Sejak pertama kali komputer diciptakan, manusia sudah memikirkan cara agar komputer dapat belajar dari pengalaman. Hal tersebut terbukti pada tahun 1952 saat Arthur Samuel menciptakan program bernama game of checkers di sebuah komputer IBM. Program tersebut dapat mempelajari gerakan untuk memenangkan permainan checkers dan menyimpan gerakan tersebut ke dalam memorinya. Dari sanalah kemudian muncul apa yang disebut machine learning.
Apa itu machine learning?
Machine learning merupakan bagian dari kecerdasan buatan yang dapat mempelajari pola atau data secara otomatis (Sumber: Pexels)
Menurut IBM, machine learning merupakan cabang dari kecerdasan buatan (AI) dan ilmu komputer yang berfokus pada penggunaan data dan algoritma untuk meniru cara manusia belajar dan secara bertahap dapat meningkatkan akurasinya. Machine learning merupakan komponen penting dari bidang ilmu tentang perkembangan data. Melalui penggunaan statistik, algoritma machine learning dilatih untuk membuat klasifikasi atau prediksi dalam pengembangan data.
Pengembangan data yang ditangani machine learning ini mencakup wawasan utama dari kecerdasan buatan dan pengambilan keputusan dalam aplikasi atau bisnis. Keberadaan machine learning disebut mampu memengaruhi matrik pertumbuhan ideal dari basis data dalam dunia bisnis teknologi informasi.
Perkembangan data yang makin hari semakin besar dan bertumbuh, permintaan pasar untuk ilmuwan data juga akan meningkat. Hal ini nantinya akan menuntut para pakar data untuk mengidentifikasi pertanyaan bisnis yang paling relevan dan lantas melakukan sinkronisasi terhadap data untuk menjawab itu. Peran machine learning ada dalam penyesuaian antara pertanyaan dan jawaban terkait data yang terus berkembang ini.
Secara umum bisa dikatakan bahwa machine learning adalah metode analisis data yang dilakukan dengan otomatisasi pembuatan model analitis. Sebagai cabang dari AI, machine learning didasarkan pada gagasan bahwa sistem dapat belajar dari data, mengidentifikasi pola, dan membuat keputusan dengan sedikit intervensi manusia dalam proses tersebut.
Baca juga: Mengapa voice assistant sering pakai suara perempuan?
Proses mempelajari data
Machine learning mampu mempelajari data secara otomatis sesuai metode atau tipe yang dipakai (Sumber: Pexels)
Istilah machine learning pada dasarnya menjelaskan proses komputer dalam mempelajari data. Oleh karena itu, kita pasti akan terus bersinggungan dengan data ketika mempelajari machine learning. Data bisa saja sama, akan tetapi algoritma dan pendekatannya berbeda-beda untuk mendapatkan hasil yang optimal. Machine learning sendiri merupakan salah satu cabang dari disiplin dalam kecerdasan buatan (artificial intelligence) yang membahas pembangunan sistem berdasarkan data.
Ikuti cara manusia
Machine learning bekerja seperti cara manusia menganalisis pola (Sumber: Pexels)
Program machine learning mengikuti cara belajar manusia, yakni belajar dari contoh dan masalah sebelumnya. Machine learning akan mempelajari pola dari contoh yang dianalisis untuk menentukan jawaban dari pertanyaan-pertanyaan berikutnya.
Memang, tidak semua masalah bisa dipecahkan dengan program machine learning, namun seringkali algoritma yang bersifat kompleks ternyata bisa dipecahkan dengan mudah oleh machine learning. Beberapa contoh program berbasis machine learning yang digunakan dalam kehidupan sehari-hari adalah pendeteksi spam, pendeteksi wajah, rekomendasi produk, asisten virtual, diagnosis medis, pendeteksi penipuan kartu kredit, perdagangan saham, segmentasi pelanggan, dan mobil dengan kemudi otomatis.
Baca juga: Teknologi AI yang banyak pengaruhi dunia bisnis
Machine Learning VS Deep Learning VS Neural Networks
Perbedaan machine learning dengan deep learning dan neural networks (Sumber: ibm.com)
Machine learning pada dasarnya memiliki perbedaan mendasar jika dibandingkan dengan deep learning maupun neural networks meski sama-sama bersinggungan sebagai kecerdasan buatan. Adapun perbedaan-perbedaan itu adalah sebagai berikut,
| Machine Learning | Deep Learning | Neural Networks |
| Bagian dari artificial intelligence | Bagian dari machine learning | Basis utama dari algoritma deep learning |
| Lebih besar dan umum daripada deep learning | “deep” mengacu pada kedalaman neural networks | Terdiri dari tiga lapisan neural atau lebih yang mencakup input dan output |
| Memerlukan panduan lewat algoritma AI lewat bantuan tangan manusia | Dapat membenahi dan menentukan algoritma dalam penyesuaian melalui neural networks | Bekerja untuk memprediksi secara akurat penyesuaian dalam deep learning |
| Masih memerlukan pemrograman manusia dalam metode komputasinya | Mampu mempelajari sendiri metode komputasinya seolah-olah memiliki otak sendiri | Menjadi jaringan “otak” dari deep learning. |
Cara kerja machine learningBaca juga: 8 Peran Artificial Intelligence dalam dunia marketing
Machine learning bekerja sesuai dengan metode yang diambil yaitu dengan pengawasan, tanpa pengawasan, atau penguatan (Sumber: Pexels)
Pada dasarnya, ada empat jenis cara kerja machine learning. Keempatnya adalah pembelajaran terarah (supervised learning), pembelajaran tak terarah (unsupervised learning), pembelajaran semi terarah (semi-supervised learning), dan reinforcement learning. Alur kerja machine learning meliputi pengumpulan data, eksplorasi data, pemilihan model (regresi linier, regresi logistik, neural network, dan lain sebagainya), pemberian latihan terhadap model yang dipilih, evaluasi model, dan prediksi.
