Mengenal Model Training, Proses AI Belajar dari Data

Kecerdasan buatan (AI) semakin banyak digunakan dalam kehidupan sehari-hari, mulai dari asisten virtual, sistem rekomendasi produk, pengenalan wajah, hingga teknologi AI generatif yang mampu menghasilkan teks, gambar, dan berbagai konten digital. Namun, kemampuan tersebut tidak muncul begitu saja. Di balik kecanggihan sistem AI terdapat proses penting yang memungkinkan mesin mempelajari informasi, mengenali pola, dan menghasilkan keputusan berdasarkan data. Proses tersebut dikenal sebagai model training atau pelatihan model.

Model training merupakan salah satu fondasi utama dalam pengembangan machine learning. Melalui proses ini, sebuah model AI dilatih menggunakan kumpulan data agar mampu memahami pola dan hubungan tertentu. Hasil pembelajaran tersebut kemudian digunakan untuk membuat prediksi atau mengambil keputusan ketika model menerima informasi baru.

Semakin baik kualitas data dan proses pelatihannya, semakin besar peluang model menghasilkan keluaran yang sesuai dengan tujuan penggunaannya. Karena itu, model training menjadi tahapan penting yang menentukan kemampuan sebuah sistem AI, baik untuk menyelesaikan tugas sederhana maupun menjalankan komputasi kompleks seperti yang dilakukan Large Language Model (LLM).

Lantas, apa sebenarnya model training, bagaimana cara kerjanya, apa saja jenis pembelajarannya, dan tahapan apa yang harus dilakukan untuk melatih sebuah model machine learning?

Apa Itu Model Training?

Model training atau pelatihan model adalah proses mengajarkan sebuah model machine learning agar mampu menjalankan tugas tertentu berdasarkan kumpulan data pelatihan (training dataset). Data tersebut berisi berbagai contoh yang relevan dengan kebutuhan penggunaan model di masa mendatang.

Dalam proses ini, model akan mempelajari pola, karakteristik, serta hubungan yang terdapat di dalam data. Informasi yang diperoleh selama pembelajaran kemudian digunakan untuk menghasilkan prediksi ketika model menerima data baru yang belum pernah diproses sebelumnya.

Sebagai gambaran sederhana, sebuah model AI yang dirancang untuk mengenali gambar kucing dan anjing membutuhkan banyak contoh gambar dari kedua jenis hewan tersebut. Selama pelatihan, model akan mempelajari karakteristik visual, seperti bentuk telinga, struktur wajah, pola bulu, dan bentuk tubuh.

Setelah proses pembelajaran selesai, model diharapkan mampu mengenali gambar baru dan menentukan apakah objek yang ditampilkan merupakan kucing atau anjing, meskipun gambar tersebut belum pernah ditemukan dalam data pelatihan.

Contoh tersebut menunjukkan bahwa model machine learning tidak sekadar menyimpan informasi, tetapi juga mempelajari pola yang dapat digunakan untuk mengenali karakteristik data lainnya.

Proses pelatihan menjadi tahapan penting dalam siklus pengembangan kecerdasan buatan. Penerapannya mencakup berbagai jenis sistem, mulai dari model peramalan sederhana yang menggunakan algoritma regresi linear hingga jaringan saraf kompleks yang menjadi dasar teknologi AI generatif.

Dalam machine learning, model training merupakan tahap ketika proses pembelajaran benar-benar berlangsung. Pembelajaran dilakukan dengan menyesuaikan parameter model, termasuk weights atau bobot dan biases atau bias yang terdapat dalam fungsi matematika penyusun algoritma.

Bobot menentukan seberapa besar pengaruh suatu masukan terhadap hasil yang dihasilkan model. Sementara itu, bias berfungsi membantu menyesuaikan keluaran model agar prediksi yang dihasilkan semakin mendekati hasil yang diharapkan.

Nilai bobot dan bias tersebut akan terus diperbarui selama proses pelatihan. Hasil akhirnya menjadi representasi matematis dari pola dan hubungan yang berhasil dipelajari model berdasarkan data pelatihan.

Bagaimana Model AI Belajar dari Kesalahan?

