Konsep machine learning muncul sejak awal pengembangan komputer pada tahun 1950-an. Arthur Samuel dapat dikatakan sebagai pelopor dalam bidang ini karena berhasil menciptakan program komputer yang dapat belajar dari pengalaman. Meski demikian, cara kerja machine learning ini masih banyak yang mempertanyakan. 

Machine learning sendiri adalah cabang dari kecerdasan buatan (artificial intelligence) yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data tanpa harus diprogram secara eksplisit. Dengan kata lain, komputer dapat menemukan pola-pola atau informasi penting yang terkandung dalam data dengan cara yang sama seperti manusia belajar dari pengalaman.

Seiring dengan perkembangan teknologi, machine learning telah menjadi semakin penting dan dapat diterapkan pada berbagai bidang seperti pengenalan wajah, analisis data keuangan, pemeriksaan medis, dan lain sebagainya. Salah satu teknik machine learning yang paling populer adalah deep learning, yaitu teknik yang menggunakan jaringan syaraf tiruan (artificial neural networks) yang dapat melakukan tugas-tugas seperti klasifikasi, prediksi, dan pengenalan objek dengan tingkat akurasi yang sangat tinggi.

Apakah machine learning itu?

Machine learning adalah suatu bidang dalam kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data yang telah ada dan membangun suatu model atau pola yang dapat digunakan untuk melakukan prediksi atau tindakan tertentu tanpa perlu diprogram secara eksplisit.

Dalam cara kerja machine learning, komputer akan menggunakan algoritma untuk mempelajari pola dan hubungan dalam data, dan kemudian membuat model atau prediksi yang bisa digunakan untuk mengambil keputusan cerdas. Ada tiga jenis utama dari machine learning, yaitu supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning.

Supervised learning melibatkan penggunaan data yang telah dilabeli atau memiliki target tertentu untuk melatih algoritma. Unsupervised learning melibatkan penggunaan data yang tidak dilabeli, dan algoritma harus mencari pola dan keterkaitan sendiri. Sedangkan reinforcement learning melibatkan penggunaan sistem reward dan penalty untuk melatih algoritma dan memaksimalkan reward.

Machine learning telah digunakan dalam banyak aplikasi seperti pengenalan suara dan gambar, analisis data, pengolahan bahasa alami, dan pengembangan otomatisasi. Cara kerja machine learning dapat berbeda tergantung pada jenis algoritma dan jenis data yang digunakan.

Cara kerja machine learning itu?

Terdapat empat jenis cara kerja machine learning, yaitu supervised learning, unsupervised learning, semi-supervised learning, dan reinforcement learning. Berikut penjelasan singkat tentang masing-masing jenis cara kerja machine learning:

• Supervised learning: pada jenis ini, data yang digunakan sudah memiliki label atau output yang jelas. Algoritma machine learning akan mempelajari hubungan antara input dan output tersebut, sehingga dapat membuat prediksi akurat pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya. Contoh aplikasi supervised learning adalah klasifikasi email spam atau identifikasi gambar.
• Unsupervised learning: pada jenis ini, data yang digunakan tidak memiliki label atau output yang jelas. Algoritma machine learning akan mencoba menemukan pola atau struktur yang tersembunyi dalam data tersebut. Contoh aplikasi unsupervised learning adalah clustering atau segmentasi pasar.
• Semi-supervised learning: pada jenis ini, data yang digunakan sebagian besar tidak memiliki label, namun sebagian kecil data memiliki label. Algoritma machine learning akan mencoba memanfaatkan data yang memiliki label untuk mempelajari pola atau hubungan pada data yang tidak memiliki label. Contoh aplikasi semi-supervised learning adalah klasifikasi dokumen atau identifikasi penipuan kartu kredit.
• Reinforcement learning: pada jenis ini, algoritma machine learning akan belajar dari interaksi dengan lingkungannya. Algoritma akan mencoba untuk memaksimalkan reward atau penghargaan yang diterima melalui tindakan yang dilakukan. Contoh aplikasi reinforcement learning adalah permainan video atau pengaturan sistem otomatis.

Dan mengenai cara kerja machine learning yang disebutkan, benar bahwa pengumpulan data, eksplorasi data, pemilihan model, pemberian latihan terhadap model, evaluasi model, dan prediksi adalah bagian dari alur kerja umum pada machine learning. Namun, tahapan-tahapan tersebut dapat berbeda-beda tergantung pada jenis dan tujuan dari machine learning yang dilakukan. 

