Penjelasan Lengkap Mengenal Apa itu Machine Learning

Kamu Pernah dengar atau baca seputar machine learning? Perkembangan teknologi ini sering kamu jumpai dalam kehidupan sehari-hari, semisal ketika kamu ingin mencari musik, spotify memberikan rekomendasi lagu yang cocok untuk didengar. Atau saat kamu membuka layar handphone dengan face detector. Juga ketika kamu memerintahkan asisten virtual seperti cortana untuk menyari file yang kamu inginkan. Itu semua adalah beberapa contoh penerapan dari machine learning yang membantu kehidupanmu. Menariknya kecerdasan buatan ini akan bekerja semakin canggih seiring dengan penggunaannya. Artinya, machine learning dapat belajar layaknya manusia untuk meningkatkan kinerjanya dan terus-menerus melakukan perbaikan.

Pengertian Machine Learning

Machine learning adalah pembelajaran mesin yang berperan untuk mempelajari algoritma dan statistika. Dalam pengembangan machine learning, ada banyak disiplin ilmu yang terlibat, misalnya matematika, ilmu komputer, statistika, hingga neurologi. Machine learning merupakan salah satu cabang dari kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI). Pada dasarnya, machine learning belajar dari suatu data yang ada dalam komputer. Data-data tersebut lalu dianalisis untuk mendapatkan prediksi hasil tanpa adanya campur tangan manusia lagi. 

Pada pemrosesan data di machine learning, algoritma dapat diperintah untuk menemukan pola dan fitur pada data yang sifatnya besar. Semakin baik peforma algoritma, maka akan semakin akurat juga prediksi data yang dihasilkan saat memroses banyak data sekaligus. 

Jenis-Jenis Algoritma Machine Learning

Secara garis besar, algoritma dalam machine learning itu dapat diklasifikasi menjadi 3 jenis, supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning.

1. Supervised Learning

Model algoritma jenis ini digunakan untuk pembelajaran mesin yang bisa menerima informasi dari histori data yang sudah ada. Data yang sudah ada masing-masing akan dikategorikan ke beberapa label. Supervised learning bisa memberikan target output dengan cara membandingkan histori data yang pernah dieksekusi pada masa lalu. Namun, jenis algoritma ini memiliki kelemahan  pada kerentanan bahaya overfitting dan model data bias yang membuat prediksi yang dihasilkan kurang akurat. Contoh algoritma supervised learning, seperti: Nearest Neighbour, Regression, Naïve Bayes, Decision Tree, dsb.

2. Unsupervised Learning

Berbeda dengan supervised learning yang memiliki data berlabel, di sini data yang diolah sifatnya tidak memiliki label. Selain itu algoritmanya digunakan untuk mengekstrak fitur-fitur penting. Oleh karena itu, peran pengguna sangat dibutuhkan untuk memberikan target output. Keunggulan dari jenis ini adalah kemampuannya yang lebih teliti dan otomatisasi yang lebih kompleks dalam melihat celah atau data tersembunyi yang tidak dilihat oleh manusia.  Dalam dunia sehari-hari, dapat digunakan untuk mencari kombinasi obat yang cocok untuk pasien dengan penyakit tertentu. Selain itu, mode algoritma ini mampu mendeteksi spam pada email. Contoh-contoh algoritma datanya misalnya, K-Means Clustering Algorithm

3. Reinforcement Learning

Pada algoritma jenis ini, sangatlah berbeda dengan yang lainnya. Karena reinforcement learning dirancang untuk dapat mengambil keputusan dengan spesifik. Pada prinsipnya, pembelajaran mesin dilatih terus-menerus berdasarkan pengaruh variabel dan pengetahuan masalah yang ingin dipecahkan. Jenis ini memiliki pemrosesan data yang interaksinya sangat sedikit melibatkan manusia. Biasanya algoritma reinforcement learning digunakan dalam pembuatan game, teknologi navigasi, hingga robotik. Contoh algoritma yang digunakan dalam jenis ini seperti Markov Decision Process.

Cara Kerja Machine Learning

Setelah mengetahui jenis-jenis pembelajaran mesin. Setiap algoritma yang digunakan itu memiliki pemrosesan data yang berbeda-beda. Akan tetapi, pada dasarnya dapat kita lihat kalau prinsip tahapannya itu sama, cara kerja dari machine learning dapat dibagi ke dalam  tiga tahapan.

