Tingkat kemajuan teknologi semakin meningkat setiap harinya. Machine Learning adalah salah satu cabang ilmu yang berperan penting di dalamnya. Hampir semua orang sekarang menggunakan produk yang dibuat menggunakan pembelajaran mesin.
Machine learning adalah salah satu cabang ilmu yang dapat digunakan dalam berbagai bidang seperti bisnis, perbankan, ataupun bisnis. Hal ini karena setiap data mengandung informasi yang dapat dimanfaatkan.
Pembelajaran mesin akan melatih algoritma dan membangun model dari dalam Machine Learning, yang kemudian akan digunakan dalam pengambilan keputusan di masa mendatang. Namun, apa itu machine learning?
Apa itu Machine Learning
Dalam buku Foundation of Machine Learning, Pembelajaran mesin atau Machine Learning adalah teknologi komputasi yang menggunakan pengalaman untuk meningkatkan kinerja atau menghasilkan prediksi yang akurat.
Dalam bukunya ini, Mohri, Rostamizadeh, dan Talwalkar menjelaskan yang dimaksud dengan pengalaman dalam hal ini adalah informasi sebelumnya yang ada dan bisa dijadikan pembelajaran.
Arthur Samuel menciptakan istilah pembelajaran mesin pada tahun 1959. Pengertian Machine Learning menurut Arthur Samuel, yakni cabang ilmu komputer yang memungkinkan komputer mempelajari berbagai hal tanpa pemrograman eksplisit.
Sejak saat itu, pembelajaran mesin dikembangan di berbagai dunia. Misalnya, penerapan pembelajaran mesin yang popular pada tahun 1996 adalah Deep Blue dari IBM.
Dalam pengembangannya, pembelajaran mesin bisa menggunakan beberapa pilihan seperti Python, atau bahasa pemrograman Javascript. Selain itu, umumnya orang yang handal di bidang data science menggunakan algoritma pembelajaran mesin.
Machine Learning adalah salah satu bagian dari disiplin ilmu AI atau kecerdasan buatan serta merupakan komponen penting bagi bidang ilmu mengenai pengembangan data. Pembelajaran mesin berdasar pada pendapat tentang sistem yang bisa belajar dari data, memahami pola, dan membuat keputusan dengan campur tangan manusia yang minim dalam prosesnya.
Secara umum, Machine Learning adalah jenis kecerdasan buatan yang diciptakan untuk belajar sendiri, tanpa perlu campur tangan manusia. Pembelajaran mesin didasarkan pada bidang lain seperti statistik, matematika, dan penambangan data (data mining). Hal ini memungkinkan mesin untuk belajar dari data tanpa harus diprogram ulang atau dipesan.
Cara Kerja Machine Learning
Setelah mengenal apa itu machine learning, kini Anda perlu mengetahui cara kerjanya. Cara kerja dari pembelajaran mesin biasanya berbeda beda tergantung metode dan teknik pembelajaran yang Anda gunakan.
Tetapi, prinsip dasar dari cara kerja pembelajaran mesin kurang lebih sama, yakni meliputi pengumpulan, eksplorasi, pemilihan model, memberi training model yang dipilih, dan mengevaluasi hasil dari pembelajaran mesin.
Secara hakiki, cara kerja machine learning adalah seperti manusia yang belajar menggunakan contoh dan setelah itu bisa menjawab pertanyaan terkait. Proses pembelajaran ini menggunakan data atau train dataset.
Dari data itulah komputer akan melakukan proses training atau belajar dengan tujuan menciptakan berbagai model tertentu. Training ini menggunakan algoritma yang juga sebagai penerapan ilmu statistika.
Model yang komputer dapat dari training inilah yang menghasilkan informasi. Kemudian menjadikan informasi tersebut sebagai pengetahuan untuk memecahkan masalah sebagai proses input-output. Selain itu, Model tersebut bisa melakukan pengkategorian dan visi ke depannya.
Untuk mengetahui efisiensi model yang terbangun, data akan dibagi menjadi dua yakni train dataset atau data pembelajaran dan test dataset atau data pengujian.
Mengapa Perlu Menggunakan Machine Learning
Terdapat banyak sekali manfaat dari teknologi pembelajaran mesin tersebut yang bisa membantu tugas atau pekerjaan manusia menjadi lebih mudah. Manfaat dari pembelajaran mesin teknologi tersebut dapat Anda rasakan saat ini seperti pada bidang teknologi, bisnis, dan sebagainya. Berikut ini adalah beberapa manfaat dan menjadi alasan Anda perlu menggunakan pembelajaran mesin.
