Machine Learning adalah istilah yang sangat umum di dunia ilmu komputer dan Artificial Intelligence (AI).
Bagi yang tertarik di bidang atau ilmu ini, Anda berada di artikel yang tepat karena di sini akan ada pembahasan mengenai pengertian machine learning, metode yang digunakan, dan cara kerjanya.
Untuk mengetahui seluk beluk machine learning secara menyeluruh, mari tetap membaca.
Pengertian machine learning
Machine learning adalah bagian atau cabang dari AI serta ilmu komputer. Banyak orang yang mengira bahwa machine learning sama dengan AI.
Pada kenyataannya, keduanya adalah hal yang berbeda. Dalam membuat AI, machine learning akan dibutuhkan.
Hal ini terjadi karena machine learning melibatkan penggunaan data, algoritma, kalkulasi matematis, dan semacamnya.
Bisa dibilang machine learning adalah ilmu yang cukup kompleks dan bila disimpulkan, machine learning adalah metode analisis data yang mengotomatiskan pembuatan model analitik.
Ini adalah cabang kecerdasan buatan yang didasarkan pada gagasan bahwa sistem dapat belajar dari data, mengidentifikasi pola, dan dapat membuat keputusan dengan minim intervensi dari manusia.
Machine learning di masa lalu sudah sangat jauh berbeda dengan zaman sekarang, ini karena Teknologi komputasi baru.
Teknologi ini lahir dari pengenalan pola dan teori bahwa komputer dapat belajar tanpa diprogram untuk melakukan tugas-tugas tertentu.
Peneliti yang tertarik dengan kecerdasan buatan ingin melihat apakah komputer dapat belajar dari data.
Aspek interaktif dari machine learning juga termasuk penting karena ketika model dihadapkan pada data baru, mesin dapat beradaptasi secara mandiri.
Mesin belajar dari perhitungan sebelumnya untuk menghasilkan keputusan dan hasil yang andal dan dapat diulang.
Akhirnya, dengan perkembangan sedemikian rupa, jadilah machine learning yang dikenal sekarang.
Tipe machine learning
Melansir Coursera, setidaknya ada tiga metode dari machine learning yang perlu Anda ketahui. Berikut ini adalah pembahasannya:
1. Supervised learning
Dinamai demikian karena mesin "diawasi" saat sedang belajar, yang berarti Anda memasukkan informasi algoritma untuk membantunya belajar.
Hasil yang Anda berikan ke mesin diberi label data, dan sisa informasi yang Anda berikan digunakan sebagai fitur input.
2. Semi-supervised learning
Metode ini menggunakan data berlabel dan tidak untuk melatih algoritma. Metode Semi-supervised learning digunakan bersama metode lainnya seperti klasifikasi, regresi, dan presiksi.
Contoh penggunaannya ialah proses identifikasi wajah seseorang pada webcam atau kamera smartphone.
3. Unsupervised learning
Berbeda dari supervised learning yang membutuhkan pengawasan sepenuhnya, unsupervised learning mencari pola yang kurang jelas dalam data tanpa perlu diawasi terus menerus.
Machine learning jenis ini sangat membantu ketika Anda perlu mengidentifikasi pola dan menggunakan data untuk membuat keputusan.
Algoritma umum yang digunakan dalam unsupervised learning termasuk model k-means, model campuran Gaussian, hidden Markovs, dan pengelompokan hierarkis.
4. Reinforcement learning
Reinforcement learning adalah jenis pembelajaran mesin yang paling dekat dengan cara manusia belajar.
Algoritma atau agen yang digunakan belajar dengan cara berinteraksi dengan lingkungannya dan mendapatkan imbalan positif atau negatif.
Salah satu algoritma umum dari reinforcement learning ini adalah Q-learning.
Pengaplikasian machine learning
Machine learning adalah ilmu komputer dan AI yang sudah diaplikasikan ke berbagai aspek kehidupan. Di bawah ini adalah beberapa contohnya:
- Fitur personalisasi konten di media sosial
- Asisten virtual yang memahami perintah suara
- Daftar rekomendasi produk di e-commerce
- Teknologi image recognition atau face recognition.
Melalui artikel ini Anda sudah memahami bahwa machine learning adalah cabang dari ilmu komputer dan juga AI.
Selain mengetahui pengertian machine learning, Anda juga sudah mengetahui jenis serta pengaplikasiannya di kehidupan saat ini. Semoga bermanfaat.
