Weka - Pengantar
Fondasi dari setiap aplikasi Pembelajaran Mesin adalah data - bukan hanya data kecil tetapi data besar yang disebut sebagai Big Data dalam terminologi saat ini.
Untuk melatih mesin untuk menganalisis data besar, Anda perlu memiliki beberapa pertimbangan pada datanya -
- Datanya harus bersih.
- Ini tidak boleh mengandung nilai nol.
Selain itu, tidak semua kolom dalam tabel data akan berguna untuk jenis analitik yang ingin Anda capai. Kolom data atau 'fitur' yang tidak relevan seperti yang disebut dalam terminologi Machine Learning, harus dihapus sebelum data dimasukkan ke dalam algoritme machine learning.
Singkatnya, big data Anda membutuhkan banyak pemrosesan awal sebelum dapat digunakan untuk Machine Learning. Setelah data siap, Anda akan menerapkan berbagai algoritme Pembelajaran Mesin seperti klasifikasi, regresi, pengelompokan, dan sebagainya untuk menyelesaikan masalah di pihak Anda.
Jenis algoritme yang Anda terapkan sebagian besar didasarkan pada pengetahuan domain Anda. Bahkan dalam tipe yang sama, misalnya klasifikasi, ada beberapa algoritma yang tersedia. Anda mungkin ingin menguji algoritme yang berbeda di bawah kelas yang sama untuk membangun model pembelajaran mesin yang efisien. Saat melakukannya, Anda lebih suka visualisasi data yang diproses dan karenanya Anda juga memerlukan alat visualisasi.
Di bab-bab selanjutnya, Anda akan belajar tentang Weka, perangkat lunak yang menyelesaikan semua hal di atas dengan mudah dan memungkinkan Anda bekerja dengan data besar dengan nyaman.