Yuk Kenali Tipe, Aplikasi, dan Contoh Machine Learning!
Machine learning merupakan salah satu bukti perkembangan teknologi. Di dunia bisnis yang semakin kompetitif, machine learning sering dimanfaatkan oleh perusahaan untuk meningkatkan kinerja perusahaan. Saat ini, hampir semua aplikasi dan software di internet mengadopsi machine learning. Sebelum memahami konsep machine learning, kita harus memahami konsep artificial intelligence terlebih dahulu. Artificial intelligence atau biasa disingkat dengan AI merupakan sebuah program yang menunjukkan kemampuan kognitif yang mirip dengan manusia. Teknologi ini dapat membuat komputer berpikir seperti manusia dan memecahkan masalah seperti manusia. Secara umum AI digunakan untuk menunjukkan semua program komputer yang dapat bekerja seperti manusia. Artificial intelligence dapat dimanfaatkan untuk mengenali gambar dan pemrosesan bahasa. AI dibagi menjadi dua kategori, yaitu machine learning dan deep learning. Deep learning adalah versi machine learning yang lebih khusus yang membutuhkan metode yang lebih kompleks untuk masalah yang lebih spesifik.
Dengan memanfaatkan algoritma machine learning, artificial intelligence akan lebih powerful. Machine learning membutuhkan berbagai teknik pemrograman agar dapat memproses data dalam jumlah besar dan mengekstrak informasi yang berguna. Dengan cara ini, machine learning dapat memperbaiki iterasi sebelumnya dengan belajar dari data yang telah diproses. Salah satu komponen penting dalam machine learning adalah big data. Semua tipe artificial intelligence membutuhkan data yang berkualitas untuk menghasilkan output yang baik. Big data memerlukan proses cleaning yang rumit dan membutuhkan waktu yang relatif lama. Proses cleaning ini sangat penting karena semakin banyak data yang bersih, mudah digunakan, dan dapat dibaca oleh mesin, maka semakin efektif pula proses pelatihan algoritma machine learning. Machine learning dapat diaplikasikan di berbagai industri. Saat ini ada tiga tipe algoritma machine learning yang sangat populer. Apakah kamu tahu apa saja tipe algoritma tersebut dan bagaimana pengaplikasian algoritma machine learning? Pada artikel kali ini, DQLab akan menjelaskan apa saja tipe-tipe machine learning dan bagaimana pengaplikasian machine learning di era industri 4.0. Penasaran? Let"s get started!
1. Tipe-Tipe Machine Learning
Machine learning dibagi menjadi tiga, yaitu supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning. Supervised learning adalah salah satu jenis machine learning yang paling dasar. Dalam pembelajaran ini, algoritma dilatih menggunakan data berlabel. Data pada algoritma ini dibagi menjadi dua, yaitu data training dan data testing. Data training jumlahnya lebih kecil yang digunakan untuk membangun dan melatih model. Sedangkan data testing adalah data yang jumlahnya lebih besar dan berfungsi untuk menganalisis masalah dan memberikan solusi. Algoritma supervised learning akan menemukan hubungan antar variabel dalam dataset. Algoritma ini akan terus meningkat karena bisa dilatih secara terus menerus hingga mendapatkan model yang paling efektif dan akurat.
Keuntungan unsupervised learning adalah algoritma ini dapat bekerja tanpa data label. Artinya, algoritma ini tidak membutuhkan bantuan manusia dalam proses identifikasi data yang dilakukan oleh mesin karena sudah bisa dikerjakan secara mandiri oleh program. Jika dalam supervised learning data berlabel digunakan untuk menentukan sifat dari hubungan antara dua titik, unsupervised learning tidak menggunakan data berlabel yang mengakibatkan munculnya struktur data yang tersembunyi. Munculnya struktur data yang tersembunyi ini membuat algoritma unsupervised learning lebih fleksibel karena dapat beradaptasi dengan berbagai struktur data. Oleh karena itu, algoritma ini lebih mudah untuk dikembangkan jika dibandingkan dengan algoritma supervised learning.
Reinforcement learning terinspirasi dari cara manusia belajar dalam kehidupan sehari-hari. Algoritma ini dapat memperbaiki dirinya sendiri dan belajar dari situasi menggunakan metode trial and error. Output yang diinginkan akan diperkuat dan output yang tidak diperlukan dapat diolah kembali. Jika hasil output tidak diinginkan, maka algoritma akan dipaksa untuk mengulang hingga menemukan hasil yang lebih baik.
Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan
2. Pengaplikasian Machine Learning
Salah satu keunggulan machine learning adalah mudah beradaptasi dan memiliki sifat dinamis. Algoritma machine learning dapat digunakan sebagai pengganti tenaga kerja dengan keterampilan medium. Salah satu bentuk pengaplikasian machine learning adalah pada teknologi chatbots. Chatbots dapat menganalisis permintaan pelanggan dan memberikan support secara langsung. Algoritma machine learning juga dapat membantu meningkatkan pengalaman pengguna dan penyesuaian platform online. Facebook, Google, Amazon, Netflix menggunakan machine learning dalam sistem rekomendasi untuk memaksimalkan konten dan menyediakan konten sesuai preferensi pengguna. Facebook dan Instagram juga menggunakan algoritma machine learning untuk umpan berita dan iklan yang relevan dengan iklan yang dicari oleh penggunanya. Netflix akan mengumpulkan data history penggunanya dan merekomendasikan berbagai film dan serial berdasarkan preferensi pengguna. Google menggunakan machine learning untuk menyusun hasil pencarian dan sistem rekomendasi YouTube.
3. Machine Learning vs Artificial Intelligence
Saat ini istilah artificial intelligence digunakan sebagai istilah umum untuk menunjukkan teknologi yang bisa bekerja seperti manusia. Machine learning merupakan bagian dari artificial intelligence yang memerlukan algoritma untuk meningkatkan kemampuannya sendiri. Machine learning tidak diprogram secara statis, artinya algoritma ini dapat dikembangkan untuk tujuan lain. Oleh karena itu, machine learning sangat cocok diterapkan di berbagai bidang industri yang sering berubah-ubah.
Istilah machine learning sangat berhubungan erat dengan data science. Data science merupakan gabungan ilmu statistika, matematika, dan ilmu komputer. Di era modern, perkembangan jumlah data meningkat drastis. Hal ini menyebabkan banyak perusahaan mulai tertarik untuk mengeksplorasi data guna menghasilkan insight yang bermanfaat bagi performa perusahaan. Proses pengolahan data ini merupakan salah satu tanggung jawab seorang data scientist. Tak hanya banyak diimplementasikan di berbagai sektor, data science juga dapat dipelajari oleh siapapun.
Baca juga : Belajar Data Science: Pahami Penggunaan Machine Learning pada Python
4. Yuk Mulai Belajar Data Science Sekarang!
Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri 4.0. Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industri data yang sebenarnya! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!
Penulis: Galuh Nurvinda Kurniawati
Editor: Annissa Widya Davita
