Memahami Cara Kerja Machine Learning

Teknologi semakin berkembang pesat dan sebagian besar berdampak positif diberbagai sektor kehidupan. Perkembangan teknologi ini didalamnya juga termasuk muncul dan berkembangnya machine learning. Untuk memahami lebih lanjut mengenai contoh machine learning dan cara kerja machine learning, mari bersama menyimak tulisan dibawah ini:

Mengenal Machine Learning

Saatnya kenalan sama machine learning! Kamu bakal mendapatkan informasi mengenai pengertian pembelajaran mesin, sejarah dan contoh machine learning. Simak baik-baik ya!

Machine Learning adalah

Pembelajaran mesin atau machine learning adalah bagian dari artificial intelligence (AI) atau kecerdasan buatan yang melibatkan pembuatan algoritma dan model yang memungkinkan komputer belajar dari data dan meningkatkan kinerjanya pada tugas tertentu. Ini adalah proses mengotomatiskan pembuatan model analitis dengan menggunakan metode statistik dan algoritma untuk melatih sistem komputer membuat prediksi atau keputusan berdasarkan data. Intinya, machine learning adalah cara belajar komputer untuk mengenali pola dalam data dan menggunakan pola tersebut untuk membuat prediksi atau keputusan. 

Ada tiga jenis utama machine learning yaitu: supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning. 

Supervised learning 

Ini adalah jenis machine learning dimana model dilatih pada data berlabel. Data berlabel adalah data yang memiliki keluaran atau variabel target yang diketahui yang coba diprediksi oleh model. Tujuan supervised machine learning adalah untuk mempelajari fungsi pemetaan dari variabel input ke variabel output dengan menggunakan dataset pelatihan berlabel. Dengan kata lain, model dilatih pada data yang telah diklasifikasikan atau diberi label, dan menggunakan data berlabel ini untuk memprediksi output untuk data baru yang tidak terlihat. Contohnya adalah masalah klasifikasi dan regresi. 

Unsupervised learning 

Ini adalah jenis pembelajaran mesin dimana model dilatih pada data yang tidak berlabel. Data yang tidak berlabel adalah data yang tidak memiliki keluaran atau variabel target yang diketahui. Tujuan unsupervised machine learning adalah mempelajari struktur atau distribusi data yang mendasarinya dengan menemukan pola dan hubungan dalam data. Dengan kata lain, model dilatih pada data yang belum diberi label atau diklasifikasikan, dan harus menemukan pola dan strukturnya sendiri. Contohnya adalah pengelompokan dan deteksi anomali. 

Reinforcement learning

Ini adalah jenis pembelajaran mesin dimana model belajar membuat keputusan berdasarkan umpan balik dari lingkungan. Model dilatih untuk memaksimalkan sinyal umpan balik yang diberikan oleh lingkungan. Tujuan reinforcement machine learning adalah untuk mempelajari suatu kebijakan, yang merupakan pemetaan dari keadaan menjadi tindakan, yang memaksimalkan imbalan kumulatif yang diharapkan dari waktu ke waktu. Dengan kata lain, model dilatih untuk membuat keputusan yang menghasilkan imbalan kumulatif yang tinggi dalam jangka panjang. Contohnya adalah game, robotika, dan kendaraan otonom. 

Pembelajaran mesin memiliki banyak aplikasi praktis, termasuk pengenalan gambar, pemrosesan bahasa alami, deteksi penipuan, dan sistem rekomendasi. Misalnya, algoritma pembelajaran mesin dapat digunakan untuk mengenali wajah dalam foto, memahami arti teks tertulis, atau mengidentifikasi transaksi penipuan dalam data keuangan. 

Model pembelajaran mesin juga digunakan untuk mendukung sistem rekomendasi yang memberikan rekomendasi untuk dipersonalisasi pada produk atau konten berdasarkan perilaku pengguna di masa lalu (yang pernah dilakukan). Salah satu keuntungan utama machine learning adalah dapat membantu organisasi mengotomatiskan proses dan membuat keputusan berbasis data yang ada.

