Machine Learning (ML) adalah cabang dari artificial intelligence (AI) yang memfokuskan pada system algoritma yang belajar dari data dan meningkatkan akurasinya untuk memprediksi data yang besar dengan tujuan untuk memberikan komputer agar belajar seperti manusia..
ML pertama kali ditemukan pada tahun 1952 untuk mengidentifikasi gerakan permainan catur dan menyimpan gerakannya. Contoh dari kegunaan machine learning. Agar penggunaan ML menjadi maksimal, ada 3 kompetensi yang harus dikuasai yaitu Bahasa pemrograman dan script, statistika dan probabilitas, serta menyusun raw data.
Bukan hanya manusia, machine learning memiliki teknik belajar, di antaranya:
- Supervised learning, teknik yang menggunakan data berlabel yang biasanya menggunakan data historis untuk kejadian mendatang;
- Semi supervised learning, menggunakan data klasifikasi dan regresi;
- Unsupervised learning, tidak menggunakan data berlabel dan system tidak mengetahui, tujuan untuk mengeksplorasi data;
- Reinforcement learning, untuk menentukan perbuatan dalam rangka mendapatkan hasil maksimal, bisanya digunakan untuk robot.
Tahapan dalam machine learning meliputi:
- Pemilahan data, yang terdiri dari pelatihan, validasi, dan tes data;
- Membangun dan validasi model yang telah disiapkan;
- Tes model dan penggunaannya, aplikasi data yang telah terlatih, semakin sering digunakan maka akan semakin baik tingkat akurasinya.
Manfaat machine learning meliputi:
- Bidang kesehatan, seperti mesin kardiogram yang menghemat SDM dan waktu;
- Computer vision, contohnya dalam pengenalan wajah pada HP;
- Information retrieval, contohnya penerjemah Bahasa komputer untuk mencari informasi di internet;
- Bisnis, contohnya otomatisasi digital marketing untuk bisnis menjadi efisien dan praktis.
