Kenali Machine Learning, Teknologi Masa Depan yang Menjanjikan

Saat ini, teknologi berkembang dengan sangat cepat, yang awal mulanya komputer ditemukan pada 1945 hingga sekarang muncul teknologi Artificial Inteligent. Artificial Inteligent memiliki cabang ilmu yang disebut dengan Machine Learning. Lalu apakah Machine Learning? Apa perbedaannya dengan Artificial Inteligent? Serta apa saja jenis-jenisnya. Yuk! Simak penjelasan berikut.

Pengertian Machine Learning

Machine learning adalah pengembangan sistem yang bisa bekerja tanpa bantuan program manusia berulang-ulang. Ilmu mesin bisa belajar sendiri dengan cara menganalisa data, misalnya mengenali wajah hewan kucing dengan anjing. pembelajaran terarah, pembelajaran tak terarah, pembelajaran semi terarah dan Reinforcement learning merupakan pokok pembahasan penting dalam program machine learning.

Perbedaan antara Artificial Inteligent dan Machine Learning

Beberapa perbedaan utama antara machine learning dan artificial intelligence adalah:

1. Keberhasilan vs efisiensi

Tujuan artificial intelligence adalah untuk meningkatkan peluang keberhasilan, sementara machine learning bertujuan untuk meningkatkan efisiensi tanpa berorientasi pada kesuksesan.

2. Pemecahan masalah vs kinerja

Artificial intelligence bertujuan untuk memecahkan masalah kompleks dengan simulasi kecerdasan alami. Sementara itu, machine learning bekerja dengan belajar dari data untuk meningkatkan kinerja mesin atau sistem.

3. Pembuatan keputusan

Artificial intelligence secara sederhana bekerja untuk membuat keputusan. Di sisi lain, machine learning berfokus pada pembelajaran atas input data.

4. Algoritma

Artificial intelligence meniru kemampuan manusia dalam hal respons dan perilaku untuk sistem. Lain halnya dengan machine learning yang mampu membuat algoritma sendiri untuk proses belajar.

5. Optimasi

Artificial intelligence bertugas mencari penyelesaian optimal, sementara machine learning tidak mempertimbangkan hal tersebut.

Jenis-jenis Machine Learning

1. Supervised learning

Supervised machine learning adalah algoritma machine learning yang menggunakan data terlabel, contohnya input di mana output-nya diketahui. Sebagai contoh, sebuah alat memiliki data point yang berlabel F (failed) atau R (runs). Algoritma supervised learning menerima sekumpulan input dengan output yang tepat. Setelah itu, algoritma ini belajar dengan membandingkan output sebenarnya dengan output yang benar untuk menemukan error atau kesalahan. Dalam supervised learning, algoritma dapat memodifikasi model agar sesuai dengan hasil yang diinginkan. Biasanya, supervised learning digunakan pada aplikasi yang memprediksi kejadian di masa mendatang berdasarkan data historis.

2. Semi-supervised learning

Metode machine learning ini tidak begitu berbeda dibandingkan supervised learning. Akan tetapi, semi-supervised learning menggunakan data berlabel dan tidak untuk melatih algoritma. Biasanya, digunakan data berlabel dalam jumlah kecil dan data tidak dilabeli dalam jumlah besar. Metode machine learning ini dapat digunakan dengan metode lainnya seperti klasifikasi, regresi, dan prediksi. Contoh penggunaan semi-supervised learning adalah untuk proses identifikasi wajah seseorang pada webcam atau kamera smartphone.

3. Unsupervised learning

Unsupervised machine learning adalah kebalikan dari supervised learning. Pada metode machine learning ini, data yang diolah tidak memiliki label dan sistem tidak mengetahui jawaban atau output yang benar. Tujuan dari machine learning dengan metode ini adalah untuk mengeksplorasi data dan menemukan struktur di dalamnya. Biasanya, metode ini digunakan untuk data transaksional. Contohnya, unsupervised learning dapat digunakan untuk mengidentifikasi segemen konsumen dengan atribut yang serupa dan mengelompokkannya agar dapat ditangani atau diperlakukan sama dalam sebuah kampanye digital marketing. Tidak hanya itu, supervised learning juga dapat menemukan atribut utama yang membedakan antar segmen konsumen.

4. Reinforcement Learning

Reinforcement learning biasanya digunakan untuk robotik, pembuatan game, dan navigasi. Dengan metode learning ini, algoritma akan mampu menemukan aksi atau perlakuan yang menghasilkan output terbaik dari hasil uji coba berulang kali (trial and error). Ada tiga komponen utama untuk reinforcement learning, yaitu agen (pembuat keputusan), lingkungan (apa saja yang berinteraksi dengan agen), dan aksi (apa yang agen bisa lakukan). Tujuan utama reinforcement machine learning adalah bagi agen untuk menentukan aksi apa yang memaksimalkan hasil dalam waktu yang ditentukan.

Cara Kerja Machine Learning

Machine learning memiliki cara kerja berupa riset dan algoritma yang akan menemukan pola yang bisa melakukan suatu prediksi. Ada 3 tahapan kinerja mesin yang bisa membantu kegiatan harian Anda menjadi lebih baik yaitu:

1.Pemilahan data

Machine learning memang sistem yang mengandalkan data, mulai training data, validation data dan test data. Jadi, jika Anda memiliki data tertentu dan butuh eksekusi maka machine learning bisa menjadi salah satu opsi.

2.Model Data dan Validasi Model

Anda wajib membangun model dengan fitur yang sesuai dengan tujuan machine learning lewat model data. Lakukan validasi model atau pengujian terhadap model data yang telah disiapkan untuk mendapatkan input, proses dan output.

3.Test Model dan Penggunaannya

Test data adalah perbandingan kinerja model yang telah divalidasi dengan data prediksi, lalu mengaplikasikan data yang sudah terlatih dengan menciptakan prediksi data baru.

Dari penjelasan di atas dapat disimpulkan bahwa Machine Learning merupakan teknologi masa depan yang cukup menjanjikan karena cara kerja yang cukup mudah dan manfaatnya yang banyak. Oleh karena itu, bagi Anda yang berkecimpung di dunia IT, mempelajari Machine Learning tentunya akan menjadi peluang usaha yang bagus di era digital. Dengan menguasai sistem pengembang mesin, Anda memiliki kesempatan bekerja di perusahaan besar seperti IBM, Microsoft, Apple, atau Singtel.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Layanan Kami

Pembuatan Aplikasi Mobile

Pembuatan Aplikasi Web

Pembuatan Website