Bangun pipeline Python untuk menemukan, memvalidasi, dan memperbaiki label klasifikasi yang tidak konsisten sebelum tuning model.
Skill yang dibangun
Mengidentifikasi indikasi label bermasalah menggunakan cross-validation, probabilitas prediksi, disagreement antarmodel, dan pemeriksaan distribusi kelas.
Membangun pipeline scikit-learn yang mencegah kebocoran informasi saat menghasilkan prediksi diagnostik untuk data berlabel.
Menyusun aturan prioritas untuk meninjau dan memperbaiki label, termasuk membedakan sinyal statistik dari bukti yang memerlukan validasi manusia.
Membandingkan kondisi sebelum dan sesudah perbaikan label dengan metrik klasifikasi, confusion matrix, serta analisis perubahan pada subset data.
Data analyst, junior data scientist, machine learning engineer pemula, dan pengembang Python yang sudah memahami manipulasi data dengan pandas, konsep train-validation-test split, serta dasar klasifikasi menggunakan scikit-learn. Peserta membutuhkan keterampilan praktis untuk menilai dan memperbaiki kualitas label dataset sebelum menghabiskan waktu pada tuning model, khususnya pada proyek teks atau data tabular yang anotasinya dibuat manusia dan berpotensi tidak konsisten.
Project outcomes
Peserta akan membangun pipeline Python yang membaca dataset berlabel, menjalankan audit kualitas label berbasis cross-validation, membuat tabel kandidat anotasi bermasalah, dan mengekspor laporan untuk ditinjau. Setelah keputusan koreksi dicatat, pipeline akan memuat label revisi dan membandingkan performa serta pola kesalahan model sebelum dan sesudah perbaikan. Struktur proyek mencakup skrip atau notebook yang dapat dijalankan ulang, file konfigurasi sederhana, dan artefak laporan agar setiap perubahan label dapat ditelusuri.
Model klasifikasi dapat terlihat buruk bukan karena algoritmanya kurang canggih, melainkan karena label pelatihannya tidak konsisten, ambigu, atau tertukar. Kursus ini mengajak kita menilai kualitas label sebagai bagian dari proses engineering: menghubungkan pola prediksi, tingkat keyakinan model, disagreement antarmodel, serta pemeriksaan manual dengan hipotesis tentang kesalahan anotasi.
Dengan Python, pandas, dan scikit-learn, peserta membangun pipeline yang memisahkan data secara aman, melatih model diagnostik, menghasilkan kandidat label bermasalah, lalu memprioritaskan pemeriksaan berdasarkan bukti. Kita juga membahas risiko data leakage, perubahan distribusi label, ketidakseimbangan kelas, keterbatasan confidence score, dan trade-off antara koreksi otomatis dengan tinjauan manusia.
Proyek akhir menghasilkan alur kerja yang dapat dijalankan ulang untuk dataset teks atau tabular: mulai dari audit label, pembuatan laporan kandidat, keputusan koreksi yang terlacak, hingga evaluasi ulang menggunakan label yang telah ditinjau. Hasilnya bukan sekadar skor model yang lebih tinggi, melainkan dasar yang lebih kuat untuk memutuskan apakah masalah utama berada pada data, label, atau model.
Bangun pipeline Python untuk menemukan aspek produk dan mengukur sentimen dari ulasan berbahasa Indonesia.
Bangun pipeline ekstraksi entitas dan relasi dari teks Bahasa Indonesia, lalu evaluasi hasilnya sebagai knowledge graph yang terukur.
Bangun alur Python untuk mengekstrak tabel dari PDF operasional, memvalidasi hasilnya, lalu menyimpannya sebagai CSV siap analisis.
Bangun pipeline synthetic data tabular yang dapat diuji dari sisi privasi, kualitas statistik, dan dampaknya terhadap performa model.