Apa itu Machine Learning? Berikut Jenis Hingga Kelebihannya

Perkembangan teknologi yang kian hari makin pesat, khususnya kecerdasan buatan atau biasa disebut dengan Artificial Intelligence (AI). Namun saat ini masih banyak yang belum mengetahui apa itu machine learning? Dan bagaimana algoritma machine learning. Sebab machine learning adalah salah satu cabang dari AI, karena machine learning bisa belajar selayaknya manusia. Nah sekarang ini, kita fokus pada pembahasan machine learning. Berikut penjelasannya ya!

 —

Apa itu Machine Learning

Machine learning adalah bidang ilmu komputer yang memungkinkan komputer belajar dan meningkatkan kemampuannya tanpa diprogram secara eksplisit.

Salah satu kunci utama dalam machine learning adalah algoritma. Algoritma adalah serangkaian aturan atau prosedur yang diikuti oleh komputer untuk menyelesaikan tugas tertentu.

Dalam konteks machine learning, algoritma membantu komputer menemukan pola dalam data dan membuat prediksi atau keputusan.

Istilah machine learning pertama kali ilmuwan matematika pada tahun 1920-an tokoh ilmuwan tersebut adalah Adrien Marie Legendre, Thomas Bayes dan Andrey Markov.

Mereka menjelaskan dasar-dasar machine learning dan konsep-konsepnya. Nah setelah kamu paham mengenai apa itu machine learning, maka kamu juga harus memahami apa saja jenis-jenis algoritma machine learning. Berikut ini penjelasannya ya!

Jenis-Jenis Algoritma Machine Learning

Secara umum, algoritma machine learning dapat dibagi menjadi beberapa kategori berdasarkan cara mereka belajar, antara lain: 

Supervised Learning

Algoritma ini belajar dari data berlabel, di mana setiap data memiliki output yang diketahui. Teknik ini bisa memberikan target pada output yang telah dilakukan dengan cara membandingkan pada pengalaman pembelajaran masa lampau. Contoh algoritma supervised learning adalah regresi linear, regresi logistik, dan pohon keputusan.

Unsupervised Learning

Algoritma ini bekerja dengan data tanpa label, mencari pola atau struktur tersembunyi dalam data. Teknik data ini dapat membantu kamu menemukan dalam menemukan struktur data yang tersembunyi yang tidak memiliki label. Contoh algoritma unsupervised learning adalah clustering dan pengurangan dimensi.

Reinforcement Learning

Algoritma ini belajar melalui trial and error, dengan tujuan memaksimalkan reward. Contoh aplikasi reinforcement learning adalah AI dalam game dan sistem rekomendasi.

Baca juga: Memulai Python untuk Machine Learning: Langkah Awalmu Menuju Kecerdasan Buatan

Contoh Machine Learning 

Ada beberapa contoh penerapan machine learning pada tools-tools digital atau sejenis, berikut contoh machine learning: 

Google Translate 

Tentu kita sangat familiar dengan tools ini bukan? Google translate ini menggunakan sistem machine learning. Karena membantu manusia dalam menerjemahkan satu bahasa ke bahasa yang lain. 

Speech Recognition 

Machine learning juga diterapkan dalam sistem pengenalan suara seperti Siri, Google Assistant dan Cortana. Dengan adanya fitur ini, akan memungkinkan pengguna memberikan instruksi atau perintah dengan menggunakan suara atau lisan. Mesin akan mengenali suara dari pemilik lalu menampilkan hasil permintaan pengguna. 

Rekomendasi Produk di Iklan

Jika pengguna melakukan pencarian pada suatu produk melalui online, maka suatu ketika akan muncul iklan sesuai dengan produk yang sedang dicari. Iklan ini biasanya muncul di search engine Google atau juga di media sosial. 

Website memanfaatkan fitur machine learning untuk menganalisa perilaku dari pengguna, berdasarkan pada pola pencarian yang sudah dilakukan pengguna tersebut seperti di keranjang belanja online atau riwayat pembeliannya. 

Lalu setelah itu mesin akan memberikan rekomendasi dari data yang sudah di himpun dari hasil atau aktivitas pengguna di search engine ataupun media sosial. 

Tentu saja kamu bertanya-tanya bukan, bagaimana cara kerja machine learning sampai bisa melakukan hal-hal tersebut. Nah ini dia penjelasan mengenai bagaimana cara kerja machine learning. 

Cara Kerja Machine Learning 

Dalam hal ini, cara kerja machine learning berbeda-beda sesuai dengan teknik atau jenis-jenis algoritma machine learning. Namun cara kerja pembelajaran mesinnya masih sama seperti pengumpulan data, eksplorasi data, dan pemilihan model atau jenis algoritma machine learning. Jika kamu masih bingung, berikut ini penjelasannya yang akan kita bahas produk machine learning dari Google. 

AlphaGo Machine Learning Google

AlphaGo ini merupakan machine learning buatan Google, awal pengembangannya dengan memberikan 100.000 data pertandingan Go.

