Apa itu Machine Learning?

Pengertian Machine Learning – Teknologi yang kian berkembang secara pesat mengantarkan kita pada Machine Learning yang kini makin banyak menyita perhatian untuk terus dikembangkan.

Machine Learning ini adalah suatu kecerdasan buatan yang ditanamkan pada perangkat agar bisa membuat data. Teknologi ini merupakan salah satu terobosan paling mutakhir dan menyita antusias banyak kalangan.

Sebagian orang pasti merasa asing dengan istilah Machine Learning ini. Untuk mempelajari lebih lengkap mengenai apa itu machine learning dan contohnya, yuk simak dengan seksama paparan berikut ini.

Pengertian Machine Learning

Machine Learning didefinisikan sebagai salah satu cabang AI (Artificial Intelegence) yang mengkhususkan komputer untuk mempelajari data, tujuannya yakni untuk meningkatkan kecerdasannya.

Untuk lebih jelasnya, berikut definisi Machine Learning menurut beberapa ahli.

1. Menurut Arthur, Machine Learning didefinisikan sebagai kemampuan komputer dalam melakukan pembelajaran. Machine Learning tak harus dijelaskan atau diprogramkan secara eksplisit ke dalam komputer.
2. Menurut Tom Mitchel, Machine Learning diartikan sebagai komputer yang mempunyai kemampuan melakukan pembelajaran dari pengalaman-pengalaman yang diterima atas tugas-tugas yang telah diselesaikan untuk meningkatkan kinerja.
3. Menurut Budiharto, Machine Learning didefinisikan sebagai tipikal kecerdasan buatan yang menyuguhkan komputer dengan kemampuan mempelajari data, tanpa harus mengikuti instruksi terprogram secara eksplisit.

Dari berbagai pengertian di atas, dapat ditarik kesimpulan bahwa Machine Learning merupakan sebuah metode analisis yang bisa membantu menangani big data dengan mengembangkan algoritma komputer.

Dengan begitu, fokus pengembangan pada Machine Learning terletak pada sebuah sistem yang bisa belajar sendiri dalam memutuskan sesuatu, tanpa pemrograman khusus.

Model belajar program ini nyaris sama dengan proses pembelajaran manusia, yakni mempelajari contoh-contoh yang ada.

Mesin ini akan mempelajari pola dari tiap contoh yang dianalisa untuk memprediksi dan menemukan jawaban pertanyaan selanjutnya.

Meski tak semua hal bisa dipecahkan, namun algoritma kompleks kerap kali bisa dipecahkan melalui cara simpel ala Machine Learning.

Metode Algoritme Machine Learning

Machine Learning bekerja berdasarkan analisis data yang disematkan di dalamnya. Pelatihan pengelolaan data input dan output inilah yang bisa membantunya memprediksi jawaban dan menemukan pola intrinsik dalam data masukan.

Belakangan ini, penerapan metode algoritma Machine Learning kian berkembang dengan pesat. Beberapa metode yang diterapkan meliputi:

1. Supervised Machine Learning Algorithms

Machine Learning pada metode ini, melakukan pembelajaran melalui prediksi yang dihasilkan akan adanya bukti ketidakpastian.

Algoritma yang ada di dalamnya membantu mengaplikasikan informasi yang ada pada data dengan memberi label tertentu.

Algoritma jenis ini bisa memberikan target output yang dilakukan dengan perbandingan pengalaman eksekusi masalah di masa lalu.

Karenanya, kelemahan dari supervised learning yang paling pokok adalah pengguna harus merumuskan output yang benar.

Jika proses pelatihan dilakukan dengan benar, maka tentu nantinya mesin akan melakukan eksekusi dengan benar.

2. Unsupervised Machine Learning Algorithms

Berlawanan dengan prinsip supervised learning, peran pengguna adalah mengajarkan pada mesin agar mampu menghasilkan suatu output tertentu.

Proses dilakukan hanya dengan menginput data dengan benar, selanjutnya untuk urusan output, mesin akan menentukan jalannya sendiri.

Algoritma ini kerap kali diaplikasikan pada data yang tak memiliki informasi yang bisa diterapkan secara langsung (informasi tak terarah).

Sehingga, unsupervised machine learning algorithms digadang-gadang mampu menemukan konsep tersembunyi pada data tak berlabel.

3. Semi-Supervised Machine Learning Algorithms

Sama seperti namanya, semi-supervised machine learning menggunakan algoritma yang sengaja diaplikasikan untuk keperluan pembelajaran pada data, baik berlabel maupun tidak berlabel.

Sistem yang mengusung metode ini dinilai bisa meningkatkan efisiensi pada output yang dihasilkan.

4. Reinforcement Machine Learning Algorithms

Konsep yang digunakan dalam Reinforcement Machine Learning ialah algoritma yang memiliki kemampuan interaksi dalam proses belajar.

Algoritma seperti ini akan menghasilkan reward berupa poin jika model yang diberikan makin baik.

