Halo Readers semua apa kabar hari ini? Disini ada yang jadi PTPS atau KPPS? Kalau ada selamat ya atas pelantikannya semoga pekerjaannya lancar dan berkah :)
Kali ini kita akan membahas mengenai AI dan Machine Learning, seperti yang lagi viral saat ini kita sering menggunakan platform yang semuanya menggunakan AI, tapi masih banyak yang penasaran bagaimana cara membangunnya.
Nah, berdasarkan rasa penasaran saya sehingga saya mencari tahu bagaimana cara membuat aplikasi AI atau machine learning dan dari mana saya harus memulai. Berikut ini beberapa tips dan trik yang saya dapatkan hasil dari bertanya dan browsing selama 3 hari tanpa tidur… Becyandah kawan…! Hehe...
Pertama: Pilih alat yang tepat.
Alat disini adalah platform yang sesuai untuk membangun dan mentraining robot kita. Diantaranya adalah TensorFlow, PyTorch, Keras, dan scikit-learn. Silahkan browsing satu – satu maca kira-kira yang cocok buat Readers.
Kedua: Pahami data kalian.
Data merupakan bahan bakar AI dan machine learning. Pastikan Readers memiliki data yang cukup dan berkualitas tinggi untuk melatih model AI nya.
Ketiga: Bersihkan dan pra-proses data.
Ini awalnya saya bingung namun awalnya saya “iyain aja!” setelah terjun ternyata maksud dari bersihkan dan pra-proses data itu adalah membersihkan data-data yang salah atau kurang tepat supaya menciptakan output yang maksimal dari AI atau Machine Learningnya. Itu artinya saya setiap minggu harus mengurus data yang tidak valid saat melatih AI ini.
Keempat: Pilih model yang tepat.
Ternyata diluaran sana banyak sekali model AI dan Machine Learning, saya sempat bingung menentukan karena saking banyaknya. Jadi nih buat Readers silahkan tentukan dulu AI apa yang mau Readers buat, setelah itu baru mencarinya di bang Google.
Kelima: Latih model.
Saya menggunakan Yolov5 yang bahasanya pemrogramannya menggunakan python, dan terasa banget bunyinya meningkat tajam saat melatih AI atau Machine Learning ini. Jadi Readers pastikan memiliki PC gamers untuk melatih model AI. Oiya, melatihnya tidak cukup sekali atau dua kali tapi terus menerus dilatih sehingga AI bisa menyimpulkan sebuah hasil yang sesuai harapan.
Keenam: Evaluasi model Anda.
Setelah dilatih habis-habisan siang dan malam, selanjutnya Reader harus mengevaluasi modelnya. Apakah sudah akurat atau belum dan kalau belum berarti Readers harus melatihnya lagi dan lagi hingga hasilnya sesuai harapan.
Ketujuh: Optimalkan model.
Bagian ini agak panjang kalau dijelaskan, tapi demi Readers, saya akan ketikan sejelas mungkin. Setelah Readers praktek melatih AI dan melihat hasilnya, pasti Readers membutuhkan sesuatu yang dapat mengoptimalkan model AI yang Readers miliki. Nah, ini ilmunya untuk mengoptimalkan model AI:
- Hyperparameter tuning: tahapan ini kita harus memperhatikan beberapa hal termasuk batch size, learning rate dan number of epochs. Parameter ini harus tetap optimal supaya akurasinya tinggi. Berikut ini adalah library yang mungkin bisa Readers gunakan diantaranya: Optuna atau Hyperopt.
- Model compression: Model AI dan Machine Learning ini memiliki ukuran yang sangat besar bisa puluhan Giga atau bahkan ratusan Giga. Hal ini bisa membuat inferensi jadi lambat. Dengan Model Compression ini bisa digunakan untuk mengurangi ukuran model tanpa mengorbankan akurasi. Untuk model compression Readers bisa gunakan library ini: TensorFlow Lite atau ONNX Runtime.
