Cara membuat model AI

Cara membuat Model AI. Langkah-langkah Lengkap Dijelaskan.

Membuat model AI terdengar dramatis—seperti seorang ilmuwan dalam film yang bergumam tentang singularitas—sampai Anda benar-benar melakukannya sekali. Kemudian Anda menyadari bahwa itu setengah pekerjaan pembersihan data, setengah pekerjaan pemasangan pipa yang rumit, dan anehnya membuat ketagihan. Panduan ini menjelaskan Cara membuat Model AI dari awal hingga akhir: persiapan data, pelatihan, pengujian, penerapan, dan ya—pemeriksaan keamanan yang membosankan tetapi vital. Kita akan menggunakan nada santai, detail mendalam, dan tetap menyertakan emoji, karena jujur ​​saja, mengapa penulisan teknis harus terasa seperti mengisi formulir pajak?

Artikel yang mungkin ingin Anda baca setelah ini:

🔗 Apa itu arbitrase AI: Kebenaran di balik istilah yang sedang populer
Menjelaskan arbitrase AI, risiko, peluang, dan implikasinya di dunia nyata.

🔗 Apa itu pelatih AI?
Mencakup peran, keterampilan, dan tanggung jawab seorang pelatih AI.

🔗 Apa itu AI simbolik: Semua yang perlu Anda ketahui
Menjelaskan secara rinci konsep-konsep simbolik AI, sejarah, dan aplikasi praktisnya.

Apa yang Membuat Sebuah Model AI - Dasar-Dasar ✅

Model yang “baik” bukanlah model yang hanya mencapai akurasi 99% di notebook pengembangan Anda lalu mempermalukan Anda di lingkungan produksi. Model yang baik adalah model yang:

  • Dirumuskan dengan baik → masalahnya jelas, input/outputnya mudah dipahami, metriknya disepakati.

  • Data yang jujur ​​→ dataset benar-benar mencerminkan dunia nyata yang berantakan, bukan versi mimpi yang difilter. Distribusi diketahui, kebocoran disegel, label dapat dilacak.

  • Robust → model tidak akan runtuh jika urutan kolom berubah atau input bergeser sedikit.

  • Dievaluasi dengan akal sehat → metrik yang selaras dengan realitas, bukan sekadar pamer di papan peringkat. ROC AUC memang terlihat keren, tetapi terkadang F1 atau kalibrasi adalah hal yang dipedulikan oleh bisnis.

  • Dapat diimplementasikan → waktu inferensi dapat diprediksi, sumber daya wajar, pemantauan pasca-implementasi disertakan.

  • Bertanggung jawab → uji keadilan, interpretasi, pengamanan terhadap penyalahgunaan [1].

Lakukan hal-hal ini dan Anda sudah hampir sampai. Sisanya hanyalah pengulangan… dan sedikit “intuisi.” 🙂

Kisah singkat: pada model kecurangan, secara keseluruhan F1 tampak brilian. Kemudian kami membagi berdasarkan geografi + "kartu ada vs tidak ada". Kejutan: kesalahan negatif melonjak di satu bagian. Pelajaran yang didapat - lakukan pemisahan sejak dini, lakukan pemisahan sesering mungkin.

Panduan Singkat: jalur tercepat untuk membuat Model AI ⏱️

  1. Definisikan tugasnya : klasifikasi, regresi, pemeringkatan, pelabelan urutan, generasi, rekomendasi.

  2. Mengumpulkan data : mengumpulkan, menghilangkan duplikat, memisahkan dengan benar (waktu/entitas), mendokumentasikannya [1].

  3. Garis dasar : selalu mulai dari yang kecil - regresi logistik, pohon kecil [3].

  4. Pilih keluarga model : tabular → gradient boosting; teks → small transformer; visi → CNN atau backbone yang sudah dilatih sebelumnya [3][5].