Pada awal pelatihan, model biasanya belum mampu menghasilkan prediksi yang akurat. Hal ini terjadi karena parameter yang digunakan masih berada pada nilai awal dan belum disesuaikan berdasarkan pola dalam data. Untuk memperbaiki hasil tersebut, machine learning menggunakan mekanisme yang disebut loss function. Fungsi ini bertugas mengukur tingkat kesalahan antara keluaran model dan jawaban yang seharusnya dihasilkan.

Sebagai contoh, ketika model dilatih untuk memprediksi harga rumah, sistem akan menghasilkan perkiraan harga berdasarkan informasi seperti luas bangunan, lokasi, dan jumlah kamar. Hasil prediksi tersebut kemudian dibandingkan dengan harga sebenarnya yang terdapat dalam data pelatihan.

Jika prediksi model menunjukkan harga Rp500 juta, sedangkan harga sebenarnya Rp600 juta, terdapat perbedaan sebesar Rp100 juta. Loss function digunakan untuk mengukur kesalahan tersebut berdasarkan metode perhitungan yang diterapkan.

Selanjutnya, model akan menyesuaikan parameter agar kesalahan pada proses berikutnya dapat dikurangi. Siklus ini dilakukan berulang kali sampai tingkat kesalahan berada pada batas yang dianggap memadai. Secara matematis, tujuan utama pembelajaran dalam banyak pendekatan machine learning adalah meminimalkan nilai loss function. Ketika kesalahan sudah berada di bawah ambang batas yang ditentukan, model dapat dianggap telah mencapai target pelatihan.

Namun, pendekatan tersebut berbeda dalam reinforcement learning. Pada metode ini, model mengoptimalkan parameternya untuk memaksimalkan reward function berdasarkan tindakan yang dilakukan.

Dengan demikian, proses model training pada dasarnya merupakan rangkaian kegiatan pengumpulan data, pemrosesan informasi, pengukuran hasil, dan penyesuaian parameter secara berulang.

Mengenal Pretraining dan Fine-Tuning

Pelatihan model tidak selalu harus dimulai dari awal. Model yang sudah dilatih sebelumnya dapat dikembangkan lebih lanjut agar mampu menjalankan tugas yang lebih spesifik. Pelatihan awal yang dilakukan dari nol dikenal sebagai pretraining. Dalam tahap ini, model mempelajari pola umum dari kumpulan data pelatihan yang digunakan.

Sementara itu, fine-tuning merupakan proses melatih kembali model yang sudah tersedia menggunakan data tambahan yang lebih spesifik. Tujuannya adalah menyesuaikan kemampuan model agar sesuai dengan kebutuhan atau bidang tertentu.

Sebagai contoh, sebuah model bahasa besar yang sebelumnya dilatih menggunakan kumpulan teks umum dapat menjalani fine-tuning menggunakan data khusus bidang kesehatan, keuangan, atau layanan pelanggan. Dengan pendekatan tersebut, model dapat disesuaikan untuk menangani kebutuhan yang lebih spesifik tanpa harus selalu membangun dan melatih model dari awal.

Fine-tuning merupakan salah satu bentuk transfer learning, yaitu teknik machine learning yang memungkinkan model hasil pelatihan sebelumnya diadaptasi untuk kebutuhan baru.

Perbedaan Model dan Algoritma dalam AI

Dalam pembahasan kecerdasan buatan, istilah model dan algoritma sering digunakan secara bergantian. Padahal, keduanya memiliki pengertian yang berbeda, terutama jika dikaitkan dengan proses pelatihan machine learning. Algoritma merupakan serangkaian prosedur atau langkah matematis yang digunakan untuk memproses masukan dan menghasilkan prediksi maupun keputusan tertentu.

Sementara itu, model merupakan hasil dari proses optimalisasi parameter suatu algoritma agar mampu bekerja dengan baik pada kumpulan data tertentu. Dengan kata lain, algoritma merupakan logika matematis yang menjadi dasar cara kerja sistem, sedangkan model merupakan hasil penerapan algoritma yang telah disesuaikan melalui proses pembelajaran.

Sebagai contoh, dua model dapat menggunakan algoritma dasar yang sama, tetapi menghasilkan prediksi berbeda karena dilatih menggunakan kumpulan data yang berbeda. Perbedaan tersebut dapat terlihat pada nilai bobot dan bias yang dihasilkan selama proses pelatihan.

Dalam ilmu data, proses menyesuaikan algoritma terhadap kumpulan data disebut fitting.

