80
Lakukan praproses data (tokenisasi, pembersihan, dll.)
Bagi dataset menjadi data pelatihan dan pengujian
Latih model pada data pelatihan
Evaluasi model pada data pengujian
Lakukan prediksi bahasa pada teks input menggunakan model terbaik
Outcomes:
Model dapat mengidentifikasi bahasa Indonesia dengan akurasi tinggi pada data pengujian.
Pada teks input, model mengidentifikasi bahasa sebagai Bahasa Indonesia.
Analysis:
Explanation:
Model machine learning dapat dilatih untuk mengenali pola keunikan setiap bahasa, termasuk Bahasa Indonesia, berdasarkan fitur statistik dan linguistik dari dataset pelatihan.
Chain of Events:
Data pelatihan yang memadai disediakan untuk model
Model dilatih dengan algoritma supervised learning
Fitur diskriminatif untuk mengidentifikasi Bahasa Indonesia diekstraksi selama pelatihan
Pada inferensi, model mengenali pola bahasa Indonesia dalam teks input
Root Causes:
Ketersediaan data pelatihan Bahasa Indonesia yang memadai
Kemampuan model machine learning untuk mempelajari pola bahasa
Effects:
Dapat mengidentifikasi Bahasa Indonesia secara otomatis dengan akurasi tinggi
Memungkinkan pemrosesan bahasa alami yang lebih efektif untuk aplikasi berbahasa Indonesia
Safety Learnings:
Memastikan identifikasi bahasa yang akurat untuk mencegah kesalahan dalam aplikasi berbasis bahasa.
Membantu memastikan privasi dan keamanan data dengan mengidentifikasi bahasa dengan benar.
Practical Learnings:
Memungkinkan pengembangan aplikasi pemrosesan bahasa alami untuk Bahasa Indonesia.
Dapat digunakan untuk filter konten, penerjemahan otomatis, dan analisis sentimen berbahasa Indonesia.
Scientific Learnings:
Memvalidasi kemampuan model machine learning untuk mempelajari pola bahasa secara statistik.
Memberikan wawasan tentang fitur diskriminatif untuk identifikasi bahasa Indonesia.
Applications Learnings:
Sistem penerjemahan otomatis
Analisis sentimen dan opinion mining
Chatbot dan asisten virtual
Pencarian dan filter konten berbahasa Indonesia