Salah satu inovasi yang memainkan peran kunci dalam perkembangan teknologi adalah machine learning atau pembelajaran mesin.
Teknologi ini telah memberikan fondasi bagi sistem kecerdasan buatan yang semakin merasuki kehidupan sehari-hari.
Dari penerapan di berbagai industri hingga aplikasi dalam berbagai bidang, machine learning telah membuka pintu menuju pemahaman yang lebih dalam tentang data dan pola yang tersembunyi di dalamnya.
Artikel Staditek ini akan membahas peran serta penerapan machine learning dalam kehidupan modern. Yuk, disimak!
Pengertian Machine Learning
Machine learning adalah salah satu kecerdasan buatan yang fokus pada pengembangan sistem komputer yang mampu belajar dan meningkatkan kinerjanya tanpa perlu diprogram.
Teknologi ini memungkinkan mesin untuk mengidentifikasi berbagai pola dalam data, belajar dari pola tersebut, dan membuat keputusan secara mandiri berdasarkan pengalaman yang diperoleh.
Proses pembelajaran mesin ini terjadi melalui penggunaan algoritma dan model matematis yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data, menemukan pola, serta membuat keputusan yang kompleks tanpa diintervensi oleh manusia.
Dengan demikian, machine learning memungkinkan mesin untuk meningkatkan kinerjanya seiring waktu dengan memperoleh pengalaman dari data yang tersedia.
Metode Machine Learning
Dalam dunia machine learning, terdapat beberapa metode yang umumnya digunakan untuk mengelola data dan melatih model.
Metode ini memungkinkan komputer untuk belajar dari data dan menghasilkan hasil yang berguna.
Tiga metode utama yang sering digunakan dalam machine learning adalah supervised learning, unsupervised learning, dan semi-supervised learning. Berikut ini uraiannya:
1. Supervised Machine Learning
Metode supervised learning melibatkan penggunaan data yang telah dilabeli atau diberi anotasi.
Model yang dilatih dalam supervised learning belajar dari data yang memiliki pasangan input-output yang telah ditentukan sebelumnya.
Tujuan utama dari metode ini adalah untuk mempelajari hubungan antara input dan output.
Sehingga, ketika diberikan input baru, model dapat membuat prediksi atau mengidentifikasi label output yang tepat.
2. Unsupervised Machine Learning
Berbeda dengan supervised learning, unsupervised learning tidak menggunakan data yang telah dilabeli.
Metode ini fokus pada mengekstraksi struktur atau pola yang tersembunyi dalam data tanpa memerlukan anotasi.
Model dalam unsupervised learning belajar untuk mengelompokkan data, menemukan pola, atau mengekstraksi fitur penting dari data tanpa adanya informasi label.
3. Semi-supervised Learning
Semi-supervised learning adalah penggabungan dari supervised dan unsupervised learning.
Metode ini memanfaatkan data yang sebagian kecil dilabeli dan sebagian besar tidak dilabeli.
Dengan memanfaatkan informasi dari data yang sudah dilabeli, model dapat belajar serta mengidentifikasi pola dari data yang tidak dilabeli, meningkatkan kinerja model dalam memahami kompleksitas data yang lebih besar.
Ini menjadi pilihan yang efisien ketika label data sulit atau mahal untuk diperoleh.
Baca Juga: Mengenal Deep Learning dan Manfaatnya
Cara Kerja Machine Learning
Machine learning bekerja dengan memanfaatkan algoritma yang memproses data untuk membuat prediksi atau klasifikasi tertentu. Berikut ini cara kerja machine learning:
Decision Process
Algoritma umumnya machine learning digunakan untuk membuat prediksi atau klasifikasi.
Berdasarkan data masukan, yang bisa dilabeli atau tidak, algoritma Anda akan menghasilkan perkiraan tentang pola dalam data.
Fungsi Kesalahan
Fungsi kesalahan mengevaluasi model prediction. Jika terdapat contoh-contoh yang diketahui, fungsi kesalahan dapat membandingkan untuk menilai akurasi model.
Proses Optimisasi Model
Jika model dapat lebih sesuai dengan titik data dalam set pelatihan, maka bobot akan disesuaikan untuk mengurangi perbedaan antara contoh yang diketahui dan perkiraan model.
Algoritma akan mengulangi proses “evaluasi dan optimisasi” ini, memperbarui bobot secara otonom sampai batas akurasi tercapai.
Jenis Algoritma dalam Machine Learning
Ada sejumlah algoritma machine learning yang umumnya digunakan untuk berbagai tugas dan aplikasi.
