Machine learning adalah teknologi dibalik chatbot dan aplikasi penerjemah bahasa, rekomendasi tontonan di Netflix, dan apa yang kamu lihat di timeline media sosialmu.
Machine learning juga memungkinkan pengembangan kendaraan auto-pilot, deteksi penipuan keuangan, dan bahkan diagnosis medis yang lebih akurat.
Apa itu machine learning sebenarnya?
Yuk, baca terus artikel ini!
Apa Itu Machine Learning?
Machine learning adalah bidang artificial intelligence yang menggunakan data dan algoritma untuk membuat sistem komputer “belajar”.
Pembelajarannya bisa meliputi identifikasi pola, pembuatan keputusan, dan pengoptimalan kinerja berdasarkan pengalaman.
Dengan machine learning, mesin mampu belajar dari data yang diberikan, sehingga mampu menghasilkan prediksi atau tindakan yang semakin akurat seiring waktu tanpa harus diprogram secara eksplisit.
Berdasarkan survey oleh Deloitte pada tahun 2020 saja, 67% perusahaan menggunakan machine learning, dan 97% sedang menggunakan atau berencana menggunakannya dalam tahun berikutnya.
Melihat semakin merajalelanya machine learning, setiap orang dalam dunia bisnis kemungkinan akan menghadapinya dan memerlukan pengetahuan dasar tentang bidang ini.
Baca Juga: Apa Itu Internet of Things? Pengertian, Cara Kerja, dan Manfaatnya
Kekurangan dan Kelebihan Machine Learning
Kekurangan Machine Learning:
- Memerlukan Data yang Berkualitas Tinggi. Model machine learning memerlukan dataset yang besar dan berkualitas tinggi untuk hasil yang akurat. Data yang tidak memadai atau bias dapat menghasilkan model yang tidak dapat diandalkan.
- Kompleksitas Model: Beberapa model machine learning, terutama yang memiliki struktur lebih rumit, dapat sulit dipahami. Hal ini mengakibatkan kesulitan dalam menjelaskan cara model tersebut mengambil keputusan, yang bisa menjadi masalah dalam berbagai situasi.
- Kekhawatiran akan Privasi: Bagi beberapa orang, pengumpulan dan analisis data yang besar dapat menimbulkan rasa tidak nyaman dan kekhawatiran akan privasi. Hal ini karena informasi pribadi mereka mungkin digunakan untuk melatih model atau membuat prediksi tentang mereka.
Kelebihan Machine Learning:
- Kemampuan Pemrosesan yang Cepat: Model machine learning dapat memproses dan menganalisis data dengan cepat, memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih cepat daripada metode tradisional.
- Pengambilan Keputusan Otomatis: Machine learning dapat digunakan untuk membuat keputusan otomatis berdasarkan pola dan informasi yang ditemukan dalam data, mengurangi kebutuhan untuk intervensi manusia.
- Pengidentifikasian Pola Kompleks: Mampu mengidentifikasi pola dan hubungan kompleks dalam data, bahkan yang sulit untuk diinterpretasikan oleh manusia.
Cara Kerja Machine Learning
Secara singkat, machine learning dimulai dengan data, termasuk foto, teks, atau angka. Data seperti transaksi penjualan, gambar hewan, catatan waktu dari sensor dikumpulkan dan dapat digunakan sebagai data atau informasi untuk melatih sebuah model machine learning.
Semakin banyak data, maka program akan semakin baik, dan hasilnya akan semakin akurat.
Setelah itu, para programmer memilih model machine learning yang akan digunakan, menyediakan data, dan membiarkan model komputer melatih dirinya sendiri untuk menemukan pola atau membuat prediksi.
Seiring waktu, programmer juga dapat menyesuaikan model, termasuk mengubah parameter-parameternya, untuk membantu meningkatkan akurasi hasil.
