- Data Mentah:Data transaksi keuangan dikumpulkan dari berbagai sumber.
- Pembersihan dan Persiapan Data:Data dibersihkan dan disiapkan untuk digunakan oleh algoritma pembelajaran mesin.
- Pemilihan Model:Algoritma pembelajaran mesin yang sesuai dipilih untuk tugas deteksi penipuan.
- Pelatihan Model:Algoritma dilatih pada data berlabel untuk mempelajari pola penipuan.
- Evaluasi Model:Model dievaluasi pada data yang tidak terlihat untuk mengukur kinerjanya.
- Penerapan Model:Model yang terlatih digunakan untuk mendeteksi transaksi penipuan pada data baru.
Tantangan dan Prospek Algoritma Pembelajaran Mesin
Pembelajaran mesin telah berkembang pesat, tetapi masih menghadapi beberapa tantangan. Di sisi lain, bidang ini terus berkembang dengan tren dan perkembangan baru yang menarik. Mari kita bahas tantangan dan prospek masa depan algoritma pembelajaran mesin.
Tantangan Pengembangan dan Penggunaan Algoritma Pembelajaran Mesin
Salah satu tantangan terbesar dalam pengembangan algoritma pembelajaran mesin adalah ketergantungan pada data yang berkualitas. Algoritma ini hanya sebaik data yang melatihnya. Data yang bias atau tidak representatif dapat menyebabkan algoritma yang bias dan tidak akurat.
Tantangan lainnya adalah kompleksitas algoritma pembelajaran mesin. Algoritma ini seringkali rumit dan sulit untuk dipahami. Hal ini dapat mempersulit pengembang untuk men-debug dan memperbaiki kesalahan.
