Saat model machine learning (ML) menghasilkan prediksi yang tidak memuaskan, penyebabnya bisa sangat beragam. Bisa jadi karena bug dari suatu program atau bisa juga karena masalah khusus pada ML itu sendiri. Adanya anomaly data pun dapat menyebabkan kinerja model menurun seiring berjalannya waktu.
Apabila model kemudian disematkan ke aplikasi, masalah tersebut akan berpotensi menciptakan pengalaman pengguna yang buruk. Terlebih jika model merupakan bagian dari sebuah proses internal, dampaknya bisa memengaruhi pengambilan keputusan bisnis.
Tantangan dalam membangun model machine learning
Photo Credit: Piqsels
Rekayasa perangkat lunak memiliki banyak proses, alat, dan praktik yang berfungsi untuk memastikan kualitas software. Fungsi alat-alat tersebut mencakup pengujian, verifikasi dan validasi, serta pencatatan dan pemantauan perangkat lunak.
Sedangkan dalam pemodelan machine learning, tugas membangun, menerapkan, dan mengoperasikan sistem menghadirkan tantangan tambahan yang memerlukan proses sekaligus praktik tambahan. ML tidak hanya bergantung pada data. Sebab, sistem tersebut menginformasikan pengambilan keputusan secara otomatis tidak hanya dari data, tapi juga dari sistem layanan pelatihan ganda.
Baca juga: Memanfaatkan Google Cloud untuk Menyusun Proyek Data Science
Dualitas tersebut memang bisa meningkatkan kualitas prediksi ML, namun di waktu yang bersamaan juga bisa mengakibatkan kemiringan penyajian pelatihan. Bukan hanya itu, sistem ML juga rentan mengalami macet dalam proses pengambilan keputusan otomatis. Artinya, anda perlu jenis pengujian dan pemantauan yang berbeda untuk model dan sistem ML dibandingkan dengan sistem software lain.
Pedoman pengembangan solusi machine learning Google Cloud
Photo Credit: Piqsels
Untuk mengatasi permasalahan tersebut, Google menyusun sebuah pedoman komprehensif yang mencakup setiap proses dalam siklus hidup MLOps. Pedoman tersebut juga membahas cara menilai, memastikan, dan mengontrol kualitas solusi machine learning yang sedang Anda kembangkan. Detail pedoman selengkapnya bisa didapatkan di situs Google Cloud.
Rangkuman pedoman solusi machine learning Google
Secara garis besar, pedoman solusi machine learning yang disusun Google Cloud tersebut membahas 6 topik berbeda. Di sini kami memberikan rangkuman dari pedoman tersebut. Anda bisa menyimaknya dalam poin-poin berikut:
- Pengembangan model
Topik ini membahas tentang bagaimana membangun model ML yang efektif dengan menerapkan pra-pemrosesan data relevan, evaluasi model, serta pengujian model dan teknik debugging.
- Pelatihan penerapan pipeline
Pada bagian ini membahas cara menerapkan rutinitas CI/CD yang mengotomatiskan pengujian untuk fungsi model dan pengujian integrasi komponen alur pelatihan. Panduan ini juga membantu Anda menerapkan strategi penyampaian progresif yang sesuai untuk menerapkan pipeline.
- Pelatihan berkelanjutan
Panduan ini memberikan rekomendasi untuk memperluas alur kerja pelatihan otomatis dengan langkah-langkah yang memvalidasi data input baru untuk pelatihan, sekaligus memvalidasi model output baru yang dihasilkan setelah pelatihan. Bagian ini juga mengajarkan cara melacak metadata dan artefak yang dihasilkan selama proses pelatihan.
- Model deployment
These guidelines address how to implement a CI/CD routine that automates the process of validating compatibility of the model and its dependencies with the target deployment infrastructure. These recommendations also cover how to test the deployed model service and how to apply progressive delivery and online experimentation strategies to decide on a model’s effectiveness.
- Penerapan model
Membahas cara menerapkan rutinitas CI/CD yang mengotomatiskan proses validasi kompatibilitas model dan dependensinya dengan infrastruktur penerapan target. Juga mencakup cara menguji layanan model yang diterapkan dan cara menerapkan strategi pengiriman progresif dan eksperimen online untuk memutuskan efektivitas model.
- Tata kelola model
Menyangkut penetapan standar kualitas model. Bagian ini juga mencakup teknik penerapan prosedur dan alur kerja untuk meninjau dan menyetujui model untuk penyebaran produksi, serta mengelola model yang digunakan dalam produksi.
Baca juga: Mengenal BigQuery Explainable AI, Alat Interpretasi Model Machine Learning
Mengembangkan solusi untuk machine learning memang bukanlah suatu proses yang mudah. Pedoman yang dikeluarkan oleh Google Cloud bisa Anda jadikan panduan untuk membantu. Terlebih, panduan tersebut terus diperbarui dan disesuaikan dengan kondisi terkini. Anda bisa langsung mendapatkan update terbaru jika menggunakan Google Cloud.
Belum menggunakan Google Cloud untuk pengembangan sistem machine learning perusahaan Anda? Tim EIKON Technology menyediakan layanan konsultasi produk untuk membantu Anda menentukan mana solusi Google Cloud yang paling tepat. Untuk terhubung langsung dengan tim EIKON Technology, silakan klik di sini!