Selain machine learning, terdapat pendekatan yang lebih kompleks bernama deep learning. Teknologi ini merupakan bagian dari machine learning yang menggunakan jaringan saraf tiruan (neural network) dengan banyak lapisan. Istilah deep atau mendalam merujuk pada banyaknya lapisan dalam jaringan saraf tersebut. Pendekatan ini memungkinkan model mempelajari representasi data yang lebih kompleks.

Berbeda dengan algoritma yang dirancang secara eksplisit, seperti regresi logistik atau Naive Bayes, deep learning memanfaatkan jaringan saraf untuk mempelajari hubungan dan karakteristik data.

Dua model deep learning dapat memiliki struktur dasar yang sama, tetapi berbeda dalam jumlah lapisan, jumlah neuron pada setiap lapisan, maupun fungsi aktivasi yang digunakan. Perbedaan konfigurasi tersebut dapat memengaruhi kemampuan model dalam mempelajari informasi.

Tiga Jenis Model Training dalam Machine Learning

Secara umum, model AI menggunakan tiga paradigma utama dalam proses pembelajaran machine learning, yaitu supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning.

Ketiganya memiliki karakteristik, kebutuhan data, algoritma, serta tujuan penggunaan yang berbeda. Pemilihan metode bergantung pada jenis permasalahan yang ingin diselesaikan dan informasi yang tersedia untuk melatih model.

1. Supervised Learning
   Supervised learning atau pembelajaran terawasi merupakan metode ketika model dilatih untuk memprediksi keluaran yang benar berdasarkan masukan tertentu.Dalam pendekatan ini, model diberikan kumpulan data yang sudah dilengkapi label atau informasi mengenai jawaban yang seharusnya dihasilkan. Hasil prediksi model kemudian dibandingkan dengan jawaban tersebut untuk mengetahui tingkat kesalahannya. Data yang digunakan biasanya disebut labeled data, sedangkan jawaban yang menjadi acuan kebenaran dikenal sebagai ground truth.

   Metode ini banyak digunakan untuk tugas yang membutuhkan tingkat akurasi berdasarkan acuan tertentu, seperti klasifikasi dan regresi. Klasifikasi digunakan untuk mengelompokkan data ke dalam kategori tertentu, sedangkan regresi digunakan untuk memperkirakan nilai numerik.

   Contoh penerapannya dapat ditemukan pada teknologi deteksi objek. Untuk melatih model agar mampu mengenali kendaraan, pengembang perlu menyediakan kumpulan gambar yang telah diberi anotasi. Gambar tersebut dilengkapi informasi mengenai lokasi dan jenis objek, seperti mobil, sepeda motor, bus, atau truk. Model kemudian mempelajari karakteristik setiap objek berdasarkan contoh yang diberikan.

   Ketika menerima gambar baru, model akan menggunakan pola yang telah dipelajari untuk menentukan jenis dan lokasi objek di dalam gambar. Metode ini disebut pembelajaran terawasi karena dalam pendekatan konvensional manusia berperan memberikan label atau jawaban benar pada data pelatihan.

   Namun, karakteristik utama supervised learning sebenarnya bukan sekadar keterlibatan manusia, melainkan penggunaan acuan kebenaran dan upaya meminimalkan fungsi loss yang mengukur perbedaan antara prediksi model dan jawaban yang seharusnya. Perkembangan teknologi machine learning juga menghadirkan teknik yang memungkinkan model memperoleh label sementara atau pseudolabels dari data yang belum memiliki label.

   Salah satu pendekatan yang berkaitan dengan konsep tersebut adalah self-supervised learning (SSL). Metode ini memungkinkan model menghasilkan sinyal pembelajaran dari struktur data itu sendiri meskipun tidak dilengkapi label secara manual.

   Contohnya adalah pelatihan Large Language Model (LLM). Dalam proses pretraining, model dapat dilatih untuk memprediksi kata atau token yang disembunyikan maupun token berikutnya dalam suatu teks. Teks asli kemudian digunakan sebagai acuan untuk mengukur ketepatan prediksi. Pendekatan ini memungkinkan model mempelajari struktur bahasa, hubungan antarkata, dan pola penggunaan kalimat dari kumpulan teks dalam jumlah besar.