1. Training Data

Pada tahap pertama, data mentah akan diidentifikasi, dieksplorasi, dan dipilih berdasarkan algoritmanya. Ini adalah bagian awal di mana semua data yang ada akan dipersiapkan untuk diolah pembelajaran mesin. Pola-pola yang ada dalam data juga dikonfigurasi.

2. Validasi Data

Setelah data telah diidentifikasi dan ditemukan pola-polanya. Tahapan selanjutnya adalah proses untuk mengecek kembali validitas dari data yang sudah temukan. Di sini adanya data baru akan memperbarui akurasi dan prediksi yang dihasilkan.

3. Testing Data

Tahapan terakhir dalam rangkaian kerja machine learning adalah testing data Informasi-informasi yang sudah akurat itu akan meningkatkan prediksi kedepannya dan memperbaiki kualitas pengalaman pengguna. Sebelum inovasi baru resmi diluncurkan, peforma machine learning akan diuji kembali untuk memberikan hasil yang terbaik.

Contoh Penerapan Teknologi Machine Learning

Semakin cepatnya perkembangan machine learning memudahkan kegiatan kamu dalam berbagai bidang.  Berikut ini, contoh-contoh penerapan machine learning yang memiliki pengaruh yang besar.

1. Bidang Kesehatan 

Dengan adanya machine learning, diagnosa pasien tidak perlu lagi mengharuskan datang ke rumah sakit. Karena proses diagnosis awal ini dapat diperiksa menggunakan prediksi-prediksi machine learning pada data biomedikmu. Selain itu juga ada chatbox untuk konsultasi keluhan secara online.

2. Bidang Transportasi

Transportasi menjadi salah satu contoh penerapan machine learning yang sangat menarik. Karena fitur-fitur dalam mobil kini sudah terintegrasi dengan google maps untuk mengetahui traffic, rute tercepat, dan durasi perjalanan. Tidak hanya berhenti di situ, saat ini ada  fitur auto pilot dalam mobil listrik yang membantu pengendara dalam melakukan perjalanan menjadi lebih aman.

3. Bidang E-Commerce

Digitalisasi besar-besar membuat hampir seluruh orang melakukan aktivitasnya secara online. Salah satunya dalam berbelanja online. Adanya machine learning membuat pengguna mendapatkan rekomendasi produk apa yang mungkin mereka sukai.  Hal ini menyebabkan pengguna menghabiskan waktu lebih lama untuk melihat produk yang disukai. Serta berpeluang besar untuk menaruh produk dalam keranjang dan melakukan transaksi pembelian. 

4. Bidang Sosial Media

Platform sosial media, seperti facebook, instagram, youtube, hingga tiktok saat ini berlomba-lomba untuk menghadirkan pengalaman yang lebih menyenangkan dalam bersosial media. Machine learning digunakan agar pengguna betah dan menghabiskan waktu lebih lama dalam platform sosial media. Contohnya, ketika kamu menyukai suatu video di youtube maka akan ditampilkan kumpulan video yang memiliki kemiripan dengan minatmu.

5. Bidang Informasi

Dalam bidang informasi, saat ini banyak teknologi yang memudahkan akses pengguna dalam login data. Misalnya seperti face detector di mana sensor yang sudah berisi data machine learning akan mengenali pola wajahmu. Selain itu, ada juga face tag dalam aplikasi foto. Data-data orang yang ada dalam galeri fotomu akan dikelompokkan berdasarkan wajahnya. Hal ini membuatmu bisa mengetahui ada berapa foto orang tersebut. 

Itu dia penjelasan lengkap mengenai machine learning, mulai dari pengertian, jenis-jenis pembelajaran mesin, bagaimana machine learning bekerja hingga contoh penerapan teknologi ini dalam aktivitas yang biasa kamu lakukan. Perkembangan machine learning ini ternyata sangat dekat dengan kehidupan kita sehari-hari dan memiliki dampak atau pengaruh yang cukup signifikan. 

Semoga artikel ini membantumu dalam memahami machine learning secara lebih dalam. Yuk, baca artikel lainnya untuk menambah wawasan dan meningkatkan kompetensimu!