1. Memahami Trend dengan Mudah
Machine learning atau pembelajaran mesin berisi data dalam jumlah yang cukup banyak dan memungkinkan terdapat data yang tidak bisa diproses oleh manusia. Data tersebut akan memakan waktu yang relatif singkat dan hemat biaya jika pembelajaran mesin yang melakukannya.
Dalam dunia bisnis misalnya, pembelajaran mesin berfungsi untuk mendapatkan data hasil penjualan dari bisnis Anda. Sesaat setelah Anda mengetahui data bisnis tersebut, maka Anda bisa langsung menetapkan solusi dari masalah seperti bonus, giveaway, rekomendasi produk dan lainnya. Langkah ini memungkinkan Anda untuk bisa memaksimalkan keuntungan penjualan.
2. Berdampak pada Perkembangan Perusahaan
Machine learning sangat mampu untuk mempelajari data yang disimpan secara terstruktur dan sistematis. Hal ini bisa memicu perusahaan untuk tumbuh dan berkembang. Perusahaan akan mendapatkan analisa yang mampu menciptakan kemungkinan-kemungkinan lain selain mendapatkan hasil.
Semakin banyak data yang Anda beri dan proses, maka hasil, dan pengetahuan yang diberikan akan semakin besar.
3. Menyimpan Banyak Data
Informasi yang tersimpan tidak mempunyai masa berlaku atau batas selama server penyimpanan tersedia. Oleh sebab itu, machine learning bisa menerima data dan informasi yang banyak.
Data dan informasi ini akan berguna untuk pengembangan dan peningkatan bisnis Anda. Dengan demikian, perusahaan bisa beralih dari penggunaan hardcopy atau dokumen fisik yang memerlukan ruangan menjadi paperless efektif dan ramah lingkungan.
4. Membantu Memudahkan Operasional
Pembelajaran mesin menggunakan algoritma yang bisa membantu memudahkan sistem operasional dan melakukan terobosan pada produk dalam perusahaan. Bukan hanya itu, Anda bisa menggunakan machine learning dalam penyedia layanan seperti menganalisa komentar konsumen dan memakainya sebagai bahan evaluasi dan perbaikan untuk perusahaan.
Hasil dari evaluasi ini bisa menjadi acuan Anda dalam menentukan langkah apa yang akan Anda ambil kedepannya agar meningkatkan perusahaan.
5. Membantu Mengatasi Masalah dan Melewati Hambatan
Dalam bisnis, masalah dan hambatan tentu akan terus melanda perusahaan. Machine learning bisa mengolah informasi atau data sehingga bisa membantu mengidentifikasi masalah dan hambatan perusahaan dari pengalaman tanpa adanya intervensi yang tidak perlu.
6. Rekomendasi Produk di Marketplace
Perkembangan teknologi mendorong konsumen dan produsen masuk pada dunia marketplace. Setiap hari, transaksi terjadi antara konsumen dan produsen di sana. Dalam mengoptimalkan user experience, setiap akun produsen harus menunjukan rekomendasi produknya yang sesuai dengan minat pembelian target pasar.
Oleh karena itu, untuk melakukannya secara real time, machine learning sangat menentukan ketepatan dan akurasi rekomendasi produk setiap target pasar agar pemasaran berlangsung secara efektif.
Metode Machine Learning
Setelah mengetahui pengertian machine learning dan cara kerjanya, Anda harus mengetahui metode pembelajaran mesin. Dalam pembelajaran pembelajaran mesin, terdapat tiga metode yang menjalankannya, antara lain:
1. Supervised Learning
Supervised learning adalah algoritma yang menggunakan dataset yang berlabel. Machine learning yang menggunakan dataset berlabel kemudian mengklasifikasikannya oleh pengembang dan akan terlihat tingkat akurasi kinerjanya oleh algoritma.
Dalam pengamatan pembelajaran mesin dalam metode supervised learning, data berlabel akan membuat machine learning belajar mengenai hubungan dan ketergantungan antar data. Dengan begitu, metode ini berpotensi memberi target terhadap output dengan membandingkan pengelaman belajar di masa sebelumnya.