Metode yang digunakan dalam machine learning

Machine Learning (ML) adalah suatu cabang dari kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) yang menggunakan algoritma dan teknik statistik untuk memungkinkan sistem belajar dari data dan meningkatkan kinerjanya dalam tugas tertentu. Ada tiga jenis utama dari metode machine learning:

Baca juga: Tips Memulai Karier Menjadi Machine Learning Engineer yang Andal

a. Supervised Learning

Metode ini melibatkan penggunaan data yang telah diberi label untuk melatih algoritma dan membuat prediksi pada data yang belum diberi label. Contoh dari supervised learning termasuk klasifikasi dan regresi.

b. Unsupervised Learning

Metode ini melibatkan penggunaan data yang tidak memiliki label untuk menemukan pola dan struktur dalam data tersebut. Contoh dari unsupervised learning termasuk klastering dan reduksi dimensi.

c. Reinforcement Learning

Metode ini melibatkan pembelajaran melalui interaksi dengan lingkungan, di mana sistem belajar melalui pengalaman dan umpan balik positif atau negatif dari lingkungan. Contoh dari reinforcement learning termasuk pembelajaran kecerdasan buatan di dalam game.

Ada juga beberapa teknik lain yang digunakan dalam machine learning seperti deep learning, transfer learning, dan ensemble learning. Deep learning menggunakan jaringan saraf tiruan untuk memperoleh representasi fitur yang lebih kompleks dari data, sedangkan transfer learning memanfaatkan model yang telah dilatih sebelumnya untuk mengatasi masalah baru.

Ensemble learning memadukan beberapa model untuk meningkatkan akurasi dan konsistensi hasil prediksi. Dengan cara kerja machine learning yang demikian, tentunya akan melibatkan penggunaan algoritma untuk menganalisis data dan mempelajari pola atau keteraturan dalam data tersebut. 

Penerapan machine learning

Machine learning (ML) dapat diterapkan pada berbagai bidang dan aplikasi, beberapa contoh aplikasi dari Machine learning, dan penggunaannya semakin berkembang dan luas, termasuk dengan cara kerja machine learning itu sendiri, terutama dengan perkembangan teknologi dan akses ke data yang semakin besar. Berikut di antaranya:

• Pengenalan pola: Machine learning dapat digunakan untuk mengenali pola dalam data, seperti pengenalan wajah, tulisan tangan, suara, dan lain sebagainya.
• Prediksi dan analisis: ML dapat digunakan untuk melakukan prediksi dan analisis pada data, seperti prediksi harga saham, prediksi cuaca, dan analisis data bisnis.
• Pengolahan bahasa alami: ML dapat digunakan untuk memahami dan memproses bahasa alami, seperti pengenalan suara dan teks, penerjemahan bahasa, dan pengenalan entitas.
• Kendali dan optimisasi: ML dapat digunakan untuk mengoptimalkan sistem kontrol dan manajemen, seperti pengaturan mesin, kendali kualitas, dan pengaturan persediaan.
• Pencarian dan rekomendasi: ML dapat digunakan untuk menyediakan rekomendasi dan hasil pencarian yang akurat, seperti rekomendasi produk dan layanan, hasil pencarian web, dan rekomendasi film dan musik.
• Pengenalan citra dan video: ML dapat digunakan untuk mengenali objek dalam citra dan video, seperti kendaraan, orang, dan bangunan.
• Pembelajaran mesin dan pengembangan perangkat lunak: ML dapat digunakan untuk mempelajari perilaku pengguna dan pengembangan aplikasi perangkat lunak, seperti chatbot dan virtual assistant.

Kesimpulan

Machine learning adalah konsep yang semakin penting dan memiliki banyak penerapan di berbagai bidang. Meskipun terlihat rumit, kemajuan teknologi dan sumber daya online telah membuatnya lebih mudah untuk dipelajari dan dipahami.

Bagi mereka yang tertarik berkarir di bidang IT dan pengembangan AI, mempelajari machine learning adalah langkah penting untuk meningkatkan kemampuan dan meningkatkan peluang karir. Terdapat banyak sumber daya online gratis dan berbayar yang dapat membantu seseorang untuk memulai belajar machine learning, dan bergabung dengan komunitas machine learning serta mengikuti kursus online dan pelatihan praktis juga dapat membantu meningkatkan kemampuan dan pengetahuan.

Dengan meningkatnya permintaan untuk ahli IT dan pengembangan AI, peluang karir di bidang machine learning semakin terbuka lebar. Ada banyak peran yang tersedia dalam bidang ini, seperti data scientist, machine learning engineer, AI researcher, dan masih banyak lagi.

Penerapan machine learning sangat luas dan terus berkembang di banyak bidang, dan hal ini dapat memberikan dampak positif yang besar bagi masyarakat. Machine learning (ML) memiliki berbagai penerapan di banyak bidang. Semoga bermanfaat Sobat TOGI!

Klik di bawah ini untuk informasi tentang layanan kami selengkapnya
Mulai Konsultasi