Apa Itu Machine Learning? Pengertian, Teknik Belajar dan Cara Kerjanya

Machine learning telah menjadi salah satu konsep yang mendominasi dunia teknologi saat ini. Dalam era yang dipenuhi dengan data yang terus berkembang, machine learning memberikan kemampuan pada komputer untuk belajar dan beradaptasi secara mandiri dari pengalaman. Yuk, cari tahu lebih jauh tentang machine learning di bawah ini.

Apa Itu Machine Learning?

Machine learning adalah cabang dari kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) yang memungkinkan komputer untuk belajar dan meningkatkan kinerjanya secara mandiri dari pengalaman tanpa harus diprogram secara eksplisit.

Konsep utama di balik machine learning adalah memberikan kemampuan pada komputer untuk mengenali pola dalam data, belajar dari pola-pola tersebut dan membuat prediksi atau pengambilan keputusan berdasarkan informasi yang diberikan.

Di sini, komputer menggunakan algoritma dan model matematis untuk menganalisis data. Data tersebut dapat berupa berbagai jenis, seperti teks, gambar, suara atau data numerik.

Komputer mempelajari pola-pola yang terdapat dalam data tersebut dan membangun model yang dapat digunakan untuk melakukan tugas-tugas tertentu. Misalnya seperti klasifikasi, regresi, pengenalan wajah atau rekomendasi.

Proses pembelajaran dalam machine learning melibatkan penggunaan data pelatihan yang telah diberi label atau anotasi. Komputer belajar untuk membuat hubungan antara input (fitur) dengan output (label) yang diinginkan dengan membangun model yang dapat memetakan input ke output yang sesuai.

Selama proses pelatihan, model dikoreksi dan disesuaikan agar dapat memberikan prediksi yang akurat. Proses ini memang rumit, tapi komputer dapat melakukannya dengan sangat cepat.

Keunggulan machine learning terletak pada kemampuannya untuk mengatasi masalah kompleks dan menemukan pola-pola yang mungkin sulit terlihat oleh manusia. Dengan menganalisis jumlah data yang besar dan beragam, machine learning dapat memberikan wawasan yang berharga dan solusi yang efektif dalam berbagai bidang.

Contohnya adalah seperti pengenalan wajah, analisis data, penganalisaan risiko, pengenalan ucapan dan banyak lagi. Untuk itu, penggunaan machine learning ini sangat luas. Bahkan, teknologi yang terus berkembang ini juga dipakai oleh ilmuwan dalam menciptakan robot cerdas.

Bahkan, dalam tahap lebih lanjut, machine learning memungkinkan komputer untuk mengenali pola, membuat prediksi dan mengambil keputusan dengan kemampuan yang mirip dengan kemampuan manusia serta membuka banyak potensi dalam berbagai bidang.

3 Teknik Belajar Machine Learning

Terdapat beberapa teknik belajar yang digunakan machine learning untuk melatih model dan memperoleh pemahaman yang lebih baik tentang data yang tersedia. Berikut adalah penjelasan lebih rinci tentang teknik belajar dalam machine learning:

Supervised Learning

Teknik ini melibatkan penggunaan data pelatihan yang telah diberi label atau anotasi. Dalam supervised learning, kamu memiliki contoh-contoh data yang telah ditandai dengan label yang sesuai.

Misalnya, jika kamu ingin melatih model untuk mengenali gambar kucing, kamu akan memberikan gambar-gambar kucing yang telah diberi label "kucing". Komputer belajar untuk memetakan fitur-fitur (seperti ukuran, bentuk dan warna) dari gambar-gambar tersebut ke label yang sesuai.

Ini dilakukan untuk membangun model yang dapat mempelajari hubungan antara fitur-fitur tersebut dan label yang diinginkan. Dengan demikian, model dapat digunakan untuk memprediksi label dari gambar-gambar kucing baru yang belum pernah dilihat sebelumnya.

Unsupervised Learning

Teknik ini melibatkan penggunaan data yang tidak memiliki label. Dalam unsupervised learning, komputer menggunakan algoritma clustering (clustering algorithm) atau dimensionality reduction untuk menemukan pola, struktur atau kelompok dalam data tanpa adanya bimbingan eksternal.

Algoritma clustering digunakan untuk mengelompokkan data ke dalam kelompok-kelompok yang memiliki kesamaan karakteristik, sedangkan algoritma dimensionality reduction digunakan untuk mengurangi dimensi data sehingga dapat memberikan representasi yang lebih sederhana namun tetap mempertahankan informasi penting.

Unsupervised learning dapat membantu kamu untuk mendapatkan wawasan baru tentang data, menemukan pola yang tidak terlihat sebelumnya atau mengklasifikasikan data ke dalam kelompok-kelompok yang berbeda.

Reinforcement Learning

Teknik ini melibatkan interaksi antara agen (komputer) dengan lingkungan tertentu. Dalam reinforcement learning, agen belajar melalui percobaan dan tindakan yang diambil dalam lingkungan untuk memaksimalkan reward yang diberikan oleh lingkungan.

Agen menerima umpan balik dalam bentuk reward atau hukuman berdasarkan tindakan yang diambil. Melalui proses trial and error, agen belajar untuk memilih tindakan yang optimal berdasarkan keadaan saat itu.

Contoh penerapan reinforcement learning adalah dalam pengembangan sistem kontrol otomatis atau permainan komputer, di mana agen belajar melalui percobaan dan pengalaman untuk mencapai tujuan yang telah ditentukan.

