Memahami Dataset dan evaluasi model AI

Tujuan belajar

Mempelajari topik: Dataset dan evaluasi model AI. Jelaskan alasan di balik jawabanmu.

Inti materi

Kualitas dataset meliputi definisi label, cakupan kelompok, izin, dan cara memisahkan data latih serta uji. Evaluasi perlu ukuran yang sesuai biaya kesalahan.

Contoh dibahas

Alat klasifikasi buku dapat salah menaruh buku lintas topik; jenis salahnya perlu ditinjau, bukan hanya akurasi umum.

Coba sendiri

Mengapa dua model dengan akurasi sama bisa memiliki risiko berbeda?

Pembahasan

Kesalahan pada kategori penting atau kelompok tertentu dapat berbeda meski angka rata-rata sama.

Periksa pemahaman

Jelaskan langkahmu dengan kalimatmu sendiri. Bandingkan alasanmu dengan pembahasan, lalu perbaiki bagian yang belum tepat sebelum melanjutkan. Jika menggunakan angka atau data, tuliskan satuan dan sumbernya.

Catatan belajar

Tuliskan satu hal yang sudah kamu pahami dan satu pertanyaan untuk dibahas bersama guru atau teman.