2. Unsupervised Learning
   Unsupervised learning atau pembelajaran tanpa pengawasan merupakan metode yang memungkinkan model menemukan pola dalam data tanpa harus diberikan jawaban benar sebelumnya. Berbeda dengan supervised learning, data yang digunakan dalam pendekatan ini tidak dilengkapi label. Model akan menganalisis karakteristik data untuk menemukan kesamaan, hubungan, korelasi, maupun kelompok tertentu.

   Metode ini sangat berguna ketika pengembang belum mengetahui pola yang terdapat dalam kumpulan data atau ketika pola tersebut sulit dikenali secara langsung oleh manusia. Terdapat beberapa kategori algoritma yang umum digunakan dalam unsupervised learning.

   • Clustering
     Clustering merupakan teknik untuk mengelompokkan data berdasarkan kesamaan karakteristik atau kedekatan satu sama lain. Salah satu algoritma yang banyak digunakan adalah k-means clustering. Algoritma ini membagi data ke dalam sejumlah kelompok berdasarkan karakteristik yang dimiliki setiap data.

     Contohnya adalah penerapan dalam segmentasi pelanggan. Perusahaan dapat menggunakan clustering untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan kebiasaan belanja, frekuensi transaksi, nilai pembelian, atau karakteristik lainnya.

     Hasil pengelompokan tersebut membantu perusahaan memahami karakteristik pelanggan dan mengidentifikasi kelompok konsumen yang memiliki kebutuhan serupa.

   • Association
     Association merupakan teknik untuk menemukan hubungan atau keterkaitan antara berbagai data. Salah satu penerapannya dapat ditemukan pada bisnis e-commerce. Sistem dapat mempelajari pola pembelian pelanggan untuk mengetahui produk apa saja yang sering dibeli secara bersamaan.

     Misalnya, pelanggan yang membeli laptop mungkin juga tertarik membeli tas laptop atau aksesori pendukung lainnya. Pola hubungan tersebut dapat dimanfaatkan untuk memberikan rekomendasi produk yang relevan kepada pengguna.

   • Dimensionality Reduction
     Dimensionality reduction merupakan teknik untuk mengurangi jumlah fitur atau dimensi dalam suatu kumpulan data tanpa menghilangkan karakteristik penting di dalamnya. Semakin banyak fitur yang dimiliki suatu data, semakin kompleks pula proses pengolahannya. Karena itu, pengurangan dimensi dapat membantu menyederhanakan data agar lebih mudah dianalisis.

     Teknik ini memiliki berbagai penerapan, seperti kompresi data, visualisasi data, dan feature engineering. Dalam proses clustering, algoritma juga dapat menyesuaikan titik pusat atau centroid setiap kelompok secara berulang agar hasil pengelompokan menjadi lebih optimal.

     Karena tidak memiliki jawaban benar yang telah ditentukan sebelumnya, pelatihan model unsupervised learning umumnya membutuhkan penyesuaian hyperparameter.

     Sebagai contoh, algoritma k-means memerlukan penentuan jumlah kelompok atau nilai k. Jumlah tersebut tidak selalu dapat diketahui sejak awal sehingga pengembang mungkin perlu melakukan beberapa kali percobaan untuk mendapatkan hasil terbaik.

3. Reinforcement Learning
   Reinforcement learning (RL) atau pembelajaran penguatan merupakan metode pelatihan model melalui interaksi dengan lingkungan menggunakan pendekatan trial and error.

   Berbeda dengan supervised learning yang menggunakan contoh jawaban benar dan unsupervised learning yang mencari pola dalam data, reinforcement learning memungkinkan model belajar berdasarkan dampak dari tindakan yang dilakukannya.

   Model akan menerima umpan balik berupa reward atau penalti berdasarkan keputusan yang diambil. Dari pengalaman tersebut, model belajar menentukan tindakan yang paling menguntungkan untuk mencapai tujuan tertentu.

   Sebagai contoh, dalam pengembangan program permainan catur, model dapat mencoba berbagai langkah untuk memenangkan pertandingan. Langkah yang meningkatkan peluang kemenangan akan mendapatkan nilai penghargaan lebih tinggi, sedangkan langkah yang memperkecil peluang kemenangan dapat diberikan penalti.

   Melalui banyak percobaan, model diharapkan mampu mempelajari strategi yang semakin baik. Dalam reinforcement learning, terdapat empat komponen utama yang mendukung proses pembelajaran.