Sebagian data disimpan dari data latihan untuk digunakan sebagai data evaluasi, yang menguji seberapa akurat model machine learning ketika ditunjukkan data baru. Hasilnya adalah model yang dapat digunakan di masa depan dengan set data yang berbeda.
Terdapat 3 model machine learning, yaitu:
Supervised Machine Learning
Model Machine Learning supervised (dengan pengawasan) dilatih dengan labeled data sets, yang memungkinkan model tersebut belajar dan menjadi lebih akurat seiring waktu.
Contohnya, suatu algoritma akan dilatih dengan gambar-gambar bangun datar seperti segitiga, kotak, atau lainnya yang semuanya diberi label oleh manusia, dan mesin akan belajar cara mengidentifikasi gambar bangun datar dengan sendirinya.
Machine learning yang disupervisi adalah jenis yang paling umum digunakan saat ini.
Unsupervised Machine Learning
Dalam model machine learning unsupervised (tanpa pengawasan), sebuah program mencari pola dalam data yang tidak diberi judul. Tujuannya, agar mesin tersebut bisa belajar sendiri dengan menemukan pola atau tren tanpa bimbingan eksternal atau petunjuk manusia.
Contohnya, jika diberikan data penjualan online, program ini dapat mengidentifikasi jenis pelanggan dan mengelompokkan pola pembelian pelanggan tanpa memerlukan petunjuk sebelumnya.
Reinforcement Machine Learning
Model machine learning reinforcement melatih mesin untuk mengambil tindakan terbaik di lingkungan tertentu melalui interaksi berulang dengan lingkungan tersebut. Proses pembelajaran ini melibatkan uji coba dan kesalahan serta pembentukan sistem penghargaan (reward).
Pendekatan ini dapat diterapkan dalam berbagai konteks, seperti melatih mesin untuk bermain game atau mengajari kendaraan autopilot untuk berkendara dengan memberi sinyal kapan harus membuat keputusan yang benar.
Dengan cara ini, sistem membantu mesin memperoleh pemahaman bertahap mengenai tindakan yang seharusnya diambil seiring berjalannya waktu.
Baca Juga: Apa Itu Internet of Things? Pengertian, Cara Kerja, dan Manfaatnya
Contoh Penggunaan Machine Learning
Machine learning telah banyak digunakan oleh berbagai perusahaan dan bisnis untuk berbagai tujuan, contohnya:
Algoritma Rekomendasi
Perusahaan seperti Netflix, YouTube, dan Facebook menggunakan machine learning untuk mempelajari preferensi pengguna dalam mengonsumsi konten.
Informasi yang kamu lihat di timeline sosial media kamu, tontonan yang direkomendasikan oleh Netflix, dan produk yang muncul di eCommerce kamu adalah hasil dari algoritma yang didukung oleh machine learning.
Analisis Gambar dan Deteksi Objek
Machine learning juga mampu menganalisis gambar untuk berbagai tujuan. Seperti dalam teknologi facial recognition, machine learning dapat digunakan untuk mengidentifikasi orang. Ada pula kamera CCTV yang menggunakan machine learning untuk mendeteksi kendaraan, orang, atau aktivitas mencurigakan.
Mobil autopilot atau self-driving juga menggunakan machine learning untuk deteksi objek guna mengenali dan memahami lingkungan sekitarnya. Hal ini termasuk identifikasi dan pelacakan berbagai objek seperti kendaraan lain, pejalan kaki, pengendara sepeda, dan rintangan.
Deteksi Penipuan
Machine learning juga dapat menganalisis pola, contohnya bagaimana seseorang biasanya menghabiskan uang atau di mana mereka biasanya berbelanja, untuk mengidentifikasi transaksi kartu kredit yang berpotensi penipuan, percobaan login, atau email spam.