  5. Siklus pelatihan : pengoptimal + penghentian dini; melacak kerugian dan validasi [4].

  6. Evaluasi : validasi silang, analisis kesalahan, uji dalam kondisi shift.

  7. Paket : simpan bobot, praprosesor, pembungkus API [2].

  8. Monitor : pergeseran jam tangan, latensi, penurunan akurasi [2].

Di atas kertas memang terlihat rapi. Namun dalam praktiknya, berantakan. Dan itu tidak apa-apa.

Tabel Perbandingan: alat-alat untuk Cara membuat Model AI 🛠️

Alat / Perpustakaan Terbaik Untuk Harga Mengapa Ini Berhasil (catatan)
scikit-learn Tabel, garis dasar Gratis - OSS API yang bersih, eksperimen cepat; tetap menang di kategori klasik [3].
PyTorch Pembelajaran mendalam Gratis - OSS Dinamis, mudah dibaca, komunitas besar [4].
TensorFlow + Keras Produksi DL Gratis - OSS Kompatibel dengan Keras; TF Serving memperlancar proses deployment.
JAX + Flax Riset + kecepatan Gratis - OSS Autodiff + XLA = peningkatan performa.
Transformer Wajah Berpelukan NLP, CV, audio Gratis - OSS Model pra-terlatih + pipeline... sempurna [5].
XGBoost/LightGBM Dominasi tabular Gratis - OSS Seringkali mengungguli DL pada dataset yang sederhana.
FastAI DL yang ramah Gratis - OSS Pengaturan default tingkat tinggi yang mudah diubah.
Cloud AutoML (berbagai macam) Tidak ada/kode rendah Berdasarkan penggunaan $ Seret, lepas, pasang; sangat kokoh.
Runtime ONNX Kecepatan inferensi Gratis - OSS Penyajian yang dioptimalkan, ramah terhadap tepi.

Dokumen yang akan terus Anda buka kembali: scikit-learn [3], PyTorch [4], Hugging Face [5].

Langkah 1 - Rumuskan masalah seperti seorang ilmuwan, bukan seorang pahlawan 🎯

Sebelum Anda menulis kode, ucapkan ini dengan lantang: Keputusan apa yang akan diinformasikan oleh model ini? Jika jawabannya tidak jelas, datasetnya akan lebih buruk.

  • Target prediksi → kolom tunggal, definisi tunggal. Contoh: kemungkinan berhenti berlangganan dalam 30 hari?

  • Granularitas → per pengguna, per sesi, per item - jangan dicampur. Risiko kebocoran akan meningkat drastis.

  • Kendala → latensi, memori, privasi, edge vs server.

  • Metrik keberhasilan → satu pemain utama + beberapa pemain cadangan. Kelas tidak seimbang? Gunakan AUPRC + F1. Regresi? MAE dapat mengalahkan RMSE ketika median penting.

Tips dari pengalaman: Tulis batasan dan metrik ini di halaman pertama README. Ini akan menghemat argumen di masa mendatang ketika performa versus latensi berbenturan.

Langkah 2 - Pengumpulan data, pembersihan, dan pembagian yang benar-benar akurat 🧹📦

Data adalah modelnya. Anda tahu itu. Namun, ada beberapa jebakan:

  • Asal usul → dari mana asalnya, siapa pemiliknya, di bawah kebijakan apa [1].

  • Label → pedoman ketat, pengecekan antar-annotator, audit.

  • Penghapusan duplikasi → duplikasi tersembunyi meningkatkan metrik.

  • Pembagian → acak tidak selalu akurat. Gunakan berbasis waktu untuk peramalan, berbasis entitas untuk menghindari kebocoran data pengguna.

  • Kebocoran → dilarang mengintip masa depan saat waktu latihan.

  • Dokumen kartu data cepat dengan skema, koleksi, bias [1].

Ritual: visualisasikan distribusi target + fitur utama. Selain itu, sisihkan yang tidak akan disentuh sampai tahap akhir.

