Apa Itu Machine Learning? Berikut Penjelasannya

Machine learning adalah ilmu komputer yang bisa bekerja tanpa diprogram secara eksplisit. Banyak peneliti berpikir bagaimana cara untuk membuat kemajuan menuju AI terhadap tingkat manusia. Machine learning ini merupakan kecerdasan buatan yang mempelajari bagaimana membuat data. Machine learning ini biasa disingkat dengan ML. Ini dibutuhkan untuk menerapkan teknik yang cepat dan kuat dalam menemukan masalah baru.

Akhirnya, pemakaian teknik ini berkaitan dengan pembelajaran mesin dan AI. Mesin ini membuktikan kepada algoritma atau program yang berjalan di komputer. Oleh karena itu, jika kita ingin belajar machine learning, pastikan anda terus berinteraksi dengan data. Semua pengetahuan machine learning pasti akan melibatkan data. Dari pada penasaran, langsung aja ikutin ulasan berikut.

Apa Itu Machine Learning

Machine learning adalah metode analisis yang membantu menangani data besar dengan cara mengembangkan algoritma komputer. Dengan menggunakan data, pembelajaran mesin memungkinkan komputer menemukan wawasan tersembunyi tanpa diprogram secara eksplisit saat mencarinya. Dengan adanya email baru, algoritma tersebut kemudian akan menghasilkan prediksi apakah email baru itu spam atau tidak.

Machine learning adalah aplikasi artificial intelligence (AI) yang menyediakan sistem kinerja secara otomatis serta belajar memperbaiki diri dari pengalaman tanpa diprogram secara eksplisit. Pembelajaran mesin berfokus pada pengembangan program komputer yang bisa mengakses data dan menggunakannya untuk belajar sendiri. Penerapan metode Machine Learning dalam beberapa tahun terakhir telah berkembang di mana-mana dalam kehidupan sehari-hari.

Proses pembelajaran dimulai dengan observasi data, seperti contoh: pengelaman langsung, atau intruksi untuk mencari pola data dan membuat keputusan yang lebih baik dimasa depan berdasarkan contoh tersebut. Tujuan utamanya adalah membiarkan komputer belajar secara otomatis tanpa intervensi atau bantuan manusia dan menyesuaikan aktivitas yang sesuai. Karena teknologi komputasi, machine learning saat ini tidak seperti machine learning di masa lalu.

Sementara, algoritma machine learning sudah ada sejak lama, kemampuannya secara otomatis menggunakan perhitungan matematis yang kompleks ke data besar dan yang lebih cepat merupakan perkembangan terakhir. Machine Learning merupakan salah satu cabang dari disiplin ilmu AI (Artificial Intellegence) atau Kecerdasan Buatan yang membahas mengenai pembangunan sistem yang berdasarkan data.

Sebenarnya, masih ada banyak lagi situs web dan perangkat modern yang mungkin besar dan berisi beberapa model Machine Learning yang mungkin tidak kita sadari. Model tersebut digunakan untuk melakukan klasifikasi atau prediksi terhadap data baru yang memungkinkan kita untuk membuat atau mendukung pengambilan keputusan. Berikut adalah beberapa contoh aplikasi pembelajaran mesin yang dipublikasikan secara luas:

  • Mobil Google yang sangat hyped dan self-driving. Inti pembelajaran mesin.
  • Penawaran rekomendasi online seperti Amazon dan Netflix. Aplikasi belajar mesin untuk kehidupan sehari-hari.
  • Mengetahui apa yang pelanggan katakan tentang Anda di Twitter. Pembelajaran mesin dikombinasikan dengan pembuatan aturan linguistik.
  • Deteksi penipuan Salah satu kegunaan yang lebih jelas dan penting di dunia kita saat ini.

Machine Learning meningkat karena faktor data mining dan analisis Bayesian lebih populer dari sebelumnya. Pengolahan komputasi yang lebih murah dan lebih bertenaga termasuk penyimpanan data yang terjangkau merupakan peningkatan. Semua hal ini secara cepat dan otomatis menghasilkan model yang dapat menganalisis data yang lebih besar dan lebih komplek memberikan hasil yang lebih cepat dan akurat dalam skala yang sangat besar.

Prediksi nilai tinggi bisa mengarah pada keputusan dan tindakan cerdas secara real-time tanpa campur tangan manusia. Salah satu kunci untuk menghasilkan gerakan cerdas secara real-time merupakan pembuatan model otomatis.