   • State Space
     State space merupakan kumpulan informasi mengenai kondisi lingkungan yang relevan dengan keputusan yang akan diambil model. Kondisi tersebut biasanya berubah setiap kali model melakukan suatu tindakan.

   • Action Space
     Action space merupakan kumpulan tindakan atau keputusan yang diperbolehkan untuk dilakukan model pada kondisi tertentu.

     Dalam permainan papan, misalnya, action space mencakup seluruh langkah yang sah untuk dilakukan pemain. Sementara itu, dalam pembuatan teks, action space mencakup seluruh pilihan token yang tersedia bagi sebuah LLM.

   • Reward Function
     Reward function merupakan mekanisme untuk memberikan umpan balik positif maupun negatif berdasarkan tindakan yang dilakukan model. Umpan balik tersebut dinyatakan dalam bentuk reward signal, yaitu nilai numerik yang menunjukkan seberapa baik atau buruk suatu tindakan dalam mencapai tujuan.

     Dalam pelatihan mobil tanpa pengemudi, misalnya, model dapat diberikan penalti ketika melakukan tindakan yang melanggar aturan lalu lintas atau berpotensi mengurangi keselamatan.

   • Policy
     Policy merupakan strategi yang menentukan bagaimana agen reinforcement learning mengambil keputusan berdasarkan kondisi yang sedang dihadapi. Secara matematis, policy dilambangkan dengan simbol π (pi). Fungsi ini menerima kondisi atau state sebagai masukan dan menghasilkan tindakan atau action sebagai keluaran.

     Tujuan utama reinforcement learning adalah mengoptimalkan policy agar model dapat memperoleh penghargaan sebanyak mungkin. Dalam deep reinforcement learning, policy direpresentasikan menggunakan jaringan saraf tiruan. Parameter jaringan tersebut terus diperbarui untuk memaksimalkan reward function.

Delapan Tahapan Penting dalam Proses Model Training

Membangun model machine learning bukan sekadar memasukkan data ke dalam sistem dan menunggu hasilnya. Terdapat serangkaian tahapan yang harus dilakukan agar model mampu mempelajari pola dengan baik dan menghasilkan prediksi yang dapat diandalkan.

Secara umum, proses pelatihan model terdiri dari delapan tahapan utama. Tahapan tersebut dilakukan secara berulang hingga model mencapai tingkat kinerja yang diharapkan.

1. Pemilihan Model (Model Selection)
   Tahap pertama adalah menentukan algoritma atau arsitektur jaringan saraf yang paling sesuai dengan kebutuhan. Pemilihan model harus mempertimbangkan jenis permasalahan yang ingin diselesaikan, karakteristik data, serta target kinerja yang ingin dicapai. Pengembang juga perlu memperhatikan sejumlah faktor lain, seperti kecepatan pemrosesan, efisiensi komputasi, tingkat akurasi, anggaran, dan ketersediaan perangkat keras.

   Sebagai contoh, pengembangan model bahasa besar atau LLM biasanya membutuhkan sumber daya komputasi yang besar. Proses pelatihan maupun fine-tuning model tersebut sering memerlukan beberapa unit Graphics Processing Unit (GPU).Karena itu, pemilihan model perlu disesuaikan dengan sumber daya yang tersedia agar proses pengembangan dapat berjalan secara efisien.

2. Pengumpulan Data (Data Collection)
   Setelah model ditentukan, tahap berikutnya adalah mengumpulkan data pelatihan yang relevan dan berkualitas tinggi. Data merupakan fondasi utama dalam proses pembelajaran machine learning. Model hanya dapat mempelajari pola berdasarkan informasi yang tersedia di dalam kumpulan data tersebut.

   Mendapatkan data yang sesuai bukan pekerjaan mudah, terutama untuk pengembangan deep learning yang sering membutuhkan ribuan hingga jutaan contoh data. Perusahaan dapat membangun proprietary data pipeline atau jalur pengumpulan data sendiri untuk mengelola informasi sesuai kebutuhan. Pendekatan ini juga dapat memberikan fleksibilitas dan keunggulan kompetitif.