- Hardware acceleration: Kalau ini sih saya rekomendasikan menggunakan GPU atau TPU supaya inferensi nya lebih cepat. Reader bisa gunakan Google Cloud TPU atau NVIDIA Tesla V100.
Tips tambahan:
- Mulai dari hal kecil: Jangan terburu-buru membangun AI dan Machine Learning yang terlalu besar, lakukan perlahan-lahan, walau hal kecil tapi akurat lebih keren dibanding hal besar yang tidak terlalu berdampak.
- Gunakan transfer learning: usahakan menggunakan transfer learning (model yang sudah di latih sebelumnya oleh orang lain). Tujuannya untuk mempercepat proses.
- Bergabunglah dengan komunitas AI: Komunitas lebih penting buat menambah pengalaman Readers dalam membangun AI atau Machine Learning.
Semoga tips dan trik ini membantu Readers dalam membangun aplikasi AI dan machine learning yang sukses! Gasskeun lah bray!
Hello Readers, how are you all doing today? Are there any PTPS or KPPS members here? If yes, congratulations on your inauguration, I wish you all smooth and blessed work! :)
Today we will discuss AI and Machine Learning, as it is currently very popular. We often use platforms that utilize AI, but many people are still curious about how to build them.
Driven by my own curiosity, I decided to learn how to create an AI or machine learning application and where to start. Here are some tips and tricks I gathered after asking around and browsing for 3 days without sleep... Just kidding, friends! Hehe...
First: Choose the right tool.
The tool here refers to the platform that suits your robot building and training needs. Some examples include TensorFlow, PyTorch, Keras, and scikit-learn. Feel free to browse through each one and see which one is best for you.
Second: Understand your data.
Data is the fuel for AI and machine learning. Make sure you have enough high-quality data to train your AI model.
Third: Clean and pre-process your data.
I was initially confused about this, but after diving in, I realized that cleaning and pre-processing data means removing incorrect or inaccurate data to create the best possible output from your AI or Machine Learning model. This means I have to deal with invalid data every week when training my AI.
Fourth: Choose the right model.
It turns out that there are many AI and Machine Learning models available, and I was confused because there were so many. So, for you readers, please decide what kind of AI you want to create first, and then search for it on Google.
Fifth: Train your model.
I use Yolov5, which uses Python as its programming language, and the noise level increased significantly when training this AI or Machine Learning model. So make sure you have a gaming PC to train your AI model. Oh, and training it once or twice is not enough, you need to train it continuously so that the AI can conclude a result that meets your expectations.
Sixth: Evaluate your model.
After training your model day and night, you need to evaluate it to see if it is accurate. If not, you need to train it again and again until the results meet your expectations.
Seventh: Optimize your model.
This part is a bit long to explain, but for your sake, I will type it as clearly as possible. After you practice training your AI and see the results, you will definitely need something to optimize your AI model. Here are some tips for optimizing your AI model:
- Hyperparameter tuning: In this step, you need to pay attention to several things including batch size, learning rate, and number of epochs. These parameters need to be kept optimal for high accuracy. Here are some libraries that you may find useful: Optuna or Hyperopt.
- Model compression: AI and Machine Learning models can be very large, ranging from tens of Gigabytes to hundreds of Gigabytes. This can slow down inference. Model Compression can be used to reduce the size of the model without sacrificing accuracy. For model compression, you can use these libraries: TensorFlow Lite or ONNX Runtime.
- Hardware acceleration: I recommend using GPU or TPU for faster inference. You can use Google Cloud TPU or NVIDIA Tesla V100.
- Start small: Don't rush into building a large AI or Machine Learning model. Start small and focus on accuracy. A small but accurate model is more valuable than a large model that doesn't have a significant impact.
- Use transfer learning: Try to use transfer learning (a model that has already been trained by someone else). This will speed up the process.
- Join an AI community: Joining a community is a great way to gain experience in building AI or Machine Learning models.
I hope these tips and tricks help you build successful AI and machine learning applications! Let's go, friends!
