Cara kerja machine learning cukup menarik untuk disimak. Machine learning sendiri kerap disebut dengan istilah pembelajaran mesin. Yakni suatu cabang ilmu dalam artificial intelligence (AI).
Lalu seperti apa perkembangannya dan implementasinya secara langsung dalam kehidupan nyata? Mari menyimak lebih detail mengenai pembelajaran mesin dalam artikel berikut.
Temukan pula seperti apa perbedaannya dengan artificial intelligence. Jangan sampai salah menyamakan keduanya. Tidak perlu berlama-lama lagi, segera baca penjelasannya di artikel ini.
Machine Learning, Cabang Ilmu Artificial Intelligence
Machine learning ialah istilah yang dicetuskan oleh ilmuwan matematika. Di antaranya adalah Adrien Marie Legendre, Thomas Bayes dan Andrey Markov. Istilah ini muncul ketika tahun 1920.
Anda bisa mengartikan machine learning sebagai mesin yang dikembangkan supaya bisa belajar secara mandiri. Tanpa memerlukan arahan manusia sebagai penggunanya.
Cara kerja machine learning berkembang berdasarkan beragam disiplin ilmu. Sebut saja matematika, statistika hingga data mining. Oleh karenanya dapat memenuhi kebutuhan manusia secara lebih optimal.
Pembelajaran mesin dapat belajar menganalisa data tanpa membutuhkan bantuan manusia. Anda tidak perlu melakukan program ulang maupun memberikan perintah tertentu. Sudah ada kemampuan dalam memperoleh data berdasarkan perintahnya sendiri.
Cara kerja machine learning juga mencakup aktivitas mempelajari data yang ada. Termasuk data yang didapatkan. Mampu melakukan beragam tugas berdasarkan apa yang sudah dipelajari.
Walaupun termasuk ke dalam cabang ilmu artificial intelligence, jangan menyamakannya dengan AI. Karena ada sejumlah perbedaan penting di antara keduanya.
Artificial intelligence adalah istilah yang menjadi payung beragam strategi dan teknik dalam menciptakan suatu mesin sehingga menjadi lebih mirip manusia. Jadi, cakupannya meliputi banyak hal.
Sementara pembelajaran mesin termasuk dalam salah satu cabang AI. Cara kerja machine learning juga senantiasa dikembangkan dari waktu ke waktu.
Jadi, Anda bisa menganggapnya sebagai bagian dari AI. Akan tetapi, tidak seluruh aktivitas AI dapat dikategorikan sebagai machine learning.
Kesimpulannya, machine learning adalah teknik yang dimanfaatkan dalam mendidik komputer guna mempelajari algoritma pemrograman. Sehingga dapat menjalankan tugas tanpa membutuhkan arahan manusia.
Kehadirannya di dunia nyata memberikan begitu banyak manfaat bagi manusia. Jadi, jangan heran apabila semakin banyak pihak yang memanfaatkannya, khususnya perusahaan.
6 Tahap Cara Kerja Machine Learning
Setiap produk teknologi dirancang agar bisa mempermudah pekerjaan manusia, termasuk pembelajaran mesin. Teknologi tersebut mempunyai cara kerja tersendiri berdasarkan teknik yang akan dipakai. Ini dia cara kerjanya secara umum.
1. Pengumpulan Data
Cara kerja machine learning paling awal ialah melakukan pengumpulan data. Pengumpulan data ini dipilih yang relevan dengan masalah. Jadi, disesuaikan dengan masalah yang akan dihadapi.
Pengumpulan data juga bermanfaat untuk melatih algoritma. Jadi ini adalah bagian penting yang tidak boleh dilewatkan oleh teknologi tersebut. Datanya sendiri boleh didapatkan dari beragam sumber, misalnya saja sensor, database hingga web scraping.
2. Persiapan Data
Setelah data dikumpulkan, selanjutnya dilakukan persiapan data untuk proses analisis. Dalam tahap ini, Anda perlu membersihkan data guna menghapus kesalahan maupun inkonsistensi.
Tahap ini penting dilakukan untuk memastikan bahwa data dalam format yang sesuai untuk dianalisis. Jadi tidak heran apabila perlu melakukan penghapusan, penskalaan maupun pengubahan variabel.
3. Pemilihan Model Pembelajaran
Berikutnya, dilakukan pemilihan model pembelajaran mesin yang sesuai. Tujuannya adalah supaya dapat menyelesaikan kasus yang Anda hadapi. Pemilihan model pembelajarannya tidak dapat dilakukan secara sembarangan.
Pemilihan modelnya menyesuaikan sifat masalah yang hendak diselesaikan dan tipe data yang dianalisis. Untuk jenis modelnya biasanya berupa regresi, klasifikasi dan pengelompokan.
