Apa Itu Machine Learning dan Bagaimana Cara Kerjanya?

Machine learning adalah salah satu teknologi yang tengah popular di antara studi AI, atau Artificial Intelligence (Intelektual Buatan) dalam beberapa tahun terakhir. Machine learning sendiri berasal dari istilah algoritma dan model statistika yang digunakan oleh komputer untuk bisa belajar sendiri tanpa perlu diprogram secara eksplisit. Mesin belajar ini dapat meningkatkan kemampuannya dari waktu ke waktu saat diberikan data yang semakin banyak.

Machine learning merupakan bidang yang berbeda dari deep learning dan neural network, dan merupakan bagian integral dari bidang AI. Dalam artikel ini, kami akan membahas pengertian dasar machine learning dan bagaimana machine learning bekerja.

Pengertian Machine Learning

Secara sederhana, machine learning merupakan jenis pembelajaran di mana suatu program (dalam contoh ini adalah sebuah komputer atau mesin) dapat belajar dari data. Machine learning merupakan alat atau metode untuk menemukan pola dalam data dan alteratif-alternatif dari data tersebut. Dengan kata lain, komputer dapat menggunakan teknologi machine learning untuk membuat model dari data dan belajar dari data untuk menemukan pola dan kesimpulan.

Machine learning dapat digunakan untuk membuat perkiraan atau prediksi tentang hasil masa depan. Misalnya, suatu program machine learning dapat digunakan untuk memprediksi harga saham dari perusahaan tertentu, atau dapat digunakan dalam bidang medis untuk membantu dalam hidup manusia.

Bagaimana Machine Learning Bekerja?

Pembelajaran mesin atau machine learning sebenarnya adalah suatu cabang AI yang menerapkan pembelajaran statistika dan kemudian membangun model prediksi, ketika diberikan sejumlah data input. Model prediksi tersebut dibangun dengan melihat pola dalam data untuk menduga hasil yang akan terjadi di masa depan. Beberapa algoritma machine learning, seperti regressions analysis and decision trees, membangun model prediksi atau train the model, dengan memperhatikan pola data.

Machine learning biasanya melibatkan penggunaan data yang besar. Semakin banyak data yang dimasukkan ke dalam model, maka semakin akurat model tersebut dalam membuat prediksi. Karena data yang besar, mesin memerlukan satu jenis algoritma khusus. Beberapa jenis algoritma machine learning adalah:

• Supervised learning
• Unsupervised learning
• Semi-Supervised learning
• Reinforcement learning

Supervised Learning

Di supervised learning, mesin akan dilatih untuk mempelajari satu atau lebih relasi antara data masukan dan keluaran yang diberikan. Algoritma yang digunakan kemudian akan digunakan untuk memprediksi nilai keluaran, berdasarkan pola yang sudah dipelajari dari data masukan.

Contohnya, dalam latihan machine learning ini, kamu ingin melatih mesin untuk memprediksi harga rumah berdasarkan data seperti lokasi, luas rumah, usia rumah, dan jumlah kamar.

Di sini, supervised learning akan dilatih menggunakan data yang benar-benar disediakan, dengan sebuah output data perbandingan yang benar. Artinya, mesin akan menguraikan pola dari informasi yang diberikan dan mengidentifikasi keterkaitan di antara karakteristik rumah yang diuji dan harganya. Kemudian algoritma akan diterapkan pada informasi tersebut untuk membuat perkiraan harga pada rumah dengan informasi baru yang disediakan.

Unsupervised Learning

Di Unsupervised Learning atau pembelajaran tak terarah, model mesin akan belajar dari berkas-berkas data tanpa diawasi pemrogramannya. Jenis algoritma ini digunakan ketika banyak data tidak memiliki keluaran atau informasi yang staistrk dan memerlukan klasifikasi dan pola yang diajar sendiri dari data.

Contohnya, dalam latihan machine learning ini, kamu ingin melatih mesin untuk mengelompokkan pengguna platform sosial berdasarkan preferensi, perilaku sosial, anda lain-lain.

Dalam kasus ini, unsupervised learning akan mempelajari pola data serta mengelompokkan manusia berdasarkan pengenalan pola, warna, atau bentuk, misalkan.

Semi-supervised Learning

Semi-supervised learning bagaikan gabungan dari supervised learning dan unsupervised learning, di mana mesin akan dilatih menggunakan data input yang telah diketahui dan data yang belum terlabeled di pasangan. Metode ini umumnya diterapkan ketika ditemukan sejumlah kecil data yang jelas terkelompok, dan tren, atau pola yang jelas dalam data belum muncul.

Reinforcement Learning

Reinforcement learning merupakan tipe pembelajaran mesin yang paling komplek, dan biasanya digunakan dalam kasus machine learning untuk gaming. Metode ini menggunakan skenario khusus, di mana mesin belajar untuk memaksimalkan keuntungan saat beroperasi dalam lingkungan yang tidak terstruktur atau menghasilkan output optimal dalam situasi tertentu.

Kesimpulan

Machine learning merupakan bagian esensial dari bidang AI dan banyak digunakan dalam industri modern. Dalam dunia bisnis, machine learning dapat digunakan untuk meningkatkan keputusan, meningkatkan efisiensi produksi, dan meningkatkan pengalaman pelanggan. Dalam proses pembelajaran mesin, mesin akan dilatih untuk mempelajari dan menghasilkan model prediksi berdasarkan data yang diberikan. Ada berbagai algoritma untuk dipilih, dan pemilihan tergantung pada tujuan dan jenis data yang digunakan. Dengan machine learning, dampak positif pada perkembangan bisnis dan teknologi semakin berkembang pesat.