Penerapan Model, dalam konteks Kecerdasan Buatan (AI) dan Pembelajaran Mesin (ML), mengacu pada proses pengintegrasian model pembelajaran mesin terlatih ke dalam sistem produksi dan aplikasi, untuk memanfaatkan kemampuan prediktif model untuk membuat data waktu nyata keputusan yang didorong. Proses ini melibatkan konversi algoritma dan model ML abstrak menjadi aplikasi praktis yang dapat diakses dan digunakan oleh pengguna akhir, pemangku kepentingan bisnis, atau sistem lain dalam ekosistem organisasi.
Penerapan model pembelajaran mesin biasanya melibatkan tiga langkah utama: pelatihan, validasi, dan penyajian. Fase pelatihan melibatkan pemilihan algoritme yang sesuai, pemrosesan awal data, melatih model untuk membuat prediksi, dan mengoptimalkan model untuk performa terbaik. Fase validasi terdiri dari evaluasi model berdasarkan metrik kinerja dan menggunakan berbagai teknik, seperti validasi silang, untuk meningkatkan akurasi prediksi model. Selama fase penyajian, model yang dilatih dan divalidasi diintegrasikan ke dalam sistem produksi atau aplikasi, sehingga dapat diakses oleh pengguna akhir atau sistem lain untuk membuat keputusan berdasarkan data.
Penerapan model dapat dikategorikan menjadi dua jenis utama: penerapan online (waktu nyata) dan penerapan offline (batch). Penerapan online memungkinkan model menghasilkan prediksi real-time sebagai respons terhadap kueri pengguna atau streaming data, sedangkan penerapan offline menghasilkan prediksi dalam mode batch, biasanya berdasarkan jadwal yang telah ditentukan sebelumnya. Pilihan antara kedua jenis ini bergantung pada kasus penggunaan spesifik dan waktu respons yang diinginkan untuk menghasilkan prediksi.
Penerapan model yang berhasil merupakan langkah penting dalam siklus pengembangan AI/ML. Kemampuan untuk menerapkan dan mengelola model pembelajaran mesin dalam skala besar dengan lancar diperlukan untuk mendapatkan nilai nyata dan mencapai ROI optimal dari investasi AI/ML. Karena platform no-code AppMaster dirancang untuk membuat aplikasi backend, web, dan seluler dengan mudah, platform ini membantu menyederhanakan proses penerapan model pembelajaran mesin ke dalam lingkungan produksi.
Berbagai tantangan dapat dihadapi selama proses penerapan model, termasuk mengelola dependensi, prapemrosesan data, pembuatan versi, pemantauan, skalabilitas, dan kinerja. Salah satu tantangan terbesarnya adalah menjaga konsistensi antara lingkungan pengembangan dan lingkungan produksi, karena perbedaan dapat menyebabkan masalah pada performa model dan bahkan membuat model tidak dapat digunakan. AppMaster dapat membantu mengatasi tantangan ini dengan menghasilkan aplikasi yang skalabel dan dapat dieksekusi berdasarkan Go, Vue3, Kotlin, dan Jetpack Compose untuk Android atau SwiftUI untuk IOS, sehingga memastikan konsistensi di berbagai lingkungan.
Untuk menyederhanakan proses penerapan model, organisasi sering kali menggunakan alat, kerangka kerja, dan platform yang dapat menyederhanakan kompleksitas dan meminimalkan keterampilan yang diperlukan untuk menerapkan model ML. AppMaster, sebagai platform no-code yang komprehensif, memberdayakan pengguna untuk memanfaatkan kemampuannya yang luas untuk membuat, menguji, mengoptimalkan, menerapkan, dan mengelola model pembelajaran mesin dengan sedikit usaha, bahkan memungkinkan pengembang warga tunggal untuk menciptakan solusi perangkat lunak yang lengkap. Dengan menyediakan antarmuka drag-and-drop yang intuitif untuk merancang aplikasi backend, web, dan seluler, AppMaster mempercepat proses pengembangan dan penerapan sekaligus mengurangi biaya dan menghilangkan utang teknis.
Selain itu, AppMaster menghasilkan aplikasi dari awal setiap kali ada perubahan pada cetak biru, memastikan tidak ada hutang teknis dalam sistem. Artinya, bahkan pengguna non-teknis pun dapat bereksperimen dengan berbagai konfigurasi, algoritme, dan model dalam lingkungan bebas risiko. Platform ini mendukung integrasi dengan database apa pun yang kompatibel dengan Postgresql sebagai penyimpanan data utama dan menawarkan backend tanpa kewarganegaraan, menjadikan aplikasi AppMaster sangat skalabel dan cocok untuk perusahaan besar dan kasus penggunaan beban tinggi.
Singkatnya, Penerapan Model dalam konteks AI/ML mengacu pada integrasi sempurna model pembelajaran mesin terlatih ke dalam sistem produksi, aplikasi, atau layanan. Langkah integral dalam siklus pengembangan ML ini memungkinkan organisasi untuk mengekstrak wawasan berharga dan membuat keputusan berdasarkan data dalam mode real-time atau batch. Platform no-code AppMaster membantu mengatasi tantangan umum yang terkait dengan penerapan model ML, menyederhanakan proses untuk menyediakan solusi AI/ML yang lebih cepat, lebih hemat biaya, dan andal bagi organisasi.