   Selain itu, pengembang dapat memanfaatkan berbagai kumpulan data open source yang tersedia untuk beragam bidang dan kebutuhan. Dalam pemrosesan bahasa alami atau Natural Language Processing (NLP), penggunaan data sintetis (synthetic data) juga semakin memungkinkan untuk mendukung proses pelatihan.

   Hal yang perlu diperhatikan adalah kesesuaian data dengan tujuan penggunaan model. Data yang tidak relevan dapat membuat model mempelajari pola yang kurang tepat sehingga memengaruhi kualitas prediksi.

3. Persiapan Data (Data Preparation)
   Data yang sudah dikumpulkan belum tentu dapat langsung digunakan untuk melatih model. Data mentah biasanya harus melalui  preprocessing terlebih dahulu. Tahapan ini mencakup pembersihan data, normalisasi nilai, serta penyeragaman format agar informasi dapat diproses secara konsisten oleh model.

   Sebagai contoh, data yang dikumpulkan dari berbagai sumber mungkin memiliki format berbeda, mengandung informasi duplikat, atau memiliki nilai yang tidak lengkap. Kondisi tersebut perlu ditangani sebelum data digunakan dalam proses pelatihan. Saat ini, tersedia berbagai perangkat lunak yang dapat membantu mengotomatiskan sebagian proses persiapan data.

   Salah satunya adalah Docling, perangkat open source yang dapat mengonversi dokumen PDF dan berbagai format file lainnya menjadi teks yang lebih mudah dibaca mesin dengan tetap mempertahankan elemen struktur penting. Pada supervised learning, persiapan data juga mencakup pemberian label dan anotasi.

   Misalnya, gambar yang digunakan untuk melatih model segmentasi gambar perlu diberi label hingga tingkat piksel. Proses ini membutuhkan waktu dan tenaga yang cukup besar sehingga harus diperhitungkan dalam perencanaan proyek.

   Kualitas persiapan data sangat menentukan keberhasilan tahapan berikutnya karena model membutuhkan informasi yang terstruktur dan relevan untuk mempelajari pola secara optimal.

4. Pemilihan Hyperparameter (Selecting Hyperparameters)
   Tahap berikutnya adalah menentukan hyperparameter yang tepat untuk mendukung proses pembelajaran. Hyperparameter merupakan pengaturan yang memengaruhi cara kerja dan proses pelatihan model, tetapi tidak dipelajari secara langsung melalui proses pembaruan parameter. Beberapa pengaturan yang perlu diperhatikan antara lain:

   • Learning rate: Mengatur seberapa besar perubahan parameter model dalam setiap proses pembaruan.
   • Batch size: Menentukan jumlah contoh data yang diproses dalam satu kelompok.
   • Loss function: Menentukan cara mengukur tingkat kesalahan prediksi model.
   • Regularization terms: Membantu mengendalikan kompleksitas model dan mengurangi risiko overfitting.
   • Algoritma optimisasi: Menentukan metode yang digunakan untuk memperbarui parameter model.

   Pemilihan pengaturan tersebut tidak selalu dapat dilakukan sekali saja. Jika proses pelatihan belum menghasilkan kinerja yang memuaskan, pengembang perlu melakukan hyperparameter tuning. Proses ini melibatkan sejumlah percobaan untuk menemukan kombinasi pengaturan yang memberikan hasil terbaik.

   Selain itu, nilai awal parameter yang dapat dipelajari juga perlu diperhatikan. Parameter biasanya diinisialisasi menggunakan nilai acak, tetapi terdapat berbagai strategi untuk menentukan nilai awal yang sesuai. Bahkan, teknik meta-learning memungkinkan nilai awal parameter dipelajari melalui pendekatan tertentu agar proses pembelajaran dapat berjalan lebih optimal.

5. Pengujian Kinerja pada Data Pelatihan
   Setelah parameter awal dan hyperparameter ditentukan, model mulai memproses contoh data yang diambil dari kumpulan data pelatihan. Pada tahap awal, model biasanya belum mampu menghasilkan prediksi yang akurat karena parameter yang digunakan masih berada pada nilai awal. Tujuan pemrosesan pertama adalah mendapatkan gambaran kinerja awal atau baseline. Hasil tersebut kemudian menjadi dasar untuk melakukan perbaikan melalui proses pelatihan berikutnya.

   Salah satu pengaturan penting dalam tahap ini adalah batch size. Pengaturan tersebut menentukan jumlah contoh data yang diproses dalam satu kelompok sebelum model menghitung tingkat kesalahan dan memperbarui parameternya.

