Jangan merumitkan masalah yang perlu Anda selesaikan.
Pernahkah Anda mendengar tentang prinsip Occam’s Razor? Ini adalah prinsip yang menyatakan bahwa “solusi yang paling sederhana biasanya adalah yang terbaik.” Ini berarti bahwa ketika dihadapkan pada beberapa solusi untuk menyelesaikan masalah dengan hasil yang sama, kita harus memilih yang paling sederhana. Prinsip Occam’s Razor ini sepenuhnya berlaku di dunia data science.
Mari kita lihat dari ranah data science. Saya akan mengatakan bahwa banyak orang yang memasuki bidang data, atau bahkan profesional, suka menggunakan teknologi terbaru. Misalnya, orang-orang terburu-buru mengimplementasikan LLM karena mereka tidak ingin ketinggalan oleh teknologi canggih. Namun, apakah bisnis benar-benar membutuhkannya?
Nilai dari proyek data science adalah bagaimana solusi tersebut dapat dengan cepat menyelesaikan masalah bisnis dengan penggunaan data. Solusi yang rumit mungkin berhasil, tetapi apakah benar-benar menjadi solusi terbaik? Ini adalah premis dari diskusi kita dalam artikel ini.
Daya Tarik Kompleksitas dalam Data Science
Ada daya tarik tersendiri terhadap solusi yang kompleks dalam data science. Ini berasal dari keyakinan bahwa model yang canggih atau kompleks secara inheren lebih akurat dan kuat. Saya yakin banyak data scientist pemula akan memiliki keyakinan ini, karena model yang kompleks sering diajarkan di akhir.
Keyakinan ini juga sering ditemukan pada banyak praktisi di mana kita menyamakan kompleksitas dengan kemampuan yang lebih baik, dengan mengasumsikan parameter kompleks dari algoritma akan langsung berhubungan dengan kemampuan mereka dalam menguraikan pola dalam data.
Ini juga didorong oleh sifat kompetitif industri, di mana menunjukkan keahlian teknis dengan model canggih dapat dilihat sebagai kebanggaan. Selain itu, kemajuan dalam kekuatan komputasi dan ketersediaan data telah memungkinkan pengembangan model-model kompleks ini, membuatnya lebih mudah diakses dan menggoda.
Namun, citra kompleksitas ini bisa menyesatkan. Solusi yang kompleks sering membutuhkan lebih banyak sumber daya dan waktu untuk dikembangkan, dan sifat inherennya dapat menyebabkan tantangan dalam pemeliharaan, interpretasi, dan aplikasi praktis.
Saya akan menulis lebih dalam tentang efek kompleksitas model yang mempengaruhi pilihan model, tetapi mari kita lanjutkan dengan diskusi.
Manfaat Solusi Sederhana
Manfaat dari kesederhanaan dalam data science ada banyak dan signifikan.
Pertama, solusi sederhana biasanya lebih mudah diimplementasikan dan dipahami. Model sederhana dapat mempercepat waktu pengembangan dan membuat model lebih mudah dipahami oleh tim bisnis, termasuk mereka yang mungkin tidak memiliki pengetahuan teknis.
Kedua, model sederhana seringkali lebih andal dan efisien. Mereka cenderung
membutuhkan lebih sedikit sumber daya komputasi, membuatnya lebih berkelanjutan dan hemat biaya. Selain itu, model-model ini tidak mudah mengalami overfit, meskipun underfitting mungkin menjadi masalah karena bias tinggi muncul pada model sederhana.
Keuntungan lainnya adalah kemudahan interpretasi dan penjelasan dari solusi yang lebih sederhana. Menjelaskan dan menentukan proses pengambilan keputusan adalah penting di era di mana transparansi dalam model machine learning semakin penting. Model sederhana sering memberikan wawasan yang lebih tepat tentang bagaimana variabel input mempengaruhi output, membuatnya lebih mudah untuk mengidentifikasi dan mengoreksi bias.
Selain itu, kesederhanaan dalam data science sangat selaras dengan prinsip Occam’s Razor, yang telah kita sebutkan sebelumnya. Dalam praktiknya, model yang lebih sederhana dengan lebih sedikit parameter dan asumsi seringkali lebih disukai, karena lebih mungkin untuk di-generalisasi dengan baik pada data yang belum terlihat.
Contoh kekuatan kesederhanaan adalah kasus Netflix Prize. Ketika tim pemenang menggabungkan lebih dari 100 algoritma untuk meningkatkan sistem rekomendasi film, Netflix pada akhirnya menerapkan solusi yang jauh lebih sederhana. Alasannya adalah model pemenang sulit dipelihara, dan peningkatan akurasi tidak sejalan dengan tambahan kompleksitas dan biaya komputasi.
Perbandingan antara solusi yang lebih sederhana dan kompleks dapat dilihat pada tabel di bawah ini.
Menyeimbangkan Kesederhanaan dan Kompleksitas
Dalam data science, keseimbangan antara kesederhanaan dan kompleksitas sangat penting. Ini biasanya yang kita sebut sebagai trade-off bias-variance.
Model sederhana, meskipun mudah diimplementasikan dan diinterpretasikan, mungkin tidak efektif menangkap pola data yang kompleks. Itu sebabnya biasnya lebih tinggi.
Model kompleks, menawarkan fleksibilitas lebih besar, bisa memakan sumber daya dan rentan terhadap overfitting karena variansi tinggi.
Kuncinya adalah memulai dengan model sederhana dan secara bertahap menambahkan kompleksitas sesuai kebutuhan berdasarkan evaluasi. Pendekatan ini memastikan peningkatan kinerja dengan peningkatan kompleksitas. Kita perlu menyesuaikannya berdasarkan kebutuhan proyek juga.
Kesimpulan
Pilihan antara model sederhana dan kompleks dalam data science bukanlah masalah mana yang lebih baik. Sebaliknya, ini tentang menemukan keseimbangan yang sesuai dengan kebutuhan setiap proyek.
Solusi sederhana menawarkan kemudahan penggunaan dan kejelasan, sementara solusi kompleks memberikan kedalaman dan fleksibilitas.
Kuncinya adalah memulai dengan yang sederhana dan meningkatkan kompleksitas sesuai kebutuhan.
Comentários