AI Trainer berada di persimpangan antara data mentah dan model pembelajaran mesin (ML). Oleh karena itu,  perlu memahami dasar-dasar ML untuk menjalankan tugas mereka secara efektif. Tujuan utama AI Trainer dalam memahami ML bukan untuk membuat model, melainkan untuk memecahkan masalah kualitas data yang dapat menyebabkan model berperilaku buruk. Konsep kunci yang harus dipahami AI trainer saat memahami ML adalah: 

• ​Bias Data (Data Bias): Trainer harus memahami bahwa jika data pelatihan didominasi oleh satu jenis subjek (misalnya, hanya wajah orang dari ras tertentu), baby AI  akan kesulitan mengenali jenis subjek lain. Tugas Trainerlah mencari dan melabeli data untuk mengurangi bias ini. 

• ​Kasus Tepi (Edge Cases): Trainer perlu mengetahui bahwa baby AI paling sering salah pada data yang tidak terduga (misalnya, tanda berhenti yang tertutup salju). Oleh karena itu, Trainer harus secara aktif mencari dan memberi label pada kasus-kasus sulit  di luar dugaan. 

• ​Overfitting vs. Underfitting: Secara sederhana, Overfitting berarti baby AI terlalu hafal data pelatihan dan tidak bisa diterapkan ke data baru. Trainer perlu memastikan label data konsisten agar baby AI bisa menemukan pola umum, bukan menghafal label yang kacau. 

• ​Umpan Balik (Feedback Loop): Trainer harus memahami bahwa setiap label yang mereka buat adalah "kebenaran" yang digunakan baby AI untuk koreksi diri. Ketika model berkinerja buruk, Trainer harus meninjau label mereka untuk memastikan ground truth (kebenaran dasar) sudah benar atau belum.
• ​Akurasi Model: Memahami metrik kinerja dasar (seperti akurasi) membantu mereka memprioritaskan tugas pelabelan yang paling dibutuhkan untuk meningkatkan skor baby AI yang rendah.
​
​Tanpa pemahaman dasar ML, seorang AI Trainer hanya menjadi robot pelabel data. Dengan pemahaman, mereka menjadi pemecah masalah kualitas data. ML membantu AI trainer untuk:
• ​Meningkatkan Kualitas Label: Ketika seorang Trainer tahu bahwa baby AI sedang overfit, mereka akan melabeli data dengan lebih umum dan konsisten.
• ​Menganalisis Kegagalan Model: Setelah baby AI selesai dilatih, tim ML akan menunjukkan data di mana baby AI  membuat kesalahan. AI Trainer yang paham ML dapat dengan cepat menganalisis data yang salah tersebut dan menyimpulkan: "Oh, model (Baby AI) gagal di sini karena kita tidak memiliki cukup data dalam kondisi gelap."
• ​Komunikasi Tim: Memudahkan komunikasi dan kolaborasi dengan Machine Learning Engineer dan Data Scientist, karena mereka berbicara dalam bahasa yang sama tentang kualitas dan distribusi data. 

​Seorang AI Trainer tidak perlu menguasai aspek-aspek teknis Machine Learning yang mendalam, seperti:
• ​Matematika ML: Kalkulus, Aljabar Linear, atau statistik mendalam yang berada di balik algoritma.
• ​Arsitektur Model: Bagaimana cara coding atau mendesain Jaringan Saraf Tiruan (misalnya, ConvNet, Transformer).
• ​Tuning Hyperparameter: Proses teknis untuk menyesuaikan parameter internal model untuk meningkatkan kinerjanya.
​Intinya, AI Trainer perlu tahu apa yang model butuhkan dan bagaimana cara memperbaiki data ketika model gagal, tetapi mereka tidak perlu tahu bagaimana cara membangun model tersebut. Itu saja!



SALAM DIGITAL DIGIPRO