Dengan menganalisis data dalam jumlah besar dan mengidentifikasi pola, algoritma pembelajaran mesin dapat membantu bisnis mengoptimalkan operasional perusahaan dan meningkatkan produk dan layanan. Namun, pembelajaran mesin juga memiliki beberapa tantangan, termasuk kebutuhan akan data berkualitas tinggi, potensi hasil yang bias, dan kesulitan dalam menafsirkan dan menjelaskan keputusan yang dibuat oleh model.

Sejarah Machine Learning

Sejarah machine learning dapat ditelusuri kembali ke pertengahan abad ke-20, dengan munculnya bidang cybernetics dan kecerdasan buatan (AI). Cybernetics yang dikembangkan pada akhir 1940-an adalah pendekatan interdisipliner untuk memahami proses kontrol dan komunikasi baik dalam sistem hidup maupun tak hidup. Kecerdasan buatan, yang muncul pada 1950-an, difokuskan pada pengembangan mesin yang dapat melakukan tugas-tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia seperti pembelajaran, pemecahan masalah, dan pengambilan keputusan. 

Aplikasi praktis pertama dari pembelajaran mesin adalah di bidang pengenalan pola, di mana algoritma dikembangkan untuk mengenali karakter tulisan tangan dan ucapan. Pada 1960-an dan 1970-an, para peneliti mengembangkan algoritma untuk pohon keputusan dan jaringan saraf, yang masih digunakan sampai sekarang dalam pembelajaran mesin. Pada 1980-an dan 1990-an, algoritma pembelajaran mesin digunakan dalam aplikasi seperti pengenalan gambar, pengenalan ucapan, dan pemrosesan bahasa alami. 

Pada awal tahun 2000-an, ketersediaan data dalam jumlah besar dan peningkatan kekuatan pemrosesan komputer menyebabkan kebangkitan minat dalam pembelajaran mesin. Para peneliti mulai mengembangkan algoritma dan teknik baru untuk memproses dan menganalisa kumpulan data besar, yang kemudian dikenal sebagai “big data“. 

Pengembangan algoritma yang didasarkan pada jaringan saraf tiruan telah menghasilkan terobosan di berbagai bidang seperti pengenalan gambar dan pemrosesan bahasa alami. Saat ini, pembelajaran mesin digunakan dalam berbagai aplikasi, termasuk keuangan, perawatan kesehatan, transportasi, dan hiburan. 

Ini telah menjadi alat penting untuk bisnis dan organisasi yang ingin membuat keputusan berdasarkan data dan mengotomatiskan proses. Karena jumlah data terus bertambah, dan seiring dengan kemajuan dalam daya komputasi dan algoritma yang terus dibuat, kemungkinan machine learning akan terus memainkan peran yang semakin penting di banyak bidang kehidupan kita.

Contoh Machine Learning

Setelah memahami definisinya, ketahui lebih lanjut pembelajaran mesin dengan melihat contoh pembelajaran mesin. Berikut ini adalah beberapa contoh machine learning: 

Misalkan kamu bekerja untuk perusahaan ecommerce dan tugas kamu adalah merekomendasikan produk kepada pelanggan berdasarkan riwayat pembelian mereka. Untuk melakukannya, kamu dapat menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk menganalisis data pelanggan dan mengidentifikasi pola dalam perilaku pembelian mereka. Algoritma kemudian dapat menggunakan pola ini untuk memprediksi produk mana yang paling mungkin diminati pelanggan dan merekomendasikannya.

