Episode 7 dari catatan belajar AI saya. Setelah paham cara melatih model, pertanyaan berikutnya muncul begitu model pertama saya selesai dilatih: “bagus” itu ukurannya apa? Angka accuracy 95% terdengar membanggakan — sampai saya belajar bahwa angka tunggal itu bisa menipu total.
Belajar AI #7: Evaluasi Model — Accuracy, Precision, Recall, F1, dan Confusion Matrix Lanjutkan membacaEpisode ini adalah yang paling “matematika” sejauh seri ini, dan saya menulisnya sambil sedikit gemetar. Tapi ternyata inti dari melatih model bisa dijelaskan tanpa satu pun turunan yang ditulis lengkap — cukup dengan analogi yang familiar buat programmer: training itu optimasi parameter, dan semua istilah menakutkannya cuma bagian dari satu loop yang sama.
Belajar AI #6: Melatih Model — Loss Function, Gradient Descent, Epoch, dan Learning Rate Lanjutkan membacaSetelah episode kemarin bicara data dan fitur, sekarang giliran pertanyaan yang dulu bikin saya berhenti membaca tutorial: sebenarnya “model” itu apa? Jawabannya ternyata jauh lebih sederhana dan lebih indah daripada yang saya bayangkan — terutama kalau kita memandangnya sebagai programmer.
Belajar AI #5: Apa Itu Model AI? Fungsi Matematika, Parameter, dan Bobot Lanjutkan membaca
Komentar Terbaru