN) untuk memahami fonem (unit suara dasar).
Mulai dari membuat subtitle untuk video hingga membantu mencatat, sistem AI ini membuat konten lisan menjadi lebih mudah diakses.
🎯 Objective: Menerapkan model pembelajaran mendalam untuk pengenalan suara dan meningkatkan akurasi dengan menyaring kebisingan latar belakang dan membedakan pembicara.
46. Perencana rencana perjalanan
Merencanakan perjalanan bisa sama melelahkannya dengan perjalanan itu sendiri-menemukan tempat terbaik untuk dikunjungi, mengatur jadwal, dan memastikan semuanya sesuai.
Proyek ini membangun asisten perjalanan AI yang membuat rencana perjalanan yang dipersonalisasi berdasarkan preferensi, anggaran, dan jadwal wisatawan. Asisten ini dapat menyarankan tempat wisata, restoran, dan aktivitas terbaik sambil mengoptimalkan waktu dan anggaran perjalanan. Perencana akan membutuhkan pemfilteran kolaboratif dan pemfilteran berbasis konten untuk menyarankan tempat, restoran, dan aktivitas.
🎯 Objective: Mengikis data yang relevan untuk mengumpulkan informasi tentang destinasi, akomodasi, dan aktivitas, serta menerapkan sistem rekomendasi yang menyarankan rencana perjalanan yang dipersonalisasi.
47. Sistem kasir supermarket berbasis AI
Antrean kasir mandiri seharusnya cepat, tetapi pemindaian setiap item masih membutuhkan waktu. Bagaimana jika AI dapat mengenali produk tanpa barcode?
Proyek ini bertujuan untuk memecahkan masalah tersebut dengan membuat sistem otomatis yang mempercepat proses checkout dengan mengidentifikasi produk berdasarkan bentuk, warna, dan kemasan. Sistem ini menggunakan visi komputer untuk mengidentifikasi produk.
🎯 Objective: Mengumpulkan dan memberi label pada gambar dari berbagai produk dan melatih model untuk mengenali barang dari berbagai sudut.
48. Sistem penilaian esai otomatis
Menilai esai adalah salah satu tugas yang membutuhkan waktu lama, dan jujur saja-itu bukan hal yang paling menarik di dunia. Proyek ini adalah tentang melatih model untuk mengevaluasi esai berdasarkan tata bahasa, struktur, dan kejelasan. Model ini menggunakan support vector machines (SVM), random forest, atau jaringan saraf untuk memprediksi nilai esai.
Hasilnya, guru dapat memberikan nilai lebih cepat, dan siswa dapat memperoleh umpan balik yang lebih cepat.
🎯 Obtujuan: Melatih model pembelajaran mesin untuk menganalisis kualitas dan koherensi tulisan.
49. Saran resep yang didukung AI
Proyek ini membangun model yang mengambil daftar bahan-bahan yang tersedia dan merekomendasikan resep menggunakan teknik NLP. AI memindai basis data resep, menemukan kecocokan terbaik, dan menyarankan makanan, sehingga membuat keputusan di dapur jauh lebih mudah.
Anda bisa menggunakan penyaringan kolaboratif (mengidentifikasi pengguna dengan profil selera yang sama) dan penyaringan berbasis konten (rekomendasi berdasarkan atribut resep) untuk proyek ini.
🎯 Objective: Melatih model rekomendasi untuk saran memasak yang dipersonalisasi.
50. Pengenalan emosi ucapan waktu nyata
Ucapan manusia lebih dari sekadar kata-kata; ucapan manusia membawa emosi. Proyek ini melibatkan pelatihan model AI untuk menganalisis nada suara, pitch, dan pola bicara untuk mendeteksi emosi seperti kebahagiaan, frustrasi, atau kesedihan. Hal ini berguna untuk analisis layanan pelanggan, pemantauan kesehatan mental, dan asisten berbasis AI.
🎯 Objective: Bekerja dengan dataset ucapan dan ekstraksi fitur audio dan melatih model untuk mengklasifikasikan emosi dalam percakapan waktu nyata.
