Menyingkap Rahasia Pembelajaran Mesin: Membongkar Algoritma dan Tekniknya

Pembelajaran mesin (machine learning) menjadi salah satu cabang utama dalam bidang kecerdasan buatan yang telah mendominasi kemajuan teknologi saat ini. Dalam hal ini, mesin dapat mempelajari pola-pola yang tersembunyi dalam data dan memperkirakan secara sistematis atau mengambil keputusan berdasarkan pemahaman tersebut. Tanpa disadari, penggunaan machine learning sering hadir dalam kehidupan sehari-hari. Namun, meskipun popularitasnya yang meningkat, banyak orang yang masih belum mengetahui tentang bagaimana algoritma dan teknik pembelajaran mesin bekerja. Artikel ini bertujuan untuk mengupas tuntas rahasia di balik pembelajaran mesin (machine learning), mengungkap algoritma dan teknik yang mendasarinya, serta memberikan pemahaman yang lebih baik tentang bagaimana pembelajaran mesin dapat memberikan hasil yang luar biasa bagi kehidupan manusia.

Apa Itu Machine Learning?

Pembelajaran mesin (machine learning) adalah cabang dari artificial intelligence yang berfokus dan mencakup pada pengembangan algoritma dan model komputasional yang memungkinkan komputer untuk belajar dan mengembangkan perilaku berdasarkan data empiris, seperti sensor dan basis data serta meningkatkan akurasinya dari waktu ke waktu tanpa harus diprogram secara eksplisit.[1] Tom M.Mitchell : “Pembelajaran mesin adalah studi tentang algoritma komputer yang memungkinkan program komputer meningkat secara otomatis melalui pengalaman.”[2] Dalam pembelajaran mesin, data menjadi inti dari proses pembelajaran, di mana algoritma digunakan untuk mengidentifikasi pola, membangun model, dan membuat prediksi berdasarkan data tersebut. Pembelajaran mesin membuat sistem agar mampu mengadaptasi kemampuan manusia untuk belajar.

Algoritma Machine Learning

Ada beberapa algoritma yang digunakan dalam pembelajaran mesin, dan pilihan algoritma yang tepat bergantung pada jenis masalah yang dihadapi dan karakteristik data yang digunakan. Berikut ini adalah beberapa algoritma utama dalam pembelajaran mesin:

1. Regresi (memprediksi nilai kontinu)

Algoritma regresi:

• Regresi Linier
• Regresi Polynomial
• Regresi Eksponensial
• Regresi Logistik
• Regresi Logaritmik

2. Klasifikasi (memprediksi sekumpulan kelas atau kategori)

     Algoritma klasifikasi:

• K-Nearest Neighbors (KNN): Algoritma yang memprediksi kelas atau nilai berdasarkan kumpulan tetangga terdekat dalam ruang fitur.
• Decision Tree: Algoritma yang menggunakan struktur pohon untuk pengambilan keputusan berdasarkan serangkaian aturan dan kondisi.
• Support Vector Machines (SVM): Algoritma yang membangun pemisah linier atau non-linier dalam ruang fitur dengan memaksimalkan margin antara kelas yang berbeda.
• Naive Bayes: Algoritma yang mengaplikasikan teorema Bayes untuk klasifikasi dan prediksi berdasarkan probabilitas kondisional.
• Random Forest: Algoritma yang mengklasifikasikan data menggunakan berbagai model Decision Tree sekaligus.

3. Pengelompokan (meringkas/menyusun data)