Bagian Machine Learning

Ketika Anda melihat situs web yang kompleks seperti Facebook, Amazon, atau Netflix, kemungkinan besar situs ini berisi beberapa model Machine Learning. Dari model yang didapatkan, kita dapat melakukan prediksi yang berbeda, tergantung pada tipenya. Jika hasil prediksi bersifat diskrit, maka dinamakan proses klasifikasi. Sistem pembelajaran mesin terdiri dari tiga bagian utama, yaitu:

  1. Model: sistem yang membentuk prediksi atau identifikasi.
  2. Parameter: sinyal atau faktor yang digunakan oleh model untuk membentuk keputusannya.
  3. Pemelajaran: sistem yang menyesuaikan parameter dan model dalam prediksi versus hasil aktual.

Bayangkan bahwa Anda adalah seorang guru. Anda ingin mengidentifikasi jumlah waktu belajar siswa untuk mencapai nilai terbaik dalam tes. Anda beralih lagi ke Machine learning untuk solusi tersebut. Salah satu teknik pengaplikasian machine learning adalah supervised learning. Seperti yang dibahas sebelumnya, machine learning tidak akan bekerja tanpa data. Model itu sendiri bergantung pada parameter yang digunakan untuk mengatur perhitungannya. Dalam contoh ini, parameter adalah jam yang digunakan saat belajar untuk hasil nilai tes yang diterima.

Sistem pembelajaran mesin benar-benar akan menggunakan persamaan matematis untuk mengekspresikan semuanya, secara efektif ini akan membentuk garis tren dari apa yang diharapkan. Oleh karena itu hal yang pertama kali disiapkan adalah data. Data biasanya akan dibagi menjadi 2 kelompok, yaitu data training dan data testing.

Bagaimana Machine Learning Bekerja?

Machine learning memiliki dua jenis teknik: Supervised Learning, yang melatih model pada data input dan output yang diketahui sehingga dapat memprediksi keluaran masa depan dan Unsupervised Learning, yang menemukan pola tersembunyi atau struktur intrinsik pada data masukan.

Penerapan metode Machine Learning dalam beberapa tahun terakhir telah berkembang di mana-mana dalam kehidupan sehari-hari. Machine Learning bukanlah hal baru dalam lanskap ilmu komputer. Machine Learning mengaitkan proses struktural dimana setiap bagian menciptakan versi mesin yang lebih baik.

  • Supervised Learning

Pembelajaran mesin yang diawasi menciptakan model yang melancarkan prediksi berdasarkan bukti adanya ketidakpastian. Algoritma pembelajaran yang diawasi memerlukan seperangkat data masukan dan tanggapan yang diketahui terhadap data (output) dan melatih model untuk menghasilkan prediksi yang masuk akal untuk respon terhadap data baru. Gunakan pembelajaran ini jika Anda ingin mengetahui data output yang ingin Anda prediksi. Pembelajaran ini diawasi menggunakan teknik klasifikasi dan regresi untuk mengembangkan model prediktif.

Teknik klasifikasi memprediksi respons diskrit – misalnya, apakah email itu asli atau spam, atau apakah tumor itu kanker atau tidak. Model klasifikasi mengklasifikasikan data masukan ke dalam kategori tersebut. Aplikasi yang umum termasuk pencitraan medis. Misalnya aplikasi untuk pengenalan tulisan, maka anda harus menggunakan klasifikasi untuk mengenali huruf dan angka.

Jika Anda bisa melakukannya, Anda memiliki landasan yang dapat Anda gunakan pada satu dataset ke dataset yang akan dicoba lagi selanjutnya. Anda bisa mengisi waktu seperti mempersiapkan data lebih lanjut dan memperbaiki hasilnya nanti, begitu Anda lebih percaya diri. Dalam pengolahan citra dan penglihatan komputer, teknik pengenalan pola tanpa pemeriksaan digunakan untuk deteksi objek dan segmentasi. Algoritma yang umum mengadakan klasifikasi yang meliputi dukungan mesin vektor (SVM).

  • Unsupervised Learning

Ini menemukan pola tersembunyi atau struktur intrinsik dalam data. Ini digunakan untuk menarik kesimpulan dari kumpulan data yang terdiri dari data masukan tanpa respon berlabel. Clustering adalah teknik belajar tanpa pengamatan yang umum. Ini digunakan untuk analisis data eksplorasi dalam menemukan pola atau pengelompokan tertutup dalam data. Aplikasi untuk analisis cluster meliputi analisis urutan gen, riset pasar dan pengenalan objek.