AlphaGo akan akan mempelajari dirinya dengan bermain Go dengan dirinya sendiri. Serta setiap dia kalah akan mengevaluasi permainan itu dan memperbaiki cara bermainnya dan proses ini berulang sampai jutaan kali. 

AlphaGo juga bisa mensimulasikan pertandingan dalam satu waktu bersamaan. Artinya dalam satu waktu melakukan beberapa pertandingan sekaligus untuk mempelajarinya.

Sehingga pengalaman belajarnya akan lebih banyak dari pada manusia. Hal ini terbukti ketika AlphaGo melakukan pertandingan dengan juara Go pada tahun 2016 dan AlphaGo menang. 

Maka dalam hal ini, kita bisa melihat bahwa penerapan machine learning pada AlphaGo akan terus belajar selama ia digunakan. Sama juga hal nya dengan deteksi wajah yang ada di Facebook.

Ia akan mempelajari pola wajah kamu saat meng-upload konten. Sehingga ketika kamu meng-upload foto, machine learning akan menjadikan informasi tersebut sebagai media pembelajarannya. Jadi ketika machine learning sering digunakan, maka tingkat akurasinya juga akan meningkat dibandingkan di awal-awal. 

Baca juga: Menyingkap Rahasia Algoritma Machine Learning: SVM, Pohon Keputusan, dan K-Nearest Neighbors

Kelebihan dan Kekurangan Machine Learning

Tentu saja, tiap teknologi digital pasti memiliki kelebihan dan kekurangannya. Maka begitupun dengan machine learning ada hal yang bisa dilakukan dan ada yang tidak bisa machine learning lakukan. Berikut ini penjelasannya!

Kelebihan Machine Learning

Ada banyak kelebihan dari machine learning, berikut ini beberapa kelebihan dari machine learning diantaranya: 

• Machine learning dengan detail melakukan identifikasi tren dan pola data yang mungkin terlewatkan oleh manusia. 
• Machine learning masih dapat bekerja tanpa perlu ada intervensi dari manusia. Misalnya produk machine learning pada software keamanan siber. Ia dapat memantau dan mengidentifikasi penyimpangan di lalu lintas jaringan tanpa bantuan dari administrator.
• Hasil dari machine learning akan menjadi lebih akurat dari waktu ke waktu. 
• Dapat menangani berbagai format data pada data yang kompleks. 

Kekurangan Machine Learning

Dibalik kelebihan dari machine learning, tentu saja memiliki sisi kekurangannya. Maka kita juga perlu memahaminya. Berikut ini kekurangan dari machine learning!

• Pelatihan atau tes yang dilakukan diawal tentu saja akan memakan waktu dan dan proses yang mahal. Hal ini mungkin akansulit jika kita tidak memiliki data yang banyak. 
• Machine learning harus memiliki investasi yang besar, apa lagi jika hardware dipersiapkan di dalam rumah. 
• Memiiki kemungkinan yang sulit dalam menginterpretasikan hasil yang benar dan akurat tanpa adanya bantu ahli dibidangnya. 

Nah, setelah kamu memahami apa itu machine learning, jenis-jenis machine learning, contoh machine learning, cara kerja hingga kelebihan dan kekurangan machine learning. Maka, harus bisa memilih machine learning yang tepat untuk mendukung bisnis kamu. Berikut ini beberapa cara untuk kamu melakukan pemilihan pada machine learning!

Cara Memilih Machine Learning 

Memahami berbagai algoritma machine learning adalah langkah penting dalam menjadi seorang data scientist atau praktisi machine learning yang sukses. Setiap algoritma memiliki kekuatan dan kelemahannya sendiri, sehingga penting untuk memilih algoritma yang tepat sesuai dengan masalah yang ingin diselesaikan.

Pemilihan algoritma yang tepat tergantung pada beberapa faktor, diantaranya:

• Jenis data: Numerik, kategorikal, atau kombinasi keduanya.
• Ukuran dataset: Jumlah data yang tersedia.
• Kompleksitas masalah: Linearitas atau non-linearitas hubungan antara variabel.
• Tujuan analisis: Klasifikasi, regresi, atau clustering.

Dengan pemahaman yang baik tentang algoritma-algoritma ini, kamu dapat mulai membangun model machine learning yang efektif dan memberikan nilai tambah bagi bisnis atau proyekmu.

Penting untuk diingat bahwa ini hanyalah pengenalan dasar. Setiap algoritma memiliki kompleksitas dan variasi yang lebih dalam. Untuk menguasai machine learning, perlu eksplorasi lebih lanjut dan latihan praktis.

Selain algoritma yang dibahas di sini, ada banyak algoritma lain yang dapat kamu pelajari, seperti random forest, naive bayes, k-nearest neighbors, dan neural networks.

Ikuti kelas: Data Science Project: Machine Learning

Yuk, belajar bareng untuk menjadi AI Engineer bersama Skill Academy. Klik banner di bawah ini untuk mendapatkan kelas yang dibimbing oleh instruktur yang kompeten dan berpengalaman!