Langkah 3 - Mulai dari dasar: model sederhana yang menghemat waktu berbulan-bulan 🧪

Garis dasar mungkin tidak glamor, tetapi garis dasar tersebut menjadi landasan ekspektasi.

  • Tabular → scikit-learn LogisticRegression atau RandomForest, lalu XGBoost/LightGBM [3].

  • Teks → TF-IDF + pengklasifikasi linier. Pemeriksaan kewarasan sebelum menggunakan Transformer.

  • Visi → CNN mini atau kerangka kerja yang telah dilatih sebelumnya, lapisan yang dibekukan.

Jika umpan jauh Anda hampir tidak mencapai garis dasar, tenangkan diri. Terkadang sinyalnya memang tidak kuat.

Langkah 4 - Pilih pendekatan pemodelan yang sesuai dengan data 🍱

Datar

Pertama-tama, gunakan gradient boosting - sangat efektif. Rekayasa fitur (interaksi, pengkodean) tetap penting.

Teks

Transformer pra-terlatih dengan fine-tuning ringan. Model yang disuling jika latensi penting [5]. Tokenizer juga penting. Untuk kemenangan cepat: pipeline HF.

Gambar

Mulailah dengan backbone yang sudah dilatih sebelumnya + lakukan fine-tuning pada head. Tambahkan augmentasi secara realistis (flip, crop, jitter). Untuk data yang sangat kecil, gunakan few-shot atau linear probe.

Deret waktu

Garis dasar: fitur lag, rata-rata bergerak. ARIMA gaya lama vs pohon yang ditingkatkan modern. Selalu perhatikan urutan waktu dalam validasi.

Aturan praktis: model kecil dan stabil > model yang terlalu kompleks dan mengalami overfitting.

Langkah 5 - Siklus pelatihan, tetapi jangan terlalu rumit 🔁

Yang Anda butuhkan: pemuat data, model, loss, optimizer, scheduler, logging. Selesai.

  • Optimizer : Adam atau SGD dengan momentum. Jangan terlalu banyak melakukan penyesuaian.

  • Ukuran batch : memaksimalkan memori perangkat tanpa terjadi thrashing.

  • Regularisasi : putus sekolah, penurunan berat badan, penghentian dini.

  • Presisi campuran : peningkatan kecepatan yang besar; kerangka kerja modern membuatnya mudah [4].

  • Reproduksibilitas : tanam benih. Benih itu akan tetap bergoyang. Itu normal.

Lihat tutorial PyTorch untuk pola kanonik [4].

Langkah 6 - Evaluasi yang mencerminkan realitas, bukan poin peringkat 🧭

Periksa jumlah irisan, bukan hanya rata-ratanya:

  • Kalibrasi → probabilitas seharusnya memiliki makna. Grafik reliabilitas dapat membantu.

  • Wawasan tentang kebingungan → kurva ambang batas, pertimbangan untung rugi terlihat jelas.

  • Kategori kesalahan → dipisahkan berdasarkan wilayah, perangkat, bahasa, waktu. Temukan kelemahan.

  • Ketahanan → uji dalam kondisi perubahan, gangguan input.

  • Interaksi manusia → jika orang menggunakannya, uji kegunaannya.

Anekdot singkat: satu penurunan recall disebabkan oleh ketidaksesuaian normalisasi Unicode antara pelatihan dan produksi. Kerugiannya? 4 poin penuh.

Langkah 7 - Pengemasan, penyajian, dan MLOps tanpa air mata 🚚

Di sinilah proyek sering kali tersandung.

  • Artefak : bobot model, praprosesor, hash commit.

  • Lingkungan : sematkan versi, kontainerisasi secara efisien.

  • Antarmuka : REST/gRPC dengan /health + /predict .

  • Latensi/throughput : permintaan batch, model pemanasan.