Cara Mendekati Proyek Pembelajaran Mesin
Pembelajaran mesin lebih dari sekadar pengkodean. Rencana yang jelas membantu Anda tetap fokus, mulai dari mengumpulkan data hingga menerapkan model yang memberikan hasil. Dengan pendekatan dan strategi yang tepat, Anda dapat menghabiskan lebih sedikit waktu untuk tugas-tugas yang membosankan dan lebih banyak waktu untuk menyempurnakan model Anda.
🧠 Tahukah Anda? Hampir 87% proyek sains data tidak pernah berhasil mencapai tahap produksi! Dengan kompleksitas pembelajaran mesin dan keputusan alat yang tak ada habisnya, tidak mengherankan jika banyak yang terjebak bahkan sebelum mereka memulai.
Langkah 1: Identifikasi masalah
Mendefinisikan masalah akan menjadi dasar yang kuat untuk semua langkah selanjutnya, mulai dari persiapan data dan teknik pemodelan hingga menetapkan ekspektasi yang realistis untuk sukses.
Oleh karena itu, sebelum melakukan coding, penting untuk memiliki pemahaman yang jelas tentang apa yang ingin Anda capai.
- Apakah tugas tersebut berbasis prediksi, pencarian pola, atau pengambilan keputusan?
- Apa aplikasi dunia nyata atau tujuan bisnis?
- Kendala apa yang Anda miliki (akurasi, kemampuan interpretasi, sumber daya)?
Pernyataan masalah yang terdefinisi dengan baik akan membuat proyek tetap fokus dan menghindari kerumitan yang tidak perlu. Namun, jujur saja-menjaga agar semuanya tetap terstruktur sejak awal tidaklah mudah.
ClickUp adalah aplikasi apa saja untuk bekerja, yang dirancang untuk menyederhanakan proyek yang paling kompleks sekalipun. Alih-alih menyulap beberapa alat, Anda dapat menggunakan platform pengembangan perangkat lunak all-in-one untuk memetakan seluruh proyek machine learning Anda di satu tempat, menjaga semuanya tetap terorganisir dan tim Anda tetap selaras.
Dengan ClickUp Docs, Anda bisa:
- Tentukan cakupan proyek Anda: Jabarkan dengan jelas masalah, tujuan, dan batasan utama dalam dokumen terstruktur
- Berkolaborasi secara real time: Berbagi ide, memberikan komentar, dan menyempurnakan tujuan dengan tim Anda secara instan
- Mengubah ide menjadi tindakan: Mengubah bagian dari Dokumen Anda dengan mudah menjadi tugas, memastikan setiap wawasan menghasilkan kemajuan
Langkah 2: Kumpulkan dan siapkan data
Data adalah fondasi dari setiap proyek pembelajaran mesin. Jika data Anda berantakan atau tidak relevan, bahkan algoritma terbaik pun tidak akan membantu. Itulah mengapa mempersiapkan data Anda dengan benar adalah salah satu langkah terpenting. Hal ini memastikan model Anda belajar dari informasi berkualitas tinggi dan membuat prediksi yang akurat.
Cara menyiapkan dan memproses data untuk pembelajaran mesin:
- temukan dataset yang tepat: Anda bisa mendapatkan data dari sumber online, catatan perusahaan, API, atau bahkan mengumpulkannya sendiri. Pastikan data tersebut relevan dengan masalah Anda dan memiliki cukup banyak contoh untuk dipelajari
- 🔍 Memperbaiki nilai yang hilang: Data dunia nyata sering kali berantakan. Beberapa entri mungkin kosong atau salah. Anda harus menghapusnya, mengisinya, atau memperkirakan apa yang seharusnya
- 🧹 Bersihkan dan format data: Pastikan semuanya dalam format yang benar. Tanggal harus terlihat sama, teks harus konsisten, dan entri duplikat harus dihapus
- Membuat data lebih berguna: Terkadang, Anda perlu mengubah data Anda agar lebih berguna. Misalnya, jika Anda memiliki tahun kelahiran seseorang, Anda dapat mengubahnya menjadi usia mereka, yang mungkin lebih berguna untuk prediksi
Kedengarannya terlalu banyak? Bisa jadi. Tetapi Anda tidak harus mengelola semuanya secara manual. Daftar Periksa ClickUp melacak setiap langkah - pengumpulan data, pembersihan, pemformatan - sehingga tidak ada yang terlewatkan. Cukup centang semua hal saat Anda pergi.
