Apa Itu Machine Learning Dan Cara Kerjanya

Sejak penemuan komputer pertama, orang telah berpikir tentang bagaimana komputer dapat belajar dari pengalaman. Hal ini terbukti pada tahun 1952 ketika Arthur Samuel mengembangkan program bernama Draft pada komputer IBM. Program ini dapat mempelajari gerakan untuk memenangkan permainan kotak-kotak dan menyimpan gerakan ini dalam memori. Inilah yang dikenal sebagai machine learning. Singkatnya, machine learning adalah  ilmu yang berfokus pada pengajaran komputer untuk berperilaku seperti otak manusia dengan belajar secara mandiri dari waktu ke waktu. Pembelajaran mesin adalah salah satu bidang kecerdasan buatan (AI) yang paling umum. Tugas utama machine learning adalah meningkatkan kemampuan mesin untuk mempelajari informasi baru dari data dan mengembangkan kemampuan mesin untuk memecahkan  masalah.

Machine learning memerlukan data  atau input pelatihan untuk mengajarkan mesin cara memecahkan masalah, menjawab pertanyaan, dan menarik kesimpulan dari hasil pemrosesan data. Seiring perkembangan waktu dan teknologi, algoritme pembelajaran mesin yang digunakan menjadi lebih luas dan  canggih karena terus diperbarui dengan data.

 

Apa itu Machine Learning?

Machine learning adalah bidang kecerdasan buatan (AI) dan ilmu komputer, dengan fokus pada penggunaan data dan algoritme untuk meniru metode pembelajaran manusia  dan secara bertahap  meningkatkan akurasi. Machine learning adalah bagian penting dari  ilmu rekayasa data. Menggunakan statistik, algoritma pembelajaran mesin dilatih untuk membuat klasifikasi atau prediksi dalam evolusi data. Pengembanagan data machine learning  ini berisi wawasan penting dari kecerdasan buatan dan pengambilan keputusan dalam aplikasi dan perusahaan. Keberadaan machine learning dikatakan mampu mempengaruhi matriks pertumbuhan ideal database dalam dunia bisnis teknologi informasi.

Perkembangan data tumbuh dari hari ke hari, dan  permintaan pasar untuk ilmuwan data juga  meningkat. Ini nantinya akan membutuhkan pakar data untuk mengidentifikasi pertanyaan bisnis yang paling relevan dan menyinkronkan data untuk menjawabnya. Peran pembelajaran mesin adalah untuk mencocokkan pertanyaan  terkait data yang  berkembang ini dengan jawaban. Secara umum, machine adalah metode analisis data yang dilakukan melalui pembuatan model analitik secara otomatis. Machine learning turunan dari AI,  didasarkan pada gagasan bahwa sistem dapat belajar dari data, mengenali pola, dan membuat keputusan dengan  intervensi manusia yang minimal dalam prosesnya. Contoh praktis penggunaan machine learning dalam kehidupan sehari-hari adalah fitur pengenalan wajah ponsel. Perangkat seluler yang  diajarkan untuk mengenali wajah Anda hanya akan terbuka jika menangkap gambar wajah yang benar. Jika perangkat memindai wajah lain, kunci ponsel tidak akan terbuka. Machine learning dirancang untuk mengenali pola dan mengklasifikasikan data baru  dalam  model. Anda dapat mendeteksi kesalahan dan membuat keputusan tanpa bantuan  manusia. Semakin banyak pembelajaran mesin yang digunakan dan semakin banyak pola yang dikenali dari data input, semakin akurat keputusannya. Hal ini tentunya membuka peluang untuk mempercepat kinerja industri dan mempercepat proses produksi.
 
 

Bagaimana cara kerja Machine Learning ?

 
1. Decision Process
Terdapat alat yang digunakan sistem dalam memprediksi data adalah algoritma machine learning yang dimana algoritma tersebut perlu menggunakan data sample untuk menemukan pola di dalam data yang sedang dianalisis. Jenis data yang dianalisis juga beragam, seperti jenis data labeled  dan unlabeled. Labeled data merupakan jenis data yang mengandung tag yang membuat kategorinya jelas. Misalnya seperti data siswa yang diberi tag “Jurusan A”, “Jurusan B” dan seterusnya. Kemudian unlabeled data merupakan kebalikan dari labeled data, dimana unlabeled data tidak mengandung tag yang membuat datanya cenderung mentah. Pada bagian decision porcess ini Anda perlu memasukkan data ke sistem machine learning. Sehingga algoritma dapat memprediksi pola yang ada di dalam data tersebut.
 