  • Perangkat keras : CPU cukup untuk game klasik; GPU untuk unduhan digital. ONNX Runtime meningkatkan kecepatan/portabilitas.

Untuk alur kerja lengkap (CI/CD/CT, pemantauan, rollback), dokumentasi MLOps Google sangat solid [2].

Langkah 8 - Pemantauan, penyimpangan, dan pelatihan ulang tanpa panik 📈🧭

Model akan usang. Pengguna akan berevolusi. Alur data akan bermasalah.

  • Pemeriksaan data : skema, rentang, nilai null.

  • Prediksi : distribusi, metrik pergeseran, outlier.

  • Kinerja : setelah label tiba, hitung metrik.

  • Peringatan : latensi, kesalahan, penyimpangan.

  • Latih ulang irama : berbasis pemicu > berbasis kalender.

Dokumentasikan siklusnya. Wiki lebih baik daripada “ingatan kolektif”. Lihat buku panduan Google CT [2].

AI yang Bertanggung Jawab: keadilan, privasi, interpretasi 🧩🧠

Jika ada orang yang terkena dampaknya, tanggung jawab bukanlah pilihan.

  • Uji keadilan → evaluasi di seluruh kelompok sensitif, mitigasi jika ada kesenjangan [1].

  • Interpretasi → SHAP untuk tabel, atribusi untuk analisis mendalam. Tangani dengan hati-hati.

  • Privasi/keamanan → minimalkan informasi identitas pribadi (PII), anonimkan, kunci fitur.

  • Kebijakan → tuliskan penggunaan yang dimaksudkan vs penggunaan yang dilarang. Menghindari masalah di kemudian hari [1].

Panduan singkat mini 🧑🍳

Misalnya, kita mengklasifikasikan ulasan: positif vs negatif.

  1. Data → kumpulkan ulasan, hapus duplikat, pisahkan berdasarkan waktu [1].

  2. Garis dasar → TF-IDF + regresi logistik (scikit-learn) [3].

  3. Upgrade → transformer pra-terlatih kecil dengan Wajah Memeluk [5].

  4. Latih → beberapa epoch, berhenti lebih awal, jalur F1 [4].

  5. Evaluasi → matriks kebingungan, presisi@recall, kalibrasi.

  6. Paket → tokenizer + model, pembungkus FastAPI [2].

  7. Pantau → perhatikan pergeseran antar kategori [2].

  8. Perbaikan yang bertanggung jawab → filter PII, hormati data sensitif [1].

Latensi rendah? Lakukan distillasi model atau ekspor ke ONNX.

Kesalahan umum yang membuat model terlihat pintar tapi bertingkah bodoh 🙃

  • Fitur yang bocor (data pasca-kejadian pada pelatihan).

  • Metrik yang salah (AUC padahal tim lebih memperhatikan recall).

  • Set katup kecil (terobosan berisik).

  • Ketidakseimbangan kelas diabaikan.

  • Praproses yang tidak sesuai (pelatihan vs penyajian).

  • Melakukan kustomisasi berlebihan terlalu cepat..

  • Melupakan batasan (model raksasa dalam aplikasi seluler).

Trik optimasi 🔧

  • Tambahkan yang lebih cerdas : negatif yang jelas, augmentasi yang realistis.

  • Lakukan standardisasi lebih ketat: putus sekolah, model yang lebih kecil.

  • Jadwal laju pembelajaran (kosinus/langkah).

  • Penyapuan massal - lebih besar belum tentu lebih baik.

  • Presisi campuran + vektorisasi untuk kecepatan [4].

  • Kuantisasi, pemangkasan untuk model yang lebih ramping.

  • Penyematan cache/pra-komputasi operasi berat.

Pelabelan data yang tidak menimbulkan kekacauan 🏷️

  • Pedoman: terperinci, dengan studi kasus khusus.

  • Melatih pelabel: tugas kalibrasi, pengecekan kesesuaian.