   Untuk menjalankan proses pelatihan, pengembang dapat menggunakan berbagai framework open source, seperti PyTorch, Keras, dan TensorFlow. Framework tersebut menyediakan berbagai perangkat dan library untuk membangun, mengatur, serta menjalankan model machine learning. Sebagian besar juga mendukung bahasa pemrograman Python atau JavaScript dan menyediakan dokumentasi maupun materi pembelajaran bagi pengembang.

6. Menghitung Loss atau Reward
   Ketika model memproses data pelatihan, loss function digunakan untuk mengukur perbedaan antara keluaran yang dihasilkan model dan jawaban yang seharusnya diperoleh dari setiap masukan. Dalam deep learning, model biasanya menggunakan jaringan saraf yang terdiri dari berbagai persamaan matematika yang saling terhubung.

   Untuk mengetahui kontribusi setiap bagian jaringan terhadap tingkat kesalahan keseluruhan, digunakan teknik yang disebut backpropagation. Teknik tersebut membantu menghitung bagaimana perubahan parameter pada jaringan saraf memengaruhi nilai kesalahan yang dihasilkan model. Dalam supervised learning, tujuan utama pelatihan umumnya adalah meminimalkan nilai loss function.

   Namun, beberapa arsitektur model, seperti Variational Autoencoders (VAEs), menggunakan pendekatan berbeda dengan memaksimalkan nilai tertentu yang menjadi representasi dari fungsi loss.Sementara itu, algoritma reinforcement learning biasanya berupaya memaksimalkan reward function. Dalam beberapa kasus, algoritma tersebut juga meminimalkan komponen regularisasi untuk memberikan penalti terhadap perilaku model yang tidak diinginkan.

7. Optimalisasi Parameter (Optimizing Parameters)
   Optimalisasi parameter merupakan tahap ketika model memperbarui nilai bobot dan bias agar hasil prediksi semakin mendekati target yang diharapkan. Proses ini biasanya dilakukan menggunakan algoritma khusus yang dirancang untuk meminimalkan atau memaksimalkan suatu fungsi matematika.

   Dalam machine learning, fungsi tersebut dapat berupa loss function atau reward function. Variabel yang dioptimalkan adalah bobot dan bias dalam algoritma maupun di antara berbagai neuron pada jaringan saraf. Pemilihan algoritma optimisasi bergantung pada jenis model yang sedang dilatih.Banyak algoritma machine learning, khususnya model berbasis jaringan saraf, menggunakan berbagai variasi gradient descent.

   Sementara itu, algoritma tertentu yang menggunakan fungsi kuadratik, seperti Support Vector Machines (SVM), dapat memanfaatkan metode quadratic programming. Model regresi linear umumnya dioptimalkan menggunakan algoritma least squares. Adapun reinforcement learning memiliki algoritma optimisasi tersendiri, seperti:

   • Proximal Policy Optimization (PPO): Algoritma untuk memperbarui strategi atau policy agen reinforcement learning dengan membatasi perubahan agar proses pembelajaran lebih stabil.
   • Direct Policy Optimization (DPO): Metode optimalisasi kebijakan yang digunakan dalam pendekatan pembelajaran tertentu, termasuk pelatihan model bahasa berdasarkan preferensi.
   • Advantage Actor Critic (A2C): Algoritma yang menggabungkan komponen actor untuk menentukan tindakan dan critic untuk memperkirakan nilai tindakan tersebut.

   Rangkaian proses pelatihan yang meliputi penyesuaian hyperparameter, pemrosesan data, penghitungan loss, dan optimalisasi parameter akan terus diulang dalam beberapa iterasi hingga tingkat kesalahan model berhasil diminimalkan sesuai target.

8. Evaluasi Model (Model Evaluation)
   Tahap terakhir adalah mengevaluasi kinerja model untuk memastikan bahwa hasil pelatihannya benar-benar dapat digunakan dalam kondisi nyata. Kinerja yang sangat baik pada data pelatihan belum tentu menjadi bukti bahwa model telah berhasil dilatih secara optimal.