Misalnya, jika sebuah perusahaan telepon seluler ingin mengoptimalkan lokasi di mana mereka membangun menara telepon seluler, mereka dapat menggunakan pembelajaran mesin untuk memperkirakan jumlah kelompok orang yang bergantung pada menara mereka. Telepon hanya bisa berbicara dengan satu menara sekaligus, sehingga tim menggunakan algoritma pengelompokan untuk merancang peletakan menara seluler terbaik dalam mengoptimalkan penerimaan sinyal bagi kelompok dan dari pelanggan mereka.

Algoritma yang umum mengadakan clustering meliputi k-means dan k-medoids, hirarki clustering, model campuran Gaussian, model Markov tersembunyi, peta pengorganisasian sendiri, clustering fuzzy c-means dan clustering subtraktif.

Konsep Dasar Machine Learning

Konsep tersebut meliputi kemampuan suatu individu dalam meningkatkan kecerdasan tersebut untuk belajar tanpa terkecuali pada sebuah mesin. Mesin yang mampu belajar, akan meningkatkan produktivitas manusia. Maka ia juga akan memiliki kekuatan yang mungkin tidak dimiliki mesin lainnya.

  • Manfaat pembelajaran mesin dalam memprediksi

Jika Anda hanya mengenal wajah teman Anda dalam gambar, berarti Anda tidak memakai modelpembelajaran mesin. Inti pembelajaran mesin adalah meramalkan hal-hal berdasarkan pola dan faktor lain yang telah dilatih. Apa yang menjadikan sesuatu itu jadi lebih mudah untuk di kuasai.  Pengenalan dilakukan dengan cara yang simple tanpa menghabiskan banyak waktu.

  • Pembelajaran mesin membutuhkan pelatihan

Anda harus memberi tahu model pembelajaran mesin apa yang akan diprediksikannya. Pikirkan bagaimana anak manusia belajar. Ini adalah penyederhanaan yang berlebihan sedikit karena saya meninggalkan bagian dimana Anda juga harus mengatakannya bahwa itu bukan pisang dan tunjukkan berbagai jenis pisang, warna yang berbeda, gambar dari perspektif dan sudut yang berbeda, dll.

  • Ketepatan 80% dianggap sukses

Teknologi ini tidak mengetahui dimana platform pembelajaran mesi akan mencapai akurasi 100% dengan mengidentifikasi pisang dalam gambar. Tapi tidak apa-apa, ternyata manusia juga tidak 100% akurat. Aturan yang dikatakan dalam indutri ini adalah bahwa model dengan akurasi 80% adalah sebuah kesuksesan. Jika Anda memikirkan betapa bergunanya untuk mengidentifikasi 800.000 gambar dengan benar di koleksi Anda, sementara MUNGKIN TIDAK mendapatkan 200.000 yang benar, Anda masih menyimpan 80% dari waktu Anda.

Itu merupakan perspektif nilai yang sangat besar. Jika saya bisa melambaikan tongkat sihir dan meningkatkan produktivitas Anda sebanyak itu, Anda akan memberi saya banyak uang. Nah, ternyata saya bisa melakukannya dengan mesin pembelajaran.

  • Pembelajaran mesin berbeda dengan AI

Kebanyakan orang mengatakan hal ini sama dan sangat sederhana. Namun, kenyataan yang di dapat dari para ahli, ini memiliki perbedaan. Perbedaannya sebagai berikut:

AI – Artificial Intelligence : Yang berarti komputer lebih baik dari manusia untuk melakukan tugas tertentu. Seperti robot yang bisa membuat keputusan berdasarkan banyaknya masukan, tidak seperti Terminator atau C3PO.  Sebenarnya istilah yang sangat luas itu tidak terlalu berguna.
ML – Mesin belajar adalah metode untuk mencapai AI. Ini berarti membuat prediksi tentang sesuatu berdasarkan pelatihan dari kumpulan data parsing. Ada banyak cara yang berbeda di platform ML yang dapat menerapkan perangkat pelatihan untuk memprediksi sesuatu.
NL – Jaringan syaraf tiruan adalah salah satu cara model pembelajaran mesin untuk memprediksi sesuatu. Jaringan saraf bekerja sedikit seperti otak Anda, dengan menyesuaikan diri dan banyak berlatih untuk memahaminya. Anda akan menciptakan lapisan simpul yang sangat dalam.

  • Memberikan struktur yang jelas terhadap AI

Sebagian besar model Machine learning bergantung pada manusia untuk melakukan apa yang akan dikerjakan mesin pembelajaran. Inilah yang membuat anda selalu bergantung dengan teknologi tersebut, karena sesuatu yang ingin anda kerjakan. Dan bahkan saat Anda memberikan instruksi yang jelas, biasanya itu masih saja salah. Anda harus begitu eksplisit dengan sistem ini sehingga kesempatan itu tiba-tiba menjadi lebih mudah.