  • Kualitas: set emas, pemeriksaan acak.

  • Alat: kumpulan data yang memiliki versi, skema yang dapat diekspor.

  • Etika: upah yang adil, pengadaan yang bertanggung jawab. Titik [1].

Pola penyebaran 🚀

  • Penilaian batch → pekerjaan malam hari, gudang.

  • Layanan mikro waktu nyata → sinkronisasi API, tambahkan caching.

  • Streaming → berbasis peristiwa, misalnya, penipuan.

  • Edge → kompresi, perangkat uji, ONNX/TensorRT.

Buat buku panduan: langkah-langkah rollback, pemulihan artefak [2].

Sumber daya yang layak Anda luangkan waktu 📚

  • Dasar-dasar: Panduan Pengguna scikit-learn [3]

  • Pola DL: Tutorial PyTorch [4]

  • Transfer learning: Hugging Face Quickstart [5]

  • Tata Kelola/Risiko: NIST AI RMF [1]

  • MLOps: Buku panduan Google Cloud [2]

Informasi singkat yang sering ditanyakan 💡

  • Apakah Anda membutuhkan GPU? Tidak untuk tabel. Untuk DL (Deep Learning), ya (penyewaan cloud bisa digunakan).

  • Apakah datanya cukup? Semakin banyak data semakin baik sampai label menjadi terlalu banyak informasi yang tidak akurat. Mulailah dari yang kecil, lakukan iterasi.

  • Pilihan metrik? Keputusan pencocokan biaya. Tuliskan matriksnya.

  • Melewatkan pengukuran baseline? Anda bisa... sama seperti Anda bisa melewatkan sarapan dan menyesalinya.

  • AutoML? Bagus untuk bootstrapping. Tetap lakukan audit sendiri [2].

Kebenaran yang sedikit berantakan 🎬

Cara membuat Model AI tidak terlalu bergantung pada matematika yang rumit, melainkan lebih pada keterampilan: kerangka kerja yang tepat, data yang bersih, pemeriksaan dasar yang masuk akal, evaluasi yang solid, iterasi yang dapat diulang. Tambahkan tanggung jawab agar diri Anda di masa depan tidak perlu memperbaiki kekacauan yang sebenarnya dapat dicegah [1][2].

Sejujurnya, versi yang "membosankan" - rapi dan metodis - seringkali mengalahkan model yang mencolok yang dibuat terburu-buru pukul 2 pagi di hari Jumat. Dan jika percobaan pertama Anda terasa canggung? Itu normal. Model itu seperti ragi sourdough: beri makan, amati, dan kadang-kadang mulai ulang. 🥖🤷

Ringkasan singkat:

  • Masalah kerangka + metrik; kebocoran penghapusan.

  • Pertama-tama, tentukan dasar-dasarnya; alat-alat sederhana sangat ampuh.

  • Model yang sudah dilatih sebelumnya memang membantu - jangan terlalu terpaku pada model tersebut.

  • Evaluasi di seluruh irisan; kalibrasi.

  • Dasar-dasar MLOps: pembuatan versi, pemantauan, pengembalian versi.

  • AI yang bertanggung jawab terintegrasi sejak awal, bukan sekadar tambahan.

  • Lakukan iterasi, tersenyum - Anda telah membangun model AI. 😄

Referensi

  1. NIST — Kerangka Kerja Manajemen Risiko Kecerdasan Buatan (AI RMF 1.0) . Tautan

  2. Google Cloud — MLOps: Pengiriman berkelanjutan dan alur otomatisasi dalam pembelajaran mesin . Tautan

  3. scikit-learn — Panduan Pengguna . Tautan

  4. PyTorch — Tutorial Resmi . Tautan

  5. Wajah Memeluk — Panduan Singkat Transformers . Tautan

Temukan AI Terbaru di Toko Asisten AI Resmi

Tentang Kami

Kembali ke blog