Berikut adalah beberapa jenis algoritma tersebut:
Neural Networks
Neural networks bekerja layaknya cara kerja otak manusia, dengan sejumlah besar simpul pemrosesan yang saling terhubung.
Neural networks ini baik dalam mengenali pola dan memainkan peran penting dalam aplikasi seperti terjemahan bahasa alami, pengenalan gambar, pengenalan ucapan, dan pembuatan gambar.
Linear Regression
Algoritma ini digunakan untuk memprediksi nilai numerik berdasarkan hubungan linear antara berbagai nilai.
Misalnya, teknik ini dapat digunakan untuk memprediksi harga rumah berdasarkan data historis di daerah tersebut.
Logistic Regression
Algoritma pembelajaran terawasi ini membuat prediksi untuk variabel respons kategorik, seperti jawaban “ya/tidak” terhadap pertanyaan.
Algoritma ini dapat digunakan untuk aplikasi seperti klasifikasi spam dan pengendalian kualitas dalam lini produksi.
Clustering
Dengan menggunakan pembelajaran tanpa pengawasan, algoritma pengelompokan dapat mengidentifikasi pola dalam data sehingga data tersebut dapat dikelompokkan.
Komputer dapat membantu ilmuwan data dengan mengidentifikasi perbedaan antara item data yang mungkin tidak terlihat oleh manusia.
Decision Trees
Decision trees dapat digunakan baik untuk memprediksi nilai numerik (regresi) maupun mengklasifikasikan data ke dalam kategori.
Decision trees menggunakan urutan keputusan terhubung yang dapat diwakili dalam bentuk diagram pohon.
Salah satu keunggulan decision trees adalah bahwa cara ini mudah divalidasi dan diaudit, berbeda dengan “black box” neural networks.
Random Forests
Dalam random forests, algoritma machine learning memprediksi nilai atau kategori dengan menggabungkan hasil dari sejumlah decision trees.
Baca Juga: Mengenal Domain dan Tipe-Tipenya
Penerapan Machine Learning di Kehidupan Sehari-hari
Penerapan machine learning telah merasuki berbagai aspek kehidupan sehari-hari, membawa dampak yang signifikan dalam banyak industri dan layanan.
Berikut adalah beberapa contoh machine learning:
Speech Recognition
Teknologi ini memungkinkan perangkat untuk mengenali dan memahami ucapan manusia.
Dari asisten suara hingga transkripsi percakapan, pengenalan ucapan memainkan peran penting dalam teknologi yang memahami instruksi yang diucapkan oleh manusia.
Customer Service
Banyak perusahaan menggunakan machine learning dalam layanan pelanggan.
Chatbot yang menggunakan machine learning mampu memberikan respon yang cerdas dan terjadwal untuk pertanyaan umum, mempercepat resolusi masalah dan meningkatkan pengalaman pelanggan.
Computer Vision
Teknologi visi komputer menggunakan machine learning untuk mengenali, menginterpretasi, dan memproses gambar serta video.
Dari pengenalan wajah hingga pengawasan keamanan, visi komputer memberikan kemampuan untuk mengambil keputusan berdasarkan analisis visual.
Recommendation Engines
Ditemukan di platform seperti e-commerce, streaming musik, dan media sosial menggunakan machine learning.
Tujuannya adalah untuk menganalisis perilaku pengguna dan memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi, meningkatkan keterlibatan pengguna.
Automated Stock Trading
Di stock market, algoritma machine learning digunakan untuk memprediksi pergerakan saham dan menghasilkan perdagangan otomatis berdasarkan analisis data yang terus-menerus.
Fraud Detection
Banyak lembaga keuangan menggunakan algoritma machine learning untuk mendeteksi pola-pola yang mencurigakan dalam transaksi keuangan, memungkinkan deteksi penipuan secara cepat dan tepat.
Dengan berbagai penerapan yang semakin meluas di berbagai sektor kehidupan, machine learning telah membuka peluang baru dan menghadirkan inovasi yang menakjubkan.
Dari kemampuan memahami ucapan hingga analisis data yang kompleks, teknologi ini terus mengubah cara kita berinteraksi dengan dunia di sekitar kita.
Tantangan dan potensi terus muncul seiring dengan perkembangan machine learning.
Namun, peran utama teknologi ini dalam membantu pengambilan keputusan, mengoptimalkan proses, dan menyediakan solusi yang lebih cerdas adalah hal yang bermanfaat pada kehidupan sehari-hari.
