Pipeline pembelajaran mesin menawarkan banyak manfaat.

• Modularisasi: Pipeline memungkinkan Anda memecah proses machine learning menjadi langkah-langkah modular yang terdefinisi dengan baik. Setiap langkah dapat dikembangkan, diuji, dan dioptimalkan secara mandiri, sehingga memudahkan untuk mengelola dan memelihara alur kerja.
   

• Reproduksibilitas: Pipeline pembelajaran mesin memudahkan untuk mereproduksi eksperimen. Dengan menentukan urutan langkah dan parameternya dalam pipeline, Anda bisa membuat ulang seluruh proses dengan tepat, memastikan hasil yang konsisten. Jika suatu langkah gagal atau kinerja model memburuk, pipeline dapat dikonfigurasikan untuk memunculkan peringatan atau mengambil tindakan korektif.
   

• Efisiensi: Pipeline mengotomatiskan banyak tugas rutin, seperti prapemrosesan data, rekayasa fitur, dan evaluasi model. Efisiensi ini dapat menghemat banyak waktu dan mengurangi risiko kesalahan.
   

• Skalabilitas: Alur dapat dengan mudah diskalakan untuk menangani himpunan data besar atau alur kerja yang kompleks. Seiring bertambahnya kompleksitas data dan model, Anda dapat menyesuaikan alur tanpa harus mengonfigurasi ulang semuanya dari awal, yang dapat memakan waktu.
   

• Eksperimen: Anda dapat bereksperimen dengan berbagai teknik prapemrosesan data, pemilihan fitur, dan model dengan memodifikasi setiap langkah di dalam pipeline. Fleksibilitas ini memungkinkan iterasi dan pengoptimalan yang cepat.
   

• Penerapan: Pipeline memfasilitasi penyebaran model pembelajaran mesin ke dalam produksi. Setelah Anda membuat pipeline yang terdefinisi dengan baik untuk pelatihan dan evaluasi model, Anda dapat dengan mudah mengintegrasikannya ke dalam aplikasi atau sistem Anda.
   

• Kolaborasi: Pipeline memudahkan tim ilmuwan data dan insinyur untuk berkolaborasi. Karena alur kerja terstruktur dan terdokumentasi, anggota tim lebih mudah memahami dan berkontribusi pada proyek.
   

• Kontrol versi dan dokumentasi: Anda dapat menggunakan sistem kontrol versi untuk melacak perubahan dalam kode dan konfigurasi pipeline Anda, memastikan bahwa Anda dapat kembali ke versi sebelumnya jika diperlukan. Pipeline yang terstruktur dengan baik mendorong dokumentasi yang lebih baik dari setiap langkah.

Teknologi pembelajaran mesin berkembang dengan sangat cepat, tetapi kita dapat mengidentifikasi beberapa langkah besar yang terlibat dalam proses membangun dan menerapkan pembelajaran mesin dan model pembelajaran mendalam. 

1. Pengumpulan data: Pada tahap awal ini, data baru dikumpulkan dari berbagai sumber data, seperti basis data, API, atau file. Konsumsi data ini sering kali melibatkan data mentah yang mungkin memerlukan pemrosesan awal agar dapat berguna.
    

2. Pemrosesan awal data: Tahap ini melibatkan pembersihan, transformasi, dan penyiapan data masukan untuk pemodelan. Langkah-langkah preprocessing yang umum termasuk menangani nilai yang hilang, pengkodean variabel kategorikal, penskalaan fitur numerik, dan membagi data ke dalam set pelatihan dan pengujian.
    

3. Rekayasa fitur: Rekayasa fitur adalah proses membuat fitur baru atau memilih fitur yang relevan dari data yang dapat meningkatkan daya prediksi model. Langkah ini sering membutuhkan pengetahuan domain dan kreativitas.
    

4. Pemilihan model: Pada tahap ini, Anda memilih algoritme pembelajaran mesin yang sesuai berdasarkan jenis masalah (misalnya, klasifikasi, regresi), karakteristik data, dan persyaratan kinerja. Anda juga dapat mempertimbangkan penyetelan hyperparameter.
    

5. Pelatihan model: Model yang dipilih dilatih pada kumpulan data pelatihan menggunakan algoritma yang dipilih. Hal ini melibatkan pembelajaran pola dan hubungan mendasar dalam data pelatihan. Model yang telah dilatih sebelumnya juga dapat digunakan, dibandingkan melatih model baru.
    

6. Evaluasi model: Setelah pelatihan, kinerja model dinilai menggunakan dataset pengujian terpisah atau melalui validasi silang. Metrik evaluasi yang umum bergantung pada masalah spesifik tetapi dapat mencakup akurasi, presisi, recall, skor F1, rata-rata kesalahan kuadrat, atau lainnya.
    

