Evaluasi model adalah komponen penting dalam proses pengembangan dan penerapan sistem kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML). Hal ini melibatkan penilaian performa dan keakuratan model AI untuk memastikan kemampuannya dalam menggeneralisasi data dunia nyata yang belum pernah dilatih sebelumnya. Pada dasarnya, evaluasi model membantu pengembang mengidentifikasi kualitas dan keterbatasan model mereka dan mengukur seberapa baik model tersebut dapat memenuhi kasus penggunaan yang diinginkan.
Kualitas model AI atau ML dapat diukur berdasarkan seberapa akurat model tersebut mengklasifikasikan, melakukan regresi, atau mengelompokkan data dalam domain targetnya. Untuk mengukur performa model, evaluasi dilakukan pada dataset pengujian yang terpisah dari dataset pelatihan. Memastikan bahwa data ada dalam kumpulan data pelatihan dan pengujian sangat penting untuk mengevaluasi model AI secara akurat dan menghindari overfitting, sebuah masalah ketika model belajar untuk bekerja dengan baik pada data pelatihan tetapi tidak dapat melakukan generalisasi dengan baik pada data baru yang tidak terlihat.
Ada beberapa teknik dan metrik yang digunakan untuk mengevaluasi model AI dan ML, dipilih berdasarkan domain masalah spesifik dan karakteristik model yang diinginkan. Secara umum, teknik tersebut dapat dikategorikan menjadi teknik evaluasi pembelajaran terawasi dan teknik evaluasi pembelajaran tanpa pengawasan.
Dalam evaluasi pembelajaran yang diawasi, model dilatih pada kumpulan data berlabel, dan performa diukur berdasarkan label sebenarnya. Banyak metrik evaluasi, seperti akurasi, presisi, perolehan, skor F1, dan area di bawah kurva karakteristik operasi penerima (ROC), dapat digunakan untuk mengevaluasi model ML untuk tugas klasifikasi. Untuk tugas regresi, mean squared error (MSE), mean absolute error (MAE), dan R-squared (R²) adalah metrik evaluasi yang umum.
Dalam evaluasi pembelajaran tanpa pengawasan, data yang digunakan untuk melatih dan mengevaluasi model tidak diberi label, sehingga penilaian kinerja menjadi lebih menantang. Beberapa metrik evaluasi pembelajaran tanpa pengawasan mencakup skor siluet, homogenitas cluster, indeks Rand yang disesuaikan, dan informasi timbal balik. Metrik ini mengevaluasi kualitas pengelompokan atau pengurangan dimensi yang dihasilkan oleh model.
Pada platform no-code AppMaster, proses evaluasi model AI kami menyeluruh dan kuat, memastikan bahwa model AI dan ML yang dihasilkan untuk pelanggan di aplikasi backend, web, dan seluler mereka memiliki kinerja tingkat tinggi dan memenuhi permintaan dunia nyata. Dengan memanfaatkan berbagai teknik dan metrik evaluasi, pengembang dapat menilai karakteristik dan kinerja model secara komprehensif, melakukan penyesuaian dan pengoptimalan penting untuk meningkatkan kemampuan generalisasi dan prediksi data.
Proses evaluasi model yang tepat dapat berkontribusi pada keberhasilan penerapan AI dalam aplikasi praktis. Misalnya, sistem deteksi penipuan yang didukung AI memerlukan presisi dan penarikan yang tinggi untuk mengidentifikasi aktivitas penipuan secara akurat. Dengan menggunakan metrik dan teknik evaluasi yang tepat, performa model dapat dioptimalkan untuk mencapai tujuan ini.
Selain itu, dengan platform AppMaster, pengguna dapat dengan cepat mempercepat pengembangan aplikasi dengan teknologi AI dan ML yang canggih, sehingga meningkatkan produktivitas dan mengurangi biaya. Dengan menggunakan proses evaluasi model yang menyeluruh dan cermat, AppMaster memastikan bahwa aplikasi pelanggan terus berkembang dan meningkat seiring berjalannya waktu, dengan pembuatan rangkaian aplikasi baru yang mulus berdasarkan data dan wawasan terbaru.
Kesimpulannya, proses evaluasi model memainkan peran penting dalam pengembangan dan penerapan aplikasi AI dan ML, berkontribusi terhadap performa model yang unggul dan efektivitas di dunia nyata. Metrik dan kerangka evaluasi model yang dirancang dengan baik menjamin bahwa model AI yang dihasilkan menggunakan platform no-code AppMaster memberikan solusi yang akurat, andal, dan mahir untuk berbagai tugas dan kasus penggunaan, menyamai dan melampaui standar tinggi yang diminta oleh aplikasi perangkat lunak modern, semuanya sekaligus mengurangi waktu dan biaya pengembangan.