Anda juga dapat menggunakan Status Khusus untuk mengatur alur kerja Anda. Beri label tugas sebagai "Data Mentah", "Pembersihan Sedang Berlangsung", dan "Siap untuk Pelatihan", sehingga semua orang tahu persis di mana posisi mereka secara sekilas.
Langkah 3: Pilih alat dan teknologi yang tepat
Baiklah, sekarang setelah data Anda bersih dan siap digunakan, sekarang saatnya untuk memutuskan alat dan teknologi mana yang akan membantu Anda membangun dan melatih model Anda.
Pilihan yang tepat tergantung pada jenis masalah yang Anda selesaikan, kompleksitas data Anda, dan keakraban Anda dengan kerangka kerja machine learning yang berbeda.
Memilih alat yang tepat sejak awal akan membuat pengembangan menjadi lebih lancar dan membantu Anda fokus untuk memecahkan masalah daripada berkutat dengan pengaturan. Proyek pembelajaran mesin biasanya membutuhkan:
- Bahasa pemrograman
- Pustaka untuk manipulasi data, visualisasi, dan pembuatan model
- Lingkungan pengembangan tempat Anda dapat menulis dan menguji kode Anda
Berikut ini adalah lembar contekan singkat tentang alat yang umum digunakan dan kegunaannya:
| Alat bantu | Kategori | Contoh Kasus |
| TensorFlow | Perpustakaan | Membangun dan melatih model pembelajaran mendalam |
| scikit-learn | Perpustakaan | Algoritma pembelajaran mesin klasik |
| Buku catatan Jupyter | IDE | Eksplorasi data, visualisasi, dan pembuatan prototipe |
| Panda | Perpustakaan | Manipulasi dan prapemrosesan data |
| Matplotlib | Perpustakaan | Membuat plot dan visualisasi |
Untungnya, ClickUp Integrations mendukung lebih dari 1.000 alat kerja, jadi Anda tidak perlu membuang waktu untuk berpindah-pindah platform. Anda dapat menghubungkan AWS, Microsoft Azure, TensorFlow, scikit-learn, dan banyak lagi - langsung di dalam ruang kerja Anda.
Perlu menarik set data dari cloud? Sinkronkan dengan AWS atau Azure. Menjalankan eksperimen? Pantau versi model dengan TensorFlow. Apa pun alat yang Anda gunakan, ClickUp menyatukan semuanya sehingga Anda dapat mengelola semuanya dari satu tempat tanpa kerumitan.
Langkah 4: Rancang arsitektur model
Di sinilah Anda membentuk bagaimana model Anda belajar dari data. Model yang dirancang dengan baik akan menangkap pola-pola penting tanpa menjadi terlalu rumit, sehingga efektif dan efisien.