4. Melatih Model Pembelajaran Mesin
Cara kerja machine learning dilanjutkan dengan pelatihan model pembelajarannya. Pelatihan ini didasarkan pada data yang telah disiapkan sebelumnya.
Mesin akan melakukan identifikasi pola pada kumpulan data oleh programmer. Mesin akan menciptakan prediksi dan keputusan dengan sistematis.
5. Evaluasi
Pada tahap akhir, dilakukan proses evaluasi. Proses evaluasi akan menjadi penentu seberapa baik performa mesinnya. Biasanya evaluasi dilangsungkan dengan membagi data menjadi set pengujian dan pelatihan.
6. Penerapan
Untuk tahap paling akhir, model yang sudah dilatih akan bisa diterapkan dalam kehidupan nyata. Dalam tahap ini mungkin akan terjadi integrasi model pada sistem yang lebih besar.
Mungkin juga menjadikan antarmuka pengguna dapat berinteraksi dengan model maupun menerima prediksi hingga rekomendasi. Jadi ini adalah langkah paling akhir dalam proses pembelajaran mesin.
Fungsi dari Penerapan Machine Learning
Setelah membahas cara kerja machine learning, kenali juga apa fungsinya dalam kehidupan nyata. Berikut ini beberapa fungsi yang dimilikinya.
1. Memudahkan Pekerjaan Manusia
Mengingat produk teknologi ini mampu bekerja mirip dengan manusia, memiliki fungsi memudahkan pekerjaan manusia sehari-hari. Mungkin hasilnya belum sampai 100% mirip manusia.
Namun, nantinya akan ada lebih banyak pekerjaan yang dapat diselesaikan mengandalkan machine learning. Jadi jangan meremehkan kehadirannya dalam dunia nyata.
Di masa sekarang saja sudah banyak pekerjaan yang bisa digantikan oleh teknologi tersebut. Misalnya saja peran customer service yang digantikan oleh chatbot. Chatbot bisa menjawab beragam pertanyaan umum dari konsumen.
2. Bekerja Secara Otomatis
Cara kerja machine learning berlangsung secara otomatis. Melalui proses training, teknologi tersebut akan mengambil keputusan secara otomatis. Misalnya terkait prediksi, klasifikasi dan lain lain.
Walaupun demikian, Anda tidak bisa melepaskan perhatian dari teknologi tersebut begitu saja. Tetap perlu memperhatikan tingkat akurasinya. Bukan membiarkannya bekerja secara otomatis tanpa pengawasan sama sekali.
Mengingat pembuatan keputusan maupun prediksinya didasarkan pada fakta jadi sangat bermanfaat untuk organisasi. Khususnya untuk membuat keputusan lebih baik, meningkatkan operasi hingga membuat produk dan layanan baru.
3. Bisa digunakan dalam Beragam Industri
Produk teknologi ini dapat digunakan dalam beragam industri pekerjaan. Misalnya saja bidang kesehatan, keuangan hingga e-commerce. Apabila mempelajarinya, akan membuka kesempatan peluang karir dalam beragam bidang.
4. Tools Penting dalam Analisis dan Visualisasi Data
Pembelajaran mesin dapat menjadi tools penting dalam analisis dan visualisasi data. Dalam teknologi ini, Anda bisa memasukkan wawasan dan pola dari kumpulan data besar.
Melalui cara ini, bisa dipahami sistem yang kompleks dan dilakukan pembuatan keputusan secara tepat. Jadi, begitu penting untuk melibatkan pembelajaran mesin dalam kehidupan nyata.
Contoh Penggunaan Machine Learning dalam Kehidupan Nyata
Di masa sekarang sudah banyak contoh penerapan cara kerja machine learning dalam kehidupan sehari-hari. Mungkin yang terasa paling populer adalah chatbot sebagai pengganti customer service, ini dia contoh lainnya.
1. Chatbot
Mari membahas Chatbot terlebih dahulu. Algoritmanya sangat membantu konsumen untuk mendapat jawaban atas pertanyaan mereka. Tidak perlu menunggu customer service.
Chatbot sangat membantu menganalisis pesan konsumen. Chatbot memberikan tanggapan secara relevan. Kehadirannya sangat menghemat waktu maupun sumber daya.
2. Hasil Pencarian Google
Salah satu contoh penerapannya adalah pada hasil pencarian Google. Hasil pencarian Google bisa dikategorikan sebagai pembelajaran mesin yang sangat dekat dengan kehidupan masyarakat.
Google menerapkan algoritma yang kompleks. Guna memberikan urutan ranking dan melakukan analisis laman web berdasarkan relevansi dengan kata kunci yang dimasukkan oleh pengguna.