7. Penyebaran model: Setelah model yang memuaskan dikembangkan dan dievaluasi, model tersebut dapat digunakan ke lingkungan produksi di mana model tersebut dapat membuat prediksi pada data baru yang belum pernah ada sebelumnya. Penerapan mungkin melibatkan pembuatan API dan integrasi dengan sistem lain.
    

8. Pemantauan dan pemeliharaan: Setelah penerapan, penting untuk terus memantau kinerja model dan melatihnya kembali sesuai kebutuhan untuk beradaptasi dengan pola data yang berubah. Langkah ini memastikan bahwa model tetap akurat dan dapat diandalkan dalam pengaturan dunia nyata.

Sik lus hidup pembelajaran mesin dapat bervariasi dalam kompleksitas dan mungkin melibatkan langkah-langkah tambahan tergantung pada kasus penggunaan, seperti optimasi hyperparameter, validasi silang, dan pemilihan fitur. Tujuan dari pipeline pembelajaran mesin adalah untuk mengotomatisasi dan menstandarisasi proses-proses ini, sehingga lebih mudah untuk mengembangkan dan memelihara model ML untuk berbagai aplikasi.

Sejarah pipeline pembelajaran mesin terkait erat dengan evolusi pembelajaran mesin dan ilmu data sebagai bidang. Meskipun konsep alur kerja pemrosesan data sudah ada sebelum pembelajaran mesin, formalisasi dan penggunaan luas pipeline pembelajaran mesin seperti yang kita kenal saat ini telah berkembang baru-baru ini.

Alur kerja pemrosesan data awal (Sebelum tahun 2000-an): Sebelum adopsi pembelajaran mesin secara luas, alur kerja pemrosesan data digunakan untuk tugas-tugas seperti pembersihan, transformasi, dan analisis data. Alur kerja ini biasanya manual dan melibatkan skrip atau menggunakan alat seperti perangkat lunak spreadsheet. Namun, pembelajaran mesin bukanlah bagian utama dari proses ini selama periode ini.

Kemunculan pembelajaran mesin (tahun 2000-an): Pembelajaran mesin menjadi terkenal di awal tahun 2000-an dengan kemajuan dalam algoritme, kekuatan komputasi, dan ketersediaan set data yang besar. Para peneliti dan ilmuwan data mulai menerapkan pembelajaran mesin ke berbagai domain, yang mengarah pada kebutuhan yang semakin meningkat akan alur kerja yang sistematis dan otomatis.

Bangkitnya ilmu data (Akhir tahun 2000-an hingga awal tahun 2010): Istilah "data science" menjadi populer sebagai bidang multidisiplin yang menggabungkan statistik, analisis data, dan pembelajaran mesin. Era ini menyaksikan formalisasi alur kerja sains data, termasuk prapemrosesan data, pemilihan model, dan evaluasi, yang sekarang menjadi bagian integral dari jalur pembelajaran mesin.

Pengembangan pustaka dan alat pembelajaran mesin (2010-an): Tahun 2010-an membawa pengembangan pustaka dan alat pembelajaran mesin yang memfasilitasi pembuatan pipeline. Pustaka seperti scikit-learn (untuk Python) dan caret (untuk R) menyediakan API standar untuk membangun dan mengevaluasi model pembelajaran mesin, sehingga lebih mudah untuk membangun pipeline.

Rise of AutoML (2010-an): Alat dan platform machine learning otomatis (AutoML) muncul, yang bertujuan untuk mengotomatiskan proses pembuatan pipeline machine learning. Alat-alat ini biasanya mengotomatiskan tugas-tugas seperti penyetelan hyperparameter, pemilihan fitur, dan pemilihan model, membuat pembelajaran mesin lebih mudah diakses oleh non-pakar dengan visualisasi dan tutorial. Apache Airflow adalah contoh platform manajemen alur kerja sumber terbuka yang dapat digunakan untuk membangun alur data.

Integrasi dengan DevOps (2010-an): Jaringan pembelajaran mesin mulai diintegrasikan dengan praktik DevOps untuk memungkinkan integrasi dan penerapan berkelanjutan (CI/CD) model pembelajaran mesin. Integrasi ini menekankan perlunya reproduksibilitas, kontrol versi, dan pemantauan dalam alur ML. Integrasi ini disebut sebagai operasi pembelajaran mesin, atau MLOps, yang membantu tim sains data secara efektif mengelola kompleksitas pengelolaan orkestrasi ML. Dalam penyebaran real-time, alur membalas permintaan dalam milidetik permintaan.