🧐 Pilih jenis model yang tepat: Pertama, cari tahu masalah apa yang ingin Anda selesaikan
| Masalah | Teknik Pembelajaran Mesin |
| Klasifikasi (misalnya, deteksi spam, deteksi penipuan) | Regresi logistik, pohon keputusan, dan jaringan saraf |
| Regresi (mis., prediksi harga rumah, peramalan saham) | Regresi linier, hutan acak, dan peningkatan gradien |
| Pengelompokan (misalnya, segmentasi pelanggan) | K-Means dan pengelompokan hierarkis |
⚙️ Mulai dari yang sederhana dan sesuaikan kompleksitasnya: Mulailah dengan algoritme dasar seperti regresi logistik atau pohon keputusan. Jika akurasinya belum cukup baik, lanjutkan ke model yang lebih kompleks seperti gradient boosting atau neural network
🎯 Pilih fitur yang paling penting: Dataset Anda mungkin memiliki banyak kolom, tetapi tidak semuanya membantu. Jika Anda memprediksi harga rumah, lokasi dan luasnya akan lebih berguna daripada warna cat. Menghapus data yang tidak diperlukan akan membuat model menjadi lebih efisien
💡Tip Pro: Gunakan ClickUp Task Dependencies untuk memetakan setiap tahap pengembangan model sehingga tim Anda tahu apa yang harus dilakukan sebelum melangkah lebih jauh!
Langkah 5: Melatih dan menyempurnakan model
Hingga saat ini, Anda telah melakukan persiapan-mengumpulkan data, memilih alat yang tepat, dan mendesain model. Namun, model yang dirancang dengan baik tidak akan berguna jika tidak tahu cara memahami data. Pelatihan adalah hal yang mengubahnya dari penebak acak menjadi sesuatu yang dapat mengenali pola dan membuat prediksi.
- Pisahkan data Anda dengan benar: Anda tidak ingin model Anda hanya menghafal apa yang dilihatnya; model perlu membuat prediksi yang baik pada data baru. Itulah mengapa dataset biasanya dibagi menjadi: Set pelatihan: Tempat model mempelajari pola Set validasi: Digunakan untuk mengubah pengaturan dan menghindari overfitting Set uji: Pemeriksaan akhir untuk melihat seberapa baik kinerjanya pada data yang tidak terlihat
- Set pelatihan: Di mana model mempelajari pola
- Set validasi: Digunakan untuk mengubah pengaturan dan menghindari overfitting
- Set pengujian: Pemeriksaan akhir untuk melihat seberapa baik kinerjanya pada data yang tidak terlihat
- Masukkan data ke dalam model: Model Anda menerima masukan, membuat prediksi, dan membandingkannya dengan jawaban yang sebenarnya. Jika salah (yang pada awalnya akan terjadi), model akan menyesuaikan pengaturan internalnya untuk memperbaiki
- Berlatihlah dalam siklus: Model akan melalui data beberapa kali, menyempurnakan dirinya sendiri setelah setiap putaran. Terlalu sedikit melewati data dan tidak akan belajar banyak; terlalu banyak dan mungkin hanya menghafal data alih-alih memahaminya
- Set pelatihan: Di mana model mempelajari pola
- Set validasi: Digunakan untuk mengubah pengaturan dan menghindari overfitting
- Set pengujian: Pemeriksaan akhir untuk melihat seberapa baik kinerjanya pada data yang tidak terlihat
Pelatihan model bukanlah proses yang sekali jadi. Jika model tidak berkinerja baik, Anda mungkin perlu menyesuaikan pengaturan model (alias hiperparameter), mencoba algoritme yang berbeda, atau bahkan kembali dan memperbaiki data. Ini semua tentang uji coba, kesalahan, dan perbaikan.
Ingin melacak kinerja model ML Anda secara real time? Coba Dasbor ClickUp. Dengan 50+ widget khusus, dasbor yang dipersonalisasi ini memudahkan Anda untuk memantau kemajuan proyek Anda dan kinerja real-time. Hal ini membantu melakukan iterasi instan untuk meningkatkan efisiensi tim dan kepuasan pelanggan.
Pelajari cara mengatur dasbor Anda di ClickUp!
💡 Kiat Pro: Melacak setiap eksperimen, perubahan hyperparameter, dan metrik akurasi secara manual? Itu adalah hal yang tidak perlu Anda lakukan. ClickUp Custom Fields memungkinkan Anda mencatat metrik utama seperti presisi, recall, dan F1-score secara langsung di tampilan tugas Anda-sehingga Anda selalu memiliki gambaran yang jelas tentang apa yang berhasil dan apa yang tidak, tanpa perlu mencari-cari di buku catatan yang tak ada habisnya.
