Machine Learning

Penulis: Sarifah Farrah Fadillah

20 Oktober 2022 6 minutes read

Editor: M. Zakaria, S.Kom

Apa itu Machine Learning?

Machine Learning atau biasa disingkat dengan ML merupakan teknologi mesin yang telah dikembangkan untuk dapat belajar sendiri tanpa membutuhkan arahan dari para pengguna. Machine Learning juga merupakan disiplin ilmu yang membutuhkan ilmu lainnya seperti matematika, statitiska dan data mining, dengan begitu mesin bisa belajar dan memahami pola data tanpa perlu kita perintah atau diprogram ulang.

Machine learning mempunyai kemampuan untuk mendapatkan data atas perintah dirinya sendiri. Mesin bisa mempelajari data yang sudah tersedia maupun data yang ia dapatkan sendiri. Dengan begitu, mesin dapat melakukan berbagai tugas dengan baik.

Sedangkan definisi menurut IBM machine learning adalah suatu sabang ilmu dari kecerdasan buatan atau AI. Di mana ilmu komputer tersebut fokus terhadap pembahasan mengenai penggunaan algoritma dan data untuk bisa meniru bagaimana cara manusia belajar dengan bertahap bisa meningkatkan tingkat akurasi hasilnya.

Dalam machine learning juga banyak menggunakan ilmu statitiska dan algoritma agar bisa mengidentifikasi fitur maupun pola tertentu dari banyaknya data yang tersedia. Tujuannya adalah agar biasa menghasilkan prediksi atau keputusan yang tepat berdasarkan dari data-data yang sudah disediakan.

Semakin berkualitas algoritma yang digunakan, maka akan semakin baik pula hasil prediksi maupun keputusan yang dihasilnya. Jika anda perhatikan, konsep tersebut sama seperti manusia yang akan semakin pintar apabila mereka banyak belajar. Machine learning juga begitu, semakin banyak data yang diolah, maka akan membuat hasil outputnya semakin akurat pula.

Cara Kerja Machine Learning (ML)

Beberapa ahli sudah menyepakati bahwa ada 3 cara kerja utama dari machine learning yang merangkum sistem pembelajaran dari machine learning tersebut. Berikut 3 cara kerja machine learning:

1. Decision Process

Secara umum, machine learning lebih banyak digunakan untuk melakukan klasifikasi atau prediksi. Algoritma pada proses ini dibuat khusus untuk memberikan hasil keputusan maupun perkiraan mengenai pola dari suatu data.

2. Model Optimization Process

Algoritma pada proses ini nantinya akan mengulangi proses evaluasi, pengoptimalan serta melakukan update bobot secara otomatis sampai memenuhi tingkat akurasi yang diinginkan.

3. Error Function

Fungsi dari sistem ini ialah untuk dapat melakukan evaluasi terhadap prediksi model pada langkah yang pertama. Apabila terdapat contoh sebelumnya, maka error function bisa membuat perbandingan dengan menilai tingkat akurasi dari model yang telah ada.

Perbedaan Machine Learning dan Kecerdasan Buatan (AI)

Seperti yang sudah dijelaskan sebelumnya, machine learning merupakan cabang ilmu dari artificial intelligence atau biasa disebut dengan kecerdasan buatan. Namun, ternyata masih banyak orang yang menganggap kedua hal tersebut adalah hal yang sama, nyatanya machine learning dan AI adalah dua hal yang berbeda.

Berikut tabel perbedaan antara machine learning dan kecerdasan buatan.

Mengapa Machine Learning Penting untuk Digunakan?

Pernahkah anda menyadari bahwa hidup kita akhir-akhir ini sangat bergantung dengan machine learning? Salah satu tindakannya adalah kita sering menggunakan smartphone di kehidupan sehari-hari. Di mana didalam smartphone memiliki aplikasi yang mungkin saja memiliki machine learning.