Bahkan halaman web sederhana yang menunjukkan sebuah kotak dengan sebuah kata di dalamnya mengharuskan Anda untuk memberi tahu persis di mana kotak itu muncul, seperti apa bentuknya, warna apa itu, bagaimana cara bekerja pada peramban yang berbeda, bagaimana ditampilkan dengan benar pada perangkat yang berbeda. dll.

Ada banyak cara menghalangi jaringan syaraf yang sangat dalam untuk mengambil alih dunia dan mengubah kita agar terlihat lebih kuat, terutama karena semua yang akan kita lakukan tidak segampang dan semudah yang kita pikirkand.

Aplikasi Machine learning

Data bisa saja sama, namun untuk pendekatan terhadap algoritmanya berbeda-beda dalam hal  mendapatkan hasil yang optimal. Berikut merupakan contoh aplikasi pembelajaran mesin:

  1. Penelusuran web: Laman peringkat berdasarkan apa yang anda klik
  2. Biologi komputasional: Obat desain rasional di komputer berdasarkan eksperimen masa lalu.
  3. Keuangan: tetapkan siapa yang akan mengirim kartu kredit yang ditawarkan. Evaluasi risiko pada penawaran kredit dan bagaimana cara memutuskan dimana menginvestasikan uangnya.
  4. E-commerce: Memprediksi customer churn. Apakah transaksi itu salah atau tidak.
  5. Eksplorasi ruang angkasa: Menyelidiki ruang angkasa dan astronomi radio.
  6. Robotika: Bagaimana menangani ketidakpastian di lingkungan baru. Seperti otonom dan Mobil self-driving.
  7. Pengambilan informasi: Ajukan pertanyaan melalui database di seluruh web.
  8. Jaringan sosial: Data tentang hubungan dan preferensi. Mesin belajar mengekstrak nilai dari data.
  9. Debugging: Ini didunakan dalam masalah ilmu komputer seperti debugging.

Dari model yang didapatkan, kita dapat melakukan prediksi yang dibedakan menjadi dua macam, tergantung tipe keluarannya. Jika hasil prediksi bersifat diskrit, maka ini dinamakan proses klasifikasi. Salah satu teknik pengaplikasian machine learning adalah supervised learning. Seperti yang dibahas sebelumnya, machine learning tanpa data ini tidak akan bisa bekerja.

Oleh karena itu hal yang pertama kali disiapkan adalah data. Data biasanya akan dibagi menjadi 2 kelompok, yaitu data training dan data testing.

Dampak Machine Learning di Masyarakat

Dalam penerapan teknologi machine learning ini, kebanyakan orang mungkin telah merasakan dampaknya sekarang. Dalam pengembangan teknologi machine learning ada dampak yang saling bertolak belakang yaitu dampak negatif dan dampak positif. Ini yang akan memberikan masukan yang berdampak buruk dan baiknya, tergantung terhadap orang yang menilainya. Akan tetapi semua ini tidak selalu berjalan dengan mulus.

Dampak positif dari machine learning adalah mendapat kesempatan bagi para wirausahawan dan praktisi teknologi untuk terus berkreasi dalam mengembangkan machine learning. Tentunya untuk membantu aktivitas manusia sebagi sesuatu yang menguntungkan. Itulah salah satu dampak positif dari machine learning. Contohnya adalah untuk pengecekan ejaan untuk tiap bahasa yang ada dalam microsoft Word.

Pengecekan manual akan menghabiskan waktu untuk beberapa hari, juga memerlukan banyak tenaga untuk mendapatkan penulis yang sempurna. Namun, dengan bantuan fitur pengecekan tersebut, maka secara real-time kesalahan yang terjadi saat pengetikan kita bisa langsung melihatnya.

Dampak negatifnya kita harus waspada. Yang takut di khawatirkan yaitu adanya pengurangan tenaga kerja. Kenapa? Karena pekerjaan yang seharusnya di kerjakan oleh banyak orang, sekarang telah digantikan oleh alat teknologi yang disebut sebagai machine learning. Hal tersebut merupakan suatu permasalahan yang akan kita hadapi. Ditambah dengan ketergantungan terhadap teknologi yang semakin banyak dan berkembang di kehidupan kita. Kadang manusia lebih nyaman dengan perkembangan teknologi sekarang ini seperti gadget.

Sekian penjelasan mengenai Machine Learning, semoga bermanfaat dan dapat menambah wawasan anda.

0 Comment