Langkah 6: Menerapkan untuk penggunaan di dunia nyata
Membangun model yang hebat memang mengasyikkan, tetapi dampak yang sesungguhnya akan muncul ketika orang-orang benar-benar dapat menggunakannya. Penerapan adalah tahap di mana model Anda berubah dari eksperimen menjadi alat praktis, membuat prediksi pada data langsung. Langkah ini memastikan bahwa model Anda dapat diakses, efisien, dan terintegrasi ke dalam sistem yang dibutuhkan.
Menerapkan model pembelajaran mesin memiliki banyak bagian yang bergerak, tetapi Perangkat Lunak Manajemen Proyek ClickUp memudahkan Anda untuk tetap berada di atas setiap tugas dengan alat visualisasi:
- Papan Kanban: Memindahkan tugas dengan mudah melalui tahapan seperti "Penyiapan", "Pengujian", dan "Live" dengan antarmuka seret dan lepas yang sederhana. Melihat dengan cepat apa yang sedang berjalan, apa yang sudah selesai, dan apa yang masih perlu diperhatikan
- Tampilan Bagan Gantt: Jabarkan seluruh jadwal penerapan, lacak ketergantungan, dan sesuaikan jadwal secara real-time. Identifikasi potensi hambatan dan pastikan tonggak penting terpenuhi tanpa penundaan
- Tampilan Garis Waktu: Dapatkan gambaran umum terstruktur dari semua tugas-yang sudah selesai, sedang berlangsung, dan yang akan datang. Bagikan pembaruan dengan tim dan berikan informasi terkini kepada para pemangku kepentingan
ClickUp Views memberi Anda gambaran real-time tentang penerapan Anda, jadi Anda tidak hanya menyilangkan jari dan berharap yang terbaik. Semuanya tetap berada di jalurnya, dan tidak ada kejutan di menit-menit terakhir.
📖 Baca Lebih Lanjut: Pembelajaran Mesin Terawasi Vs Pembelajaran Mesin Tidak Terawasi
Langkah 7: Pantau, perbarui, dan tingkatkan
Selamat! Model Anda sudah berjalan dan membuat prediksi-tetapi pekerjaan Anda masih jauh dari selesai.
Seiring berjalannya waktu, data bergeser, tren berubah, dan model yang dulunya akurat dapat mulai membuat kesalahan. Agar tetap dapat diandalkan, Anda perlu memantau kinerjanya, memperbaruinya dengan data baru, dan melakukan perbaikan berdasarkan umpan balik dari dunia nyata.
- Lacak kinerja secara teratur: Pantau metrik utama seperti akurasi dan presisi. Jika mulai menurun, itu pertanda bahwa model Anda membutuhkan perhatian
- Kumpulkan umpan balik dari pengguna: Pengguna di dunia nyata dapat menemukan masalah yang mungkin terlewatkan oleh metrik. Perhatikan wawasan mereka dan gunakan untuk meningkatkan model Anda
- Melatih dan menyempurnakan: Baik itu menyesuaikan pengaturan, menambahkan data baru, atau bahkan beralih ke pendekatan yang berbeda, pembaruan secara berkala membuat model Anda tetap efektif
- Beri informasi kepada para pemangku kepentingan: Jika model Anda memengaruhi keputusan atau pengalaman pengguna, komunikasikan pembaruan besar sehingga semua orang tahu apa yang diharapkan
Model bukanlah sesuatu yang Anda bangun sekali dan kemudian dilupakan. Pengingat Berulang ClickUp dapat membantu Anda menjadwalkan pemeriksaan rutin untuk melacak performa, memperbarui data, dan melatih ulang model Anda sesuai kebutuhan. Dengan begitu, model Anda akan tetap akurat, beradaptasi dengan tren baru, dan terus memberikan nilai yang nyata.