Selain itu, supervised learning memiliki algoritma yang mampu merubah modelnya agar bisa menyesuaikan dengan hasil yang Anda inginkan.
Contohnya, Anda mempunyai beberapa kaset musik yang sudah Anda beri label dengan kategori tertentu. Selain itu, Anda mempunyai kaset musik dengan kategori berdasarkan genre jazz meliputi Raisa dan Ardhito Pramono. Lalu, Anda juga mempunyai kategori lain, yakni pop seperti Peterpan dan Afgan.
Ketika Anda membeli kaset musik yang baru, Anda akan mencoba mengidentifikasi genre dari lagu tersebut. Kemudian, Anda akan menyimpan kaset musik tersebut pada kategori sesuai setelah lagu teridentifikasi.
2. Unsupervised Learning
Metode unsupervised learning adalah metode yang prosesnya dilakukan kepada dataset yang tidak memiliki label. Kemudian, algoritma machine learning akan melakukan identifikasi struktur dan hubungan antara data.
Metode ini adalah metode yang bisa Anda pakai pada pembelajaran mesin yang datanya tidak mempunyai informasi yang bisa dipakai secara langsung. Unsupervised learning adalah kebalikan dari supervised learning karena mempunyai data yang menjadi acuan sebelumnya.
Unsupervised learning bertujuan untuk bisa mengeksplorasi data dan menemukan pola struktur tersembunyi yang terdapat pada data yang tidak memiliki label. Pada dasarnya, tidak ada campur tangan manusia agar komputer mempelajari segala data beserta relasinya secara mandiri. Meski begitu, penggunaan metode ini memudahkan manusia mengambil keputusan.
Contoh sederhana metode ini adalah Anda tidak pernah membeli sebuah film sama sekali. Lalu pada suatu hari, Anda membeli beberapa film dan ingin mengkategorikan film tersebut dengan tujuan agar mudah Anda temukan. Anda akan mengidentifikasi film mana saja yang memiliki genre serupa. Misalnya, Anda memiliki film The Interstellar, maka Anda akan menyimpan film tersebut pada kategori science fiction.
3. Reinforcement Learning
Metode machine learning yang terakhir adalah reinforcement learning. Metode ini menggunakan dataset dengan sistem “reward or punishment” dalam prosesnya. Data metode ini memberi penawaran feedback ke algoritma untuk melakukan pembelajaran dari pengalaman secara acak atau coba-coba. Metode coba-coba ini mirip dengan sistem pemahaman dari pola pikir yang manusia lakukan (belajar dari mencoba).
Reinforcement learning adalah metode pembelajaran mesin tipe penguatan pembelajaran. Algoritma metode reinforcement learning akan melakukan pembelajaran secara berkelanjutan dari kebiasaan interaksi yang berhubungan dengannya. Kemudian, algoritma akan mendapat reward sebagai impresi positif atau punishment jika impresinya negatif berdasarkan tindakan coba-coba tersebut.
Pembuatan game, robotik, dan teknologi navigasi biasanya menggunakan metode reinforcement learning. Algoritma yang ada di dalamnya berpotensi menciptakan aksi yang mampu menampilkan output dari hasil coba-coba yang sudah dilakukan secara terus menerus.
Terdapat tiga komponen yang ada dalam algoritma reinforcement learning, yakni aksi, lingkungan, pembuat keputusan. Fungsi dari adanya metode ini adalah supaya bisa menentukan aksi apa saja yang bisa mengoptimalkan output dalam waktu tertentu.
Kamu Sudah Paham Machine Learning?
Demikianlah pengertian, cara kerja, dan metode atau contoh machine learning. Kita dapat menyimpulkan bahwa machine learning adalah cabang dari kecerdasan buatan, bisa memudahkan pekerjaan Anda. Perusahaan digital yang besar seperti Google, Gojek, dan Facebook biasanya menggunakan machine learning.
Walaupun begitu, machine learning, di sisi lain, dapat digunakan oleh usaha kecil untuk memudahkan pebisnis menemukan berbagai informasi yang terhubung dengan preferensi konsumen. Misalnya, jika Anda seorang yang memiliki bisnis makanan ringan, Anda akan bisa mengetahui jenis dan tendensi konsumen berdasarkan data yang Anda kumpulkan sebelumnya.
I’m an experienced SEO Specialist who can grow a website through organic channel. I’m also passionate about digital marketing and web development