2. Error Function
Apakah prediksi pola yang dihasilkan oleh algoritma  tentunya tidak selalu akurat. Error function adalah cara untuk memastikan bahwa prediksi algoritma dibandingkan dengan hasil yang  benar. Dengan kata lain, proses ini dapat dianggap sebagai proses pengujian. Pada awalnya, Anda sudah tahu hasil yang benar. Kemudian jalankan analisis untuk memvalidasi pola prediksi  yang dihasilkan. Jika prediksinya salah, Anda perlu mengukur seberapa berbedanya dari hasil yang benar. Namun, jika prediksinya benar, itu berarti model algoritma sudah menuju ke arah  prediksi yang benar.
 
3. Model Optimization Process
Model optimization process dapat dikatakan suatu proses penyempurnaan model algoritma yang sedang digunakan pada sistem. Algoritma tersebut akan di evaluasi secara terus menerus hingga hasilnya semakin akurat. Hasil prediksi yang mungkin sudah tepat pada proses sebelumnya harus di tes lagi karena machine learning tidak berhenti di satu titik, dimana jika terdapat sebuah data baru, maka algoritmanya harus mempelarjinya lagi agar bisa menampilkan prediksi data yang akurat.
 
 

Metode Machine Learning

Banyak metode machine learning yang dapat digunakan untuk mengolah data dalam skala besar dan beragam.
 
1. Unsupervised Machine Learning
Pembelajaran mesin tanpa pengawasan adalah metode yang menggunakan algoritme untuk menganalisis kumpulan data yang tidak berlabel. Oleh karena itu, algoritma menghadapi sekumpulan data mentah. Kemudian menganalisis data untuk menemukan pola atau struktur di dalamnya. Metode ini cocok untuk melakukan analisis eksplorasi karena data yang diproses adalah data mentah yang tidak berlabel. Artinya, Anda dapat menggunakannya untuk melihat pola tersembunyi  di  kumpulan data Anda.  Contoh penerapan pembelajaran mesin unsupervised adalah fitur cross-selling di toko online. Oleh karena itu, begitu pengunjung toko online mengunjungi halaman produk, mereka akan  ditawarkan produk terkait yang sesuai dengan selera mereka.
 
2. Supervised Machine Learning
Supervised machine learning adalah metode  untuk menganalisis kumpulan data berlabel. Oleh karena itu, klasifikasi data jelas dan algoritma hanya perlu memprediksi pola data. Secara umum, pembelajaran terawasi berfungsi sebagai berikut: Algoritma menerima  data sampel dan memprediksi pola yang benar. Algoritma kemudian memeriksa untuk melihat apakah pola yang dihasilkan cocok dengan prediksi pola yang benar. Jika ada perbedaan,  algoritma  menyesuaikan model. Oleh karena itu, pola yang dihasilkan akan lebih akurat. Dalam praktiknya, pembelajaran yang diawasi sering digunakan untuk menggunakan data historis untuk memprediksi pola masa depan. Misalnya, Anda dapat menggunakan supervised machine learning untuk memprediksi email spam yang masuk ke kotak masuk email Anda. Oleh karena itu, algoritma menggunakan data historis seperti jenis,  konten, dan  alamat email spam yang  terdeteksi sebelumnya.
 
3. Semi-supervised Learning
Metode ini merupakan solusi penggunaan supervised machine learning, namun tanpa memiliki labeled data yang mencukupi. Metode ini berguna untuk melakukan supervised machine learning, meskipun data yang digunakan tidak sepenuhnya memiliki label. Artinya, Anda dapat menggunakan metode ini untuk menggabungkan sejumlah kecil data berlabel dengan sejumlah besar data tidak berlabel. Sebagai aturan, data yang tidak berlabel lebih mudah diperoleh dan dijangkau daripada data berlabel.
 

Penutup

Dengan bantuan machine learning, bisnis dapat mengotomatiskan operasi sehari-hari mereka. Ini juga membantu Anda membangun model dengan cepat saat  melakukan analisis data. Industri bergantung pada data  besar untuk merampingkan operasi  dan membuat keputusan yang cerdas.
 
 ___
 
IDMETAFORA adalah Perusahaan Solusi IT, bisnis utama kami adalah Pengembangan ERP.
Kami juga mendukung klien kami dalam pengembangan Internet of Things, Desain & Pengembangan Web.
Hubungi kami di : 0896 6423 0232 atau 0813 9399 3723.
Jl. Damai, Sleman, Yogyakarta.
PT Metafora Indonesia Teknologi