Dengan menggunakan teknik-teknik belajar ini, machine learning memungkinkan komputer untuk belajar secara mandiri dari data dan membangun model yang dapat melakukan prediksi, klasifikasi atau pengambilan keputusan yang lebih baik

5 Cara Kerja Machine Learning

Setelah model machine learning terlatih dan dievaluasi, langkah-langkah berikut menjelaskan cara kerjanya dalam penggunaan model. Yuk, baca sampai selesai.

1. Prediksi

Prediksi adalah salah satu aplikasi utama dari machine learning. Di sini, model machine learning dilatih menggunakan data yang telah diberi label atau anotasi.

Setelah melalui proses pelatihan, model dapat digunakan untuk membuat prediksi pada data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya. Contohnya, jika model dilatih untuk mengenali gambar kucing, model dapat digunakan untuk memprediksi apakah gambar yang baru diberikan kepadanya mengandung gambar kucing atau bukan.

2. Klasifikasi

Klasifikasi adalah proses di mana model machine learning mengelompokkan atau mengkategorikan data ke dalam kategori atau kelas yang telah ditentukan sebelumnya. Misalnya, jika model dilatih untuk mengklasifikasikan email sebagai spam atau non-spam, model dapat digunakan untuk mengklasifikasikan email baru yang masuk ke dalam salah satu dari kedua kategori tersebut.

Model belajar dari data pelatihan yang telah diberi label untuk mengenali pola-pola tertentu dan membedakan antara kategori yang berbeda.

3. Rekomendasi

Rekomendasi adalah aplikasi machine learning yang digunakan untuk memberikan saran atau rekomendasi berdasarkan data dan pola yang telah dipelajari oleh model. Contohnya adalah sistem rekomendasi produk di platform e-commerce atau rekomendasi konten di platform media sosial.

Model belajar dari preferensi atau riwayat pengguna untuk memberikan rekomendasi yang sesuai dengan minat atau kebutuhan mereka. Dengan memanfaatkan machine learning, sistem rekomendasi dapat menghasilkan pilihan yang lebih personal dan relevan bagi pengguna.

4. Optimasi

Machine learning juga dapat digunakan untuk mengoptimalkan proses atau keputusan. Dalam hal ini, model machine learning digunakan untuk mempelajari pola dan hubungan antara input dan output dalam suatu proses.

Setelah melalui proses pelatihan, model dapat menghasilkan prediksi atau solusi yang optimal. Misalnya, dalam industri manufaktur, model dapat digunakan untuk mengoptimalkan parameter produksi, seperti suhu atau kecepatan untuk menghasilkan kualitas produk yang lebih baik atau meningkatkan efisiensi produksi.

5. Deteksi Anomali

Deteksi anomali melibatkan penggunaan machine learning untuk mengidentifikasi pola yang tidak biasa, langka atau mencurigakan dalam data. Model machine learning dilatih dengan data yang mewakili situasi normal atau non-anomali, sehingga mereka dapat mengenali pola yang tidak sesuai dengan data tersebut.

Contohnya, dalam bidang keamanan jaringan, model dapat digunakan untuk mendeteksi aktivitas yang mencurigakan atau serangan siber yang tidak terdeteksi oleh metode konvensional. Dengan mendeteksi anomali, tindakan pencegahan dapat diambil untuk menjaga keamanan sistem atau jaringan tersebut.

Cara kerja machine learning melibatkan semua langkah-langkah ini untuk memanfaatkan model yang telah dilatih dalam melakukan tugas-tugas seperti prediksi, klasifikasi, rekomendasi, optimisasi dan deteksi anomali.

Dengan meningkatnya ketersediaan data dan kemajuan teknologi, machine learning terus berkembang dan memberikan kontribusi yang signifikan dalam berbagai bidang, mulai dari bisnis hingga ilmu pengetahuan.

Baca Juga : Inovasi Pembelajaran: Bagaimana IoT Mengubah Lanskap Pendidikan Modern

Penutup

Machine learning telah menjadi bagian integral dari dunia teknologi saat ini. Dengan kemampuannya untuk mengenali pola, membuat prediksi dan mengambil keputusan secara mandiri, machine learning memberikan potensi yang besar dalam berbagai bidang.

Contohnya seperti pengenalan wajah, deteksi kecurangan, analisis pasar, termasuk memberi rekomendasi teknik penjualan yang tepat dari tren pasar terkini dan banyak lagi.

Dengan pemahaman tentang pengertian machine learning, teknik belajar dan cara kerjanya, kamu dapat mengaplikasikan teknologi ini secara efektif dan mengoptimalkan potensi yang dimilikinya. Tapi, sebelum itu kamu harus memulai optimasi skills dulu di bidang teknologi.

Misalnya dengan mengikuti Kelas Koding atau secara spesifik kamu bisa mulai belajar bahasa pemrograman Python. Python dianggap sebagai salah satu bahasa pemrograman yang paling tepat untuk machine learning.

Serunya, kamu bisa belajar Python di GAMELAB.ID. Jadi, jika kamu ingin menjadi seorang yang ahli di bidang machine learning, yuk ikuti pelatihan di GAMELAB.ID. Kamu juga bisa bertanya ke tim GAMELAB.ID seputar Kelas Koding, Pyhton atau kelas lainnya dengan klik ini.