📮Klik Wawasan: Tim yang berkinerja rendah 4 kali lebih mungkin untuk menyulap 15+ alat, sementara tim yang berkinerja tinggi menjaga efisiensi dengan membatasi toolkit mereka ke 9 platform atau lebih sedikit. Tapi bagaimana dengan menggunakan satu platform?
Sebagai aplikasi untuk bekerja, ClickUp menyatukan tugas, proyek, dokumen, wiki, obrolan, dan panggilan dalam satu platform, lengkap dengan alur kerja bertenaga AI. Siap bekerja dengan lebih cerdas? ClickUp bekerja untuk setiap tim, membuat pekerjaan terlihat, dan memungkinkan Anda untuk fokus pada hal yang penting sementara AI menangani sisanya.
Kiat untuk Pemula
Pembelajaran mesin adalah sebuah perjalanan, dan mendapatkan dasar-dasarnya dengan benar akan membuat perbedaan besar. Sedikit perencanaan dan pola pikir yang benar akan sangat membantu. Berikut adalah beberapa tips utama yang perlu diingat.
- Tentukan masalah Anda dengan jelas: Jangan terburu-buru dalam melakukan coding. Luangkan waktu untuk memahami apa yang Anda selesaikan, jenis data yang Anda miliki, dan pendekatan terbaik untuk mengatasinya. Tujuan yang terdefinisi dengan baik akan mencegah usaha yang sia-sia
- Fokus pada kualitas data: Model yang hebat tidak dapat memperbaiki data yang buruk. Data yang bersih, relevan, dan terstruktur dengan baik lebih penting daripada kerumitan algoritme Anda. Luangkan waktu untuk melakukan prapemrosesan dan memilih fitur yang tepat
- Memanfaatkan AI untuk efisiensi: Kecerdasan buatan dapat mempercepat segalanya, mulai dari penyetelan hiperparameter hingga mengotomatiskan alur kerja. Gunakan platform AI untuk menganalisis data, menemukan pola, dan membuat keputusan yang tepat dengan lebih cepat
ClickUp Brain, misalnya, bertindak seperti asisten pintar untuk mempraktikkan pembelajaran mesin. Aplikasi ini meringkas pembaruan, mengatur data proyek, dan mengotomatiskan tugas-tugas rutin, sehingga Anda bisa fokus membangun model Anda.
- Debugging adalah bagian dari proses: Jika model Anda tidak berkinerja baik, periksa masalah umum seperti overfitting, kebocoran data, atau data yang tidak seimbang. Bereksperimen dengan berbagai teknik akan meningkatkan keterampilan Anda
- Dokumentasikan semuanya: Anda mungkin berpikir bahwa Anda akan mengingat setiap eksperimen, penyesuaian, dan hasil, tetapi detailnya akan hilang dengan cepat. Menyimpan catatan akan memudahkan Anda untuk menyempurnakan model Anda dan memecahkan masalah di kemudian hari
💡 Tip Profesional: Templat Manajemen Proyek ClickUp dapat menyimpan semuanya dari awal hingga akhir. Catat detail penting seperti pemilik tugas, tingkat prioritas, perkiraan waktu, metrik keberhasilan, dan potensi risiko di satu tempat.
Coba ClickUp-Alat Manajemen Proyek Terbaik untuk Pembelajaran Mesin
Memulai dengan proyek pembelajaran mesin sederhana adalah cara terbaik untuk membiasakan diri dengan teknik AI. Ini semua tentang belajar sambil melakukan-mengubah model, menemukan pola, dan melihat ide-ide Anda menjadi nyata. Setiap proyek mengajarkan sesuatu yang baru, membuat proyek berikutnya menjadi lebih mudah untuk dikerjakan.
Dan untuk menjaga semuanya tetap teratur tanpa kehilangan jejak ide proyek pembelajaran mesin, ClickUp mendukung Anda. Kelola dataset, lacak kemajuan, dan dokumentasikan wawasan utama, semuanya di satu tempat.
Daftar ke ClickUp dan buat perjalanan machine learning Anda lebih lancar!