Contohnya yaitu seperti sistem rekomendasi yang ada di aplikasi film streaming, e-commerce dan lain sebagainya. Pasti anda pernah melihat rekomendasi film yang sangat memancing anda untuk mengkliknya bukan? Inilah yang dinamakan machine learning. Sekumpulan film tersebut muncul sesuai dengan genre film yang anda sukai.

Sehingga isi rekomendasi film di aplikasi film streaming setiap orang pasti berbeda-beda. Itu  adalah salah satu contoh peranan machine learning di kehidupan kita sehari-hari. Towards AI pernah mengatakan bahwasanya machine learning merupakan hal yang sangat penting saat ini.

Karena dengan adanya machine learning, kita dapat menyelesaikan permasalahan yang ada dikeseharian dengan cara yang lebih terukur. Ditambah lagi akhir-akhir ini machine learning sudah diciptakan diberbagai industri, sehingga teknologi machine learning dapat terus berkembang.

4 Jenis Machine Learning

Machine learning juga dibedakan atas 3 jenis, dimana masing-masing jenis machine learning memiliki konsep yang berbeda-beda. Berikut 4 jenis machine learning:

1. Supervised Learning

Supervised learning merupakan algoritma pembelajaran mesin yang utamanya menggunakan data yang sudah dilabelkan. Contohnya yaitu seperti input yang output-nya sudah diketahui.

Algoritma ini bisa mengaplikasikan apa yang sudah dipelajari kedalam data baru yang sudah menggunakan contoh yang dilabeli untuk dapat mengidentifikasi apa yang nantinya akan terjadi kedepannya.

Dari analisa dataset tersebut, metode ini dapat menghasilkan fungsi yang sudah disimpulkan untuk menciptakan identifikasi mengenai nilai output.

2. Unsupervised learning

Bahasa indonesia dari metode ini adalah pembelajaran tanpa pengawasan, algoritma ini banyak digunakan untuk menganalisa serta mengklasifikasikan kumpulan data yang tak memiliki label.

Metode unsupervised learning juga bisa menemukan pola yang tersembunyi maupun mengelompokkan data tanpa perlu bantuan manusia. Karena sistem akan mencari outputnya sendiri dengan tepat.Tetapi untuk menarik dan mengeksplor kesimpulan melalui kumpulan data adalah hanya untuk menggambarkan struktur yang tersembunyi yang ada di data yang tak berlabel tersebut.

3. Semi-Supervised Learning

Metode satu ini tak jauh berbeda dari supervised learning. Namun, semi supervised learning membutuhkan data yang berlaber serta tak digunakan untuk melatih algoritma yang digunakan. Umumnya, metode ini digunakan pada data yang sudah dilabeli dengan jumlah yang kecil dan data yang tak dilabeli dalam jumlah besar.

Kegunaan dari metode ini adalah untuk melakukan regresi, klasifikasi hingga prediksi. Seperti contohnya adalah untuk memproses identifikasi wajah melalui fitur kamera smartphone maupun webcam.

4. Reinforcement learning

Metodi ini sering digunakan untuk navigasi, robotik hingga pembuatan game. Dari metode reinforcement learning, algoritma tersebut bisa menemukan aksi maupun perlakuan yang akan menghasilkan output yang terbaik melalui hasil uji coba yang terus berulang atau biasa disebut dengan (trial and error).

Terdapat 3 komponen didalam reinforcement learning, yakni pembuat keputusan (agen), apa saja yang melakukan interaksi dengan agen (lingkungan) serta apa saja yang agen bisa lakukan (aksi).

Tujuan dari metode ini ialah untuk agen akan dapat menentukan aksi apa yang mengoptimalkan hasil kedalam waktu yang sudah ditentukan.

Demikian beberapa penjelasan penting mengenai Machine learning. Semoga dengan artikel ini, anda dapat mengetahui pengetahuan dasar mengenai machine learning.