Lompat ke konten Lompat ke sidebar Lompat ke footer

Apa Itu Machine Learning dan Apa Saja Kegunaannya ?

Apa Itu Machine Learning dan Apa Saja Kegunaannya ?

Saat ini, teknologi Artificial Intelligence (AI) berkembang pesat. Mungkin kalian tidak menyadari bahwa Machine Learning adalah salah satu cabang dari Artificial Intelligence. Mengapa bidang teknologi Machine Learning (ML) AI begitu menarik? Karena teknologi ini bisa belajar seperti manusia

Machine Learning (ML) adalah proses di mana komputer belajar mengenali pola dalam suatu data serta memiliki kapasitas untuk terus belajar dan membuat prediksi berdasarkan data, kemudian membuat penyesuaian tanpa harus diprogram secara ulang.

Machine Learning

Sejak penemuan komputer, orang telah memikirkan bagaimana cara komputer dapat memperoleh kecerdasan melalui sebuah pengalaman. Pada tahun 1952, Arthur Samuel membuat sebuah program permainan catur di komputer IBM. Dimana program ini mampu mempelajari dan menyimpan strategi catur yang berguna untuk memenangkan permainan.

Machine Learning pada dasarnya adalah proses komputer dimana komputer dapat memperoleh pengetahuan dari sebuah data. Tanpa adanya data, komputer tidak dapat mempelajari apapun. Jadi, jika kita ingin mempelajari Machine Learning, kita harus terus berinteraksi dengan data. 

Semua pengetahuan tentang Machine Learning pasti melibatkan data. Meskipun datanya mungkin identik dengan algoritma dan pendekatan yang berbeda hal ini digunakan demi mencapai hasil yang optimal.

Perbedaan Machine Learning, Deep Learning, dan Neural Networks

Mengingat bahwa Deep Learning dan Machine Learning sering disebut seperti sama, penting untuk diperhatikan perbedaan antara keduanya. Machine Learning, Deep Learning, dan Neural Network merupakan cabang dari Artificial Inteligence. Neural Network adalah cabang dari Machine Learning, sedangkan Deep Learning adalah cabang dari Neural Network.

Deep Learning dan Machine Learning memiliki alrgoritma yang berbeda dalam mempelajari suatu data. 

Machine Learning menggunakan kumpulan data berlabel, juga dikenal sebagai supervised learning, untuk menginformasikan algoritmanya.

Deep Learning mampu menyerap data tidak terstruktur dalam bentuk mentahnya (misalnya, teks atau gambar) dan secara otomatis menentukan serangkaian fitur yang membedakan satu kategori data dari yang lain. 

Neural Network, dikenal sebagai artificial neural network (ANNs) yang terdiri dari lapisan node, dimana lapisan node ini berisi lapisan input, satu atau lebih lapisan tersembunyi, dan lapisan output. 

Setiap node, atau artificial neuron , terhubung ke yang lain dan memiliki bobot dan ambang batas tertentu. Jika output dari setiap node melebihi nilai ambang batas, node tersebut diaktifkan dan mengirimkan data ke lapisan jaringan berikutnya. 

Jika tidak, node ini tidak mengirimkan data apa pun ke lapisan jaringan berikutnya. "Deep" dalam Deep Learning hanya mengacu pada jumlah lapisan Neural Network. Sebuah Neural Network dengan lebih dari tiga lapisan, yang meliputi input dan output, dapat dikategorikan sebagai algoritma deep learning atau Deep Neural Network. Neural Network dengan hanya tiga lapisan hanyalah Neural Network.

Teknik Pembelajaran Machine Learning

Machine Learning merupakan salah satu subbidang Kecerdasan Buatan yang berkaitan dengan pengembangan sistem berbasis data. Ada banyak hal yang harus dipelajari dalam penguasaan Machine Learning ini, tetapi pada dasarnya ada empat hal penting yang harus dipelajari dalam Machine Learning.

  • Reinforcement Learning
  • Instruksi Terarah (Supervised Learning)
  • Instruksi Semi-Terarah (Semi-supervised Learning)
  • Instruksi Tidak Terarah (Unsupervised Learning)

Apa Saja Kegunaan Machine Learning

Machine Learning telah digunakan oleh berbagai perusahaan untuk memudahkan dalam mempelajari sebuah data. Berikut adalah contoh kegunaan Machine Learning pada saat ini.

Kesehatan: Misalnya adalah mengidentifikasi penyakit seseorang berdasarkan gejala yang ada. Mendeteksi penyakit jantung menggunakan rekaman elektrokardiogram adalah contohnya.

Computer Vision: LensaAI contohnya yang menerapkan modifikasi wajah secara visual berdasarkan data yang dikumpulkan.

Informasi: Misalnya, terjemahan bahasa yang terkomputerisasi, mesin paraprase, konversi suara ke teks, dan penyaringan spam email.

Supervised learning adalah salah satu metode untuk mengimplementasikan Machine Learning. Seperti yang telah dibahas sebelumnya, Machine Learning tidak dapat berfungsi tanpa data. Oleh karena itu, persiapan data harus menjadi langkah awal. Biasanya, data akan dibagi menjadi dua kelompok: data testing dan data training. Nantinya, data training akan digunakan untuk melatih algoritma untuk menemukan model yang cocok, sedangkan data testing akan digunakan untuk menguji dan menentukan performa model yang diperoleh selama tahap pengujian.

Bergantung pada jenis keluaran, kita dapat memperoleh dua jenis prediksi yang berbeda dari model yang diperoleh. Jika hasil prediksi bersifat diskrit, maka proses tersebut dikenal dengan proses klasifikasi. Misalnya, tulisan tangan dapat digunakan untuk menentukan jenis kelamin (keluaran laki-laki dan perempuan). Sebaliknya, jika keluarannya kontinu, prosesnya disebut sebagai proses regresi. Misalnya kisaran prediksi harga rumah di Malang, Indonesia (output berupa harga rumah).

Apa Saja Manfaat Machine Learning Untuk Masyarakat

Saat ini, penerapan teknologi machine learning tidak bisa dihindari. Perkembangan teknologi machine learning setidaknya memiliki dua konsekuensi yang bertolak belakang. Ya, ada manfaat positif dan negatifnya.

Salah satu manfaat Machine Learning adalah memberikan kesempatan kepada pengusaha dan profesional teknologi untuk terus mengembangkan teknologi Machine Learning. Salah satu efek positif dari Machine Learning adalah membantu manusia dengan tanggung jawabnya. Microsoft Word, misalnya, menyertakan fungsi pemeriksa ejaan untuk setiap bahasa. Butuh waktu berhari-hari dan banyak upaya untuk menyempurnakan tulisan melalui tinjauan manual. Namun, dengan bantuan pemeriksa ejaan, kita dapat melihat kesalahan pengetikan secara real time.

Namun, ada juga konsekuensi negatif yang harus kita waspadai. Adanya pengurangan tenaga kerja akibat penggantian pekerjaan dengan alat teknologi machine learning menjadi isu yang harus dibenahi. Ketergantungan terhadap teknologi akan semakin meningkat. Karena kemampuan perangkatnya, manusia akan semakin terlena dan lupa bagaimana melakukan suatu aktivitas tanpa bantuan teknologi.