   Salah satu risiko yang perlu dihindari adalah overfitting, yaitu kondisi ketika model terlalu menghafal data pelatihan sehingga tidak mampu melakukan generalisasi dengan baik terhadap data baru. Kondisi tersebut dapat diibaratkan seperti seseorang yang hanya menghafalkan jawaban soal latihan, tetapi kesulitan ketika menghadapi soal baru dengan bentuk yang berbeda.

   Model yang mengalami overfitting mungkin menghasilkan prediksi sangat akurat pada data yang pernah dipelajari, tetapi menunjukkan kinerja buruk ketika menerima informasi baru.Untuk menghindari masalah tersebut, praktik yang umum dilakukan adalah menyisihkan sebagian data melalui proses yang disebut cross-validation.

   Pendekatan ini memungkinkan model diuji menggunakan data yang tidak digunakan dalam proses pembelajaran tertentu. Dengan demikian, pengembang dapat mengetahui apakah model benar-benar memahami pola dalam data atau hanya menghafalkan contoh yang diberikan.

   Evaluasi membantu pengembang mengetahui apakah model telah memiliki kemampuan yang memadai sebelum diterapkan dalam lingkungan operasional atau digunakan untuk menyelesaikan permasalahan di dunia nyata.

Mengapa Kualitas Data Penting dalam Model Training?

Keberhasilan pelatihan model tidak hanya ditentukan oleh kecanggihan algoritma atau besarnya kemampuan komputasi yang tersedia. Kualitas data juga memiliki peran yang sangat penting. Model machine learning mempelajari pola berdasarkan informasi yang diberikan selama proses pelatihan. Jika data yang digunakan tidak relevan, tidak lengkap, atau mengandung banyak kesalahan, model berisiko menghasilkan prediksi yang tidak akurat.

Sebagai contoh, model pengenalan gambar kendaraan yang sebagian besar dilatih menggunakan foto mobil pada siang hari mungkin mengalami kesulitan ketika harus mengenali kendaraan pada malam hari. Hal ini dapat terjadi karena karakteristik data pelatihan belum cukup mewakili kondisi yang akan dihadapi dalam penggunaan sebenarnya.

Karena itu, pengembang perlu memastikan bahwa data pelatihan memiliki kualitas dan karakteristik yang sesuai dengan tujuan pengembangan model. Selain relevansi, jumlah dan keragaman data juga perlu diperhatikan. Data yang terlalu terbatas dapat membuat model kesulitan mempelajari pola secara menyeluruh.

Dalam beberapa kasus, pengembang juga perlu memperhatikan keseimbangan data agar model tidak terlalu banyak mempelajari satu kategori dibandingkan kategori lainnya. Dengan persiapan data yang baik, proses pembelajaran dapat berjalan lebih efektif dan hasil model memiliki peluang lebih besar untuk diterapkan pada berbagai kondisi.

Kesimpulan

Model training merupakan proses mendasar yang memungkinkan sistem kecerdasan buatan mempelajari pola dan hubungan dari kumpulan data untuk menghasilkan prediksi maupun mengambil keputusan.

Proses ini dilakukan dengan menyesuaikan parameter model, seperti bobot dan bias, melalui serangkaian tahapan pengumpulan data, persiapan informasi, pengaturan hyperparameter, penghitungan kesalahan, optimalisasi parameter, hingga evaluasi kinerja.

Dalam machine learning, terdapat tiga pendekatan pembelajaran utama, yaitu supervised learning yang menggunakan data berlabel, unsupervised learning yang menemukan pola tanpa label, serta reinforcement learning yang mempelajari tindakan melalui interaksi dan umpan balik dari lingkungan.

Setiap pendekatan memiliki karakteristik dan penerapan yang berbeda sesuai dengan kebutuhan pengembangan AI. Keberhasilan model training tidak hanya bergantung pada algoritma yang digunakan, tetapi juga kualitas data, pengaturan parameter, sumber daya komputasi, dan proses evaluasi.

Pada akhirnya, tujuan pelatihan model bukan sekadar membuat AI mampu menghasilkan jawaban berdasarkan data yang pernah dipelajari. Lebih dari itu, model harus mampu mengenali pola dan menerapkan hasil pembelajarannya ketika menghadapi informasi baru.

Kemampuan tersebut menjadi salah satu faktor penting yang mendukung perkembangan teknologi AI, mulai dari sistem prediksi sederhana hingga berbagai aplikasi AI generatif yang semakin banyak digunakan saat ini.