Apa Itu AutoML?
AutoML (Automated Machine Learning) sebagai teknologi yang mengotomatiskan langkah-langkah penting dalam pengembangan model machine learning. Ini melibatkan tugas seperti pra-pemrosesan data, rekayasa fitur, pengoptimalan hiperparameter, dan pencarian arsitektur neural. Dengan AutoML, proses yang biasanya rumit ini dapat dilakukan dengan lebih sederhana dan cepat, bahkan oleh orang yang tidak memiliki latar belakang mendalam dalam ilmu data, karena hanya membutuhkan sedikit kode.
AutoML menggunakan Artificial Intelligence (AI) untuk menjalankan otomatisasi dalam pipeline machine learning. AI memungkinkan sistem untuk menangani tugas-tugas ini dengan lebih efisien, mengurangi keterlibatan manual, dan tetap menghasilkan model yang dapat dijelaskan dan direproduksi.
Cara Kerja AutoML
Cara kerja AutoML (Automated Machine Learning), seperti yang ditunjukkan pada diagram
- (User Inputs)Data: Dataset yang akan digunakan untuk pelatihan.Target Metric: Metrik yang menjadi fokus optimasi, misalnya akurasi, F1-score, atau MSE.Keterbatasan Waktu/Biaya: Batasan untuk menghentikan eksperimen berdasarkan waktu atau sumber daya.
- Iterasi: AutoML secara otomatis mencoba berbagai kombinasi fitur, algoritma, dan parameter (hyperparameter). Setiap kombinasi menghasilkan model dengan skor pelatihan tertentu.Proses ini dilakukan dalam banyak iterasi untuk menemukan model terbaik berdasarkan target metrik.
- Leaderboard:Hasil dari semua iterasi diurutkan berdasarkan skor, menampilkan model dengan performa terbaik.
- Hentikan Eksperimen: Proses dihentikan setelah kriteria keluar terpenuhi, seperti batas waktu atau tercapainya target metrik.
Tools Populer AutoML
Keterbatasan AutoML
AutoML (Automated Machine Learning) memiliki beberapa keterbatasan, seperti kurangnya kontrol atas detail teknis, ketergantungan pada dataset berkualitas tinggi, dan biaya komputasi yang tinggi untuk eksplorasi model. Selain itu, AutoML kurang cocok untuk masalah yang sangat kompleks atau spesifik, memiliki keterbatasan algoritma yang didukung, serta risiko overfitting jika tidak dikonfigurasi dengan baik. Interpretasi model juga menjadi tantangan, terutama tanpa dukungan explainable AI (XAI), dan model yang dihasilkan terkadang sulit diintegrasikan ke workflow data science yang sudah ada. Keterbatasan lainnya termasuk ruang lingkup pencarian yang terbatas oleh waktu atau biaya serta kurang optimalnya AutoML untuk domain yang memerlukan pemahaman kontekstual mendalam, seperti data medis atau genomika.
Referensi:
https://www.ibm.com/id-id/topics/automl
https://learn.microsoft.com/id-id/azure/machine-learning/concept-automated-ml?view=azureml-api-2