Akurasi awal dari program machine learning biasanya sangat buruk, sebab pada mulanya program ini “tidak tahu apa-apa”. Namun, seiring berjalannya waktu semakin sering kita melatih suatu program, semakin banyak pula contoh-contoh yang dipelajari oleh mereka. Maka, program machine learning akan semakin “cerdas” dan akurat. Misalnya saja saat kita bermain gim role playing game (RPG) yang menggunakan artificial intelligence. pertama kali kita bermain dengan RPG tersebut, maka dengan mudah kita akan bisa memenangkan permainan. Namun, setelah beberapa kali permainan, engine atau algoritma game itu akan belajar dari pola-pola sebelumnya, sehingga lawan semakin sulit dikalahkan.
Baca juga: 6 Tips eksplorasi AI untuk bisnis kamu
3 Metode yang digunakan dalam machine learning
Tiga metode atau tipe machine learning (Sumber: Potentiaco.com)
Menurut Pioneerlabs, machine learning merupakan domain ilmu komputer dengan basis matematika komputasi dan statistik yang dapat mempelajari pola dalam data untuk membuat prediksi masa depan. Dalam perkembangannya, machine learning dijalankan dengan tiga metode utama yaitu,
1. Supervised Learning
Metode supervised learning dilakukan dengan pemberian label pada dataset yang digunakan oleh machine learning dan diklasifikasikan oleh pengembang dengan memungkinkan algoritma melihat tingkat akurasi kinerjanya. Pengawasan machine learning dalam metode ini dilakukan oleh data berlabel yang nantinya membuat machine learning mempelajari apa hubungan dan ketergantungan antar data.
Cara kerja metode ini adalah memasukkan informasi sebagai input dan data berlabel sebagai hasil atau output. Input dalam machine learning pinjaman bank misalnya dapat berupa data rinci seperti usia, gaji, jumlah pinjaman, jumlah terutan, riwayat pinjaman, dan lain sebagainya. Sedangkan output-nya dapat berupa hasil dari keseluruhan jumlah orang yang membayar pinjaman dan berapa jumlah orang gagal membayar.
2. Semi-supervised Learning (Unsupervised)
Metode semi-supervised learning bisa disebut juga sebagai metode machine learning tanpa pengawasan. Sehingga, prosesnya dilakukan pada dataset mentah yang tidak berlabel dan algoritma machine learning akan mencoba mengidentifikasi pola dan relasi antar data tanpa bantuan dari pengembang.
Metode unsupervised learning pada umumnya memang tidak ada bantuan dari manusia agar komputer benar-benar mempelajari sebuah data dan relasinya secara mandiri. Dalam kasusnya, dataset tidak berlabel dan mesin secara komputasi akan mengidentifikasi pola dalam data. Unsupervised learning digunakan untuk memudahkan pengembang mengambil keputusan.
Dalam kasus machine learning pinjaman bank tadi, sebuah unsupervised learning dapat mendeteksi anomali atau mengungkap transaksi atau pembayaran yang curang. Unsupervised learning dapat secara otomatis mencari informasi setelah mengelompokkan pola dari semua data peminjam dari sebuah bank dan memunculkannya sebagai sebuah output tanpa harus memasukkan data berlabel secara rinci.
3. Reinforcement Learning
Metode machine learning yang satu ini dijalankan dengan menggunakan dataset bersistem “rewards/punishment” dan menawarkan umpan balik ke algoritma untuk belajar dari pengalamannya secara coba-coba (random). Metode “coba-coba” ini hampir sama dengan sistem pemahaman pola yang dilakukan manusia yaitu belajar dari percobaan.
Hal ini yang lantas membuat metode ini disebut sebagai machine learning dengan tipe penguatan pembelajaran. Algoritma dalam metode ini akan belajar secara terus-menerus dari lingkungan atau kebiasaan interaksi yang berhubungannya dengannya. Dari sana nantinya algoritma akan mendapat “rewards” atau “punishment” sebagai impresi positif dan negatif berdasarkan tindakan percobaannya.
Dalam kasus machine learning pinjaman bank, algoritma reinforcement learning akan mengklasifikasikan pelanggan berisiko tinggi secara default dan akan mengelompokkan pelanggan yang gagal bayar sebagai aspek negatif secara otomatis.
Baca juga: Artificial Intelligence terbaru Microsoft Word
Bagaimana pendapat Anda? Ternyata, konsep machine learning tak serumit yang dibayangkan ya? Nah, bagi kamu yang tertarik berkarier sebagai ahli IT dan pengembangan AI, maka kamu bisa menemukan jalanmu lewat EKRUT. Silakan klik tautan di bawah ini untuk mendaftar.
Sumber:
- Mengenal Teknologi Machine Learning (Pembelajaran Mesin)
- Pengenalan terhadap Machine Learning | by Makers Institute
- What is Machine Learning?
