Pipeline dalam Machine Learning

Pipeline dalam machine learning adalah serangkaian langkah terstruktur yang digunakan untuk memproses data dan membangun model pembelajaran mesin. Pipeline membantu mengotomatisasi alur kerja mulai dari preprocessing data, feature engineering, hingga pelatihan dan evaluasi model.

Komponen Pipeline Machine Learning

Pipeline biasanya mencakup tahap pembersihan data, transformasi fitur, pembagian data menjadi train-test split, pelatihan model, dan evaluasi performa. Setiap komponen dapat diintegrasikan dengan alat seperti scikit-learn, TensorFlow, atau PyTorch.

Keuntungan Pipeline Machine Learning

Dengan pipeline, proses machine learning menjadi lebih terstruktur, reproducible, dan mudah di-maintain. Pipeline juga memungkinkan eksperimen dan pengujian berbagai konfigurasi model secara efisien.

Implementasi pada Platform ML

Platform seperti Azure ML, Kubeflow, dan MLflow menyediakan fitur pipeline untuk mendukung pengembangan dan deployment model secara otomatis.