Sebaliknya, poin akan berkurang jika model yang dihasilkan semakin buruk. Konsep ini sering ditemui pada mesin pencari.

[onphpid_related_posts]

Konsep Dasar Machine Learning

Konsep dasar Machine Learning meliputi kemampuan suatu alat untuk meningkatkan kecerdasannya untuk belajar, termasuk dalam sebuah mesin.

Keberadaan mesin seperti ini akan meningkatkan produktivitas manusia, yang merupakan nilai plus yang tak dimiliki mesin lainnya.

Beberapa konsep ini terangkum dalam ringkasan berikut.

1. Inti dari Machine Learning adalah memprediksi akan suatu hal berdasarkan pola yang telah dilatih, proses prediksi dan analisis dilakukan dengan cara sederhana tanpa menghabiskan banyak waktu.
2. Machine Learning membutuhkan model pelatihan untuk membiasalan mesin mengelola dan memprediksi suatu hal.
3. Tingkat ambang akurasi yang mencapai angka 80% dianggap sukses.
4. Machine Learning berbeda dengan AI, banyak kalangan yang salah kaprah menyamakan kedua istilah ini, padahal AI (Artificial Intelligence) merupakan sebuah kecerdasan buatan yang ditanamkan pada perangkat, sementara ML (Machine Learning) adalah suatu metode untuk mencapai AI.
5. Setiap model Machine Learning memberikan struktur yang jelas pada AI.

Contoh Machine Learning dalam Kehidupan

Pengaplikasian Machine Learning dalam kehidupan sehari-hari ternyata banyak sekali diterapkan. Bahkan, bisa dibilang pengaplikasian Machine Learning di era digital ini telah merambah hampir semua bidang.

Beberapa contoh implementasi Machine Learning dalam kehidupan sehari-hari bisa Anda temui dalam:

1. Text Analysis

ML kerap kali diimplementasikan dalam suatu perangkat, guna menganalisa suatu teks dan mencari sumbernya, atau untuk menguji tingkat keakuratan dan kebenaran teks tersebut.

Beberapa kategori text analysis yang banyak dilakukan adalah:

1. Spam filtering, yaitu ML yang berguna dalam menganalisa, menilai, serta menyaring e-mail spam berdasar isi dan sumber pesan berasal.
2. Sentiment analysis, merupakan aplikasi untuk mengklasifikasi teks berdasar opini yang ditulis pengguna, lalu mengategorikannya sebagai opini positif, netral, atau negatif.
3. Information extraction, yaitu ML yang bertugas menganalisa dan mengidentifikasi potongan sebuah teks.

2. Image Processing

Pada dasarnya, image processing adalah sebuah tahapan pengolahan gambar untuk mengidentifikasi data pada gambar tersebut, kemudian diolah dan ditransformasikan ke dalam tingkatan lebih lanjut.

Beberapa contohnya antara lain:

1. Image Tagging/ Face Detection, yang diterapkan untuk mendeteksi wajah user berdasar gambar
2. OCR (Optical Character Recognition), yang menstranformasi teks atau gambar pada suatu manuskrip ke bentuk digital.
3. Selfdriving Cars, adalah sebuah implementasi ML yang ditanamkan untuk mengenali ciri suatu jalan, rambu dan objek sekitar dengan memanfaatkan kamera yang ditanam di dalamnya

3. Finance

Implementasi ML dalam bidang finansial banyak sekali dilibatkan. Hal itu untuk memprediksi ataupun mengambil keputusan krusial, contohnya:

1. Stock trading, yang mengembangkan sebuah algoritma untuk mengidentifikasi serta memprediksi saham terbaik berdasarkan pola di historis perdagangan saham.
2. Fraud detection, yakni sistem yang mendeteksi penipuan atau kecurangan dengan lebih efektif dan efisien.

4. Search and Recommendation Engine

ML juga kerap kali difungsikan dalam mesin pencarian dan rekomendasi pada situs pencari, media sosial, ataupun e-commerce, seperti:

1. Google, yang memberikan rekomendasi pencarian berdasar keyword yang Anda ketikkan.
2. Facebook, juga memberikan rekomendasi berdasar keyword yang diinput.
3. Amazon, Alibaba, Lazada dan situs e-commerce lainnya, biasanya merekomendasikan produk berdasar spesifikasi hal yang sering Anda telusuri.

5. Speech Understanding

Pengimplementasian ML dalam speech understanding, berkaitan erat dengan suara manusia dan cabang ilmu NPL (Natural Language Processing). Contohnya, Google Voice yang melakukan pencarian pada mesin pencari tanpa harus mengetikkan kata di layar smartphone.

Berdasar pemaparan di atas, kini Anda lebih tahu apa itu Machine Learning dan contohnya dalam kehidupan nyata. Menurut Anda, akan ada inovasi apalagi di bidang Machine Learning ini? Apakah keberadaan ML berdampak positif dalam kehidupan manusia?

Baca juga: Apa itu Hologram