 

Contoh machine learning lainnya adalah sebagai berikut:

• Deteksi penipuan: Bank dan lembaga keuangan menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk mendeteksi transaksi penipuan. Algoritma menganalisis riwayat transaksi pelanggan dan mencari pola yang mungkin menunjukkan aktivitas penipuan seperti pembelian dalam jumlah besar yang tidak biasa atau transaksi yang dilakukan dari lokasi berbeda. 
• Pengenalan gambar: Algoritma pembelajaran mesin dapat dilatih untuk mengenali dan mengklasifikasikan gambar berdasarkan kontennya. Ini digunakan dalam berbagai aplikasi seperti pengenalan wajah, deteksi objek, dan mobil self-driving. 
• Diagnosis medis: Pembelajaran mesin digunakan dalam perawatan kesehatan untuk membantu mendiagnosis penyakit dan kondisi. Misalnya, algoritma pembelajaran mesin dapat menganalisis citra medis (seperti sinar-X atau MRI) untuk mengidentifikasi kelainan yang mungkin mengindikasikan penyakit atau kondisi tertentu. 
• Chatbot: Perusahaan menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk menggerakkan chatbot yang dapat membantu pelanggan dengan pertanyaan mereka. Chatbot dapat menganalisis pesan pelanggan dan memberikan tanggapan yang relevan, menghemat waktu dan sumber daya bagi perusahaan. 
• Pemrosesan bahasa alami (Natural Language): Algoritma pembelajaran mesin dapat digunakan untuk menganalisis dan memahami bahasa alami, yang penting untuk aplikasi seperti terjemahan bahasa, analisis sentimen, dan chatbot.

Cara Kerja Machine Learning

Machine learning bekerja dengan menggunakan algoritma dan model statistik untuk menganalisis data, mengidentifikasi pola dan hubungan, serta membuat prediksi atau keputusan berdasarkan analisis tersebut. Ada beberapa langkah yang terjadi dalam proses pembelajaran mesin yaitu: 

1. Pengumpulan data: Langkah pertama adalah mengumpulkan data yang akan digunakan untuk melatih model pembelajaran mesin. Data ini dapat berasal dari berbagai sumber, termasuk sensor, database, dan web scraping. 
2. Pra-pemprosesan data (Pre-processing): Setelah data dikumpulkan, data harus dibersihkan dan diproses sebelumnya untuk memastikan bahwa data tersebut dalam format yang sesuai untuk di analisis. Ini mungkin melibatkan penghapusan nilai yang hilang, penskalaan data, dan mengubah variabel kategori menjadi variabel numerik. 
3. Pemilihan model: Selanjutnya, memilih model pembelajaran mesin yang sesuai. Ini akan tergantung pada sifat masalah yang dipecahkan dan jenis data yang dianalisis. Jenis umum model pembelajaran mesin meliputi regresi, klasifikasi, dan pengelompokan. 
4. Melatih model: Model yang dipilih kemudian dilatih berdasarkan data yang telah diproses sebelumnya. Selama proses “pelatihan”, model diekspos ke data dan menyesuaikan parameternya untuk meningkatkan kinerjanya. 
5. Evaluasi: Setelah model dilatih, model tersebut dievaluasi pada kumpulan data terpisah untuk menilai kinerjanya. Ini membantu untuk menentukan apakah model tersebut akurat dan dapat diandalkan. 
6. Deployment atau penerapan: Akhirnya, model yang dilatih dapat diterapkan untuk digunakan dalam aplikasi dunia nyata. Ini mungkin melibatkan pengintegrasian model ke dalam sistem yang lebih besar atau membuat antarmuka pengguna yang memungkinkan pengguna untuk berinteraksi dengan model dan menerima prediksi atau rekomendasi.

   

Pastikan Kamu Sudah Paham Mengenai Machine Learning

Pastikan kamu sudah paham mengenai machine learning ya! Machine learning adalah bagian dari kecerdasan buatan yang melibatkan pengembangan algoritma yang memungkinkan komputer belajar dari dan membuat prediksi atau keputusan berdasarkan data tanpa diprogram secara eksplisit untuk melakukan tugas tertentu. Kesimpulannya, machine learning adalah alat yang ampuh yang memungkinkan komputer untuk belajar dan meningkatkan keahliannya dari pengalaman.