Baca Juga: Kenali Apa Itu Hardware Security Module (HSM) dan Fungsinya
Natural Language Processing vs. Deep Learning vs. Neural Networks
Natural Language Processing
Natural language processing (NLP) adalah bidang machine learning di mana mesin belajar untuk memahami bahasa alami yang digunakan oleh manusia, baik dalam bentuk lisan maupun tertulis. Dengan begitu, mesin tidak hanya memahami data dan angka yang wajar digunakan untuk memprogram komputer saja.
Hal ini memungkinkan mesin untuk mengenali bahasa, memahaminya, dan memberikan respons, serta menciptakan teks baru dan menerjemahkan antarbahasa. Natural language processing inilah yang memungkinkan teknologi seperti chatbot dan asisten digital seperti Siri atau Alexa.
Deep Learning
Deep learning adalah subbidang machine learning yang menggunakan neural network atau jaringan saraf buatan untuk menciptakan, menganalisis, dan menyelesaikan permasalahan yang kompleks.
Istilah “deep” ini merujuk pada penggunaan jaringan saraf yang dalam, yang terdiri dari beberapa lapisan (lapisan dalam) dari simpul yang saling terhubung, dikenal sebagai neuron atau neuron tiruan.
Seperti jaringan saraf, deep learning didasarkan pada cara kerja otak manusia dan menggerakkan banyak penggunaan machine learning, seperti kendaraan autopilot, chatbot, dan diagnostik medis.
Deep learning dirancang untuk secara otomatis mempelajari representasi hierarki data melalui pemrosesan bertahap lapisan jaringan saraf. Setiap lapisan dalam jaringan mengekstrak fitur yang semakin abstrak dari data yang diinput, memungkinkan model untuk memahami pola dan representasi yang rumit.
Perlu diketahui, deep learning membutuhkan daya komputasi yang besar, yang menimbulkan kekhawatiran tentang keberlanjutan ekonomi dan lingkungan.
Neural Networks
Neural network merupakan salah satu kelas algoritma machine learning yang populer dan sering digunakan.
Neural network buatan dirancang untuk meniru struktur otak manusia, dengan ribuan atau bahkan jutaan node pemrosesan yang saling terhubung dan terorganisir dalam berbagai lapisan.
Dalam neural network buatan, sel atau node terhubung satu sama lain, di mana setiap sel memproses masukan dan menghasilkan keluaran yang dikirim ke neuron lainnya.
Data yang diberi label bergerak melalui node atau sel ini, dan setiap sel melaksanakan fungsi yang berbeda.
Sebagai ilustrasi, dalam neural network yang telah diinstruksikan untuk mengenali apakah sebuah gambar berisi kucing atau tidak, node-node yang berbeda akan mengevaluasi informasi dan memberikan keluaran yang menunjukkan apakah gambar tersebut mengandung gambar kucing atau tidak.
Kesimpulan
Machine learning adalah subset dari artificial intelligence yang berfokus pada kemampuan sistem komputer (mesin) untuk belajar secara otomatis dari kumpulan data tanpa perlu diprogram secara eksplisit.
Machine learning memungkinkan pemrosesan data yang cepat, dan pengidentifikasian pola kompleks. Meskipun begitu, machine learning memerlukan data yang berkualitas tinggi, dan pengambilan data dalam machine learning sarat akan isu-isu privasi.
Ketika mempelajari machine learning atau berencana mengimplementasikan machine learning dalam bisnis kamu, pastikan untuk memperhatikan aspek-aspek kunci seperti keamanan data dan etika dalam penggunaan informasi pribadi.
Dengan mengintegrasikan machine learning secara bijaksana, kita dapat menghadapi tantangan ini dan membuka pintu menuju inovasi yang mengagumkan. Kemampuan mesin untuk belajar dan beradaptasi memberikan potensi besar untuk meningkatkan efisiensi, membuat keputusan yang lebih tepat, dan bahkan meramalkan tren di masa depan.
Baca Juga: Pahami Pengertian Cloud Storage, Jenis, dan Manfaatnya
About The Author