3. Aplikasi Penerjemah Bahasa
Contoh penerapan cara kerja machine learning lainnya adalah aplikasi penerjemah bahasa. Sudah ada banyak sekali orang yang menggunakan aplikasi penerjemah bahasa.
Guna menciptakan pembelajaran mesin ini, Anda perlu melatih algoritma. Sehingga mampu menerjemahkan teks. Mulai dari memberikan dataset berupa rangkaian kata dalam dua bahasa berbeda.
Nantinya, algoritma akan mempelajari pola dari data tersebut. Aplikasi ini mengembangkan aturan dalam penerjemahan teks. Anda tidak perlu menerjemahkan teks secara manual mengandalkan kamus.
4. Asisten Virtual
Asisten virtual adalah profesi yang cukup populer di masa sekarang. Penerapan asisten virtual dapat ditemukan pada chatbot aplikasi perpesanan instan.
Secara sederhana, chatbot bisa dipahami sebagai program komputer dengan mengandalkan pembelajaran mesin guna menjalin komunikasi bersama manusia. Kehadirannya membantu suatu bisnis untuk menghadirkan pelayanan konsumen secara lebih cepat dan efisien.
5. Deteksi Penipuan
Bank maupun lembaga keuangan sudah mengandalkan algoritma teknologi ini guna mendeteksi transaksi penipuan. Algoritma akan melakukan analisis riwayat transaksi nasabah dan menemukan pola yang mungkin mengarah pada aktivitas penipuan.
Ada banyak hal yang mungkin menunjukkan adanya penipuan. Misalnya saja pembelian dalam jumlah besar yang tidak biasa. Misalnya lagi transaksi yang dilangsungkan melalui lokasi berbeda.
6. Pengenalan Gambar
Cara kerja machine learning bisa mendukung pengenalan gambar. Algoritmanya bisa dilatih guna mengenali dan mengklasifikasikan gambar didasarkan pada konten. Pengenalan gambar dapat diterapkan pada beragam aplikasi.
Misalnya saja fitur pengenalan wajah pada smartphone. Mesinnya akan mampu mengenali wajah pemilik smartphone guna membuka kunci perangkat.
Pengenalan gambar juga banyak dimanfaatkan oleh perusahaan perbankan dan keuangan. Misalnya saja untuk autentikasi pada aplikasi perbankan dan pembayaran digital. Sehingga prosesnya berlangsung lebih aman dan mudah.
7. Diagnosis Medis
Teknologi ini bahkan juga bermanfaat dalam bidang kesehatan. Kehadirannya bisa membantu perawatan kesehatan, khususnya mendiagnosis penyakit dan keadaan pasien.
Contohnya saja algoritmanya bisa menganalisis citra medis (misalnya sinar-X atau MRI) guna mengidentifikasi kelainan. Hal tersebut memberikan informasi tentang indikasi penyakit maupun keadaan khusus.
8. Rekomendasi Produk pada Platform E-commerce
Cara kerja machine learning juga diterapkan pada platform e-commerce. Dalam kehidupan sehari-hari, mungkin Anda sudah akrab dengan aktivitas berbelanja online di platform e-commerce.
Ketika Anda belanja secara online, algoritma pembelajaran mesin akan melakukan analisis pada data pembelian, riwayat penelusuran hingga data demografis. Nantinya Anda akan mendapatkan rekomendasi produk yang mungkin disukai.
Anda akan terbantu dalam menemukan produk yang relevan dengan keperluan maupun keinginan. Tentu hal ini akan menghemat waktu dalam berbelanja online. Termasuk juga meningkatkan pengalaman berbelanja online.
9. Filter Spam pada Email
Cara kerja machine learning juga diterapkan pada filter spam di email. Anda akan terbantu dalam identifikasi dan filter email yang tidak dikehendaki. Misalnya email penipuan (phising) hingga promosi yang tidak relevan.
Melalui filter spam pada email, Anda akan terhindar dari ancaman keamanan. Selain itu, kotak masuk pada email juga akan terlihat lebih bersih.
10. Analisis Data Keuangan
Cara kerja machine learning bahkan diterapkan dalam dunia keuangan, yakni untuk menganalisis data pasar kompleks. Misalnya saja terkait harga saham, tren ekonomi sampai berita keuangan.
Analisis ini bermanfaat bagi investor maupun analis keuangan. Mereka dapat memprediksi tren pasar, membuat keputusan dan menurunkan tingkat risiko.
Di masa sekarang, pembelajaran mesin adalah teknologi yang begitu diperlukan oleh manusia. Penerapan cara kerja machine learning memberikan begitu banyak manfaat bagi masyarakat dalam beragam aspek.
