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)

     Algoritma pengelompokan

• K-means
• DBSCAN
• Mean Shift
• Hierarchical

4. Asosiasi (mengaitkan peristiwa yang terjadi secara bersamaan)

     Algoritma asosiasi:

• Apriori: Proses ekstraksi informasi dari suatu database dalam pembentukan asosiasi rule mining untuk mendapatkan hasil nilai minimum support & confidence.

5. Anomaly Detection (menemukan aktivitas abnormal seperti deteksi penipuan)

6. Sequence Pattern Mining (memprediksi peristiwa data berikutnya di antara contoh data)

7. Dimensionality Reduction (mengurangi ukuran data agar hanya mengekstrak fitur berguna)

8. Recommendation System (membuat mesin rekomendasi)

     Contoh:

• Sistem rekomendasi produk di Shopee
• Sistem rekomendasi Spotify

Tipe Machine Learning

Algoritma Machine Learning umumnya dikategorikan berdasarkan tujuannya:

• Supervised Machine Learning Algorithms: Algoritma pembelajaran mesin yang diawasi menggunakan data untuk menemukan pola dan kemudian menggunakan perilaku yang dipelajari untuk memprediksi nilai variable target.
• Unsupervised Machine Learning Algorithms: Algoritma pembelajaran mesin tanpa pengawasan mencoba mengenali pola, meringkas, dan mengumpulkan poin data menggunakan teknik yang diterapkan pada data masukan.
• Semi-supervised Machine Learning Algorithms: Pembelajaran semi diawasi berada di tengah-tengah. Metode ini memanfaatkan fakta bahwa data yang tidak berlabel berisi informasi penting tentang parameter grup.
• Reinforcement Learning: Algoritma pembelajaran penguatan terus menerus belajar dari lingkungan secara iterative dan memungkinkan software memilih perilaku terbaik dalam situasi tertentu.

Bagaimana Cara Kerja Machine Learning?

https://www.youtube.com/watch?v=mmXB636p_E8

Bagaimana cara kerja pembelajaran mesin? ~ Yann LeCun, Kepala Riset AI Facebook | Sumber: Youtube [ 3 ]

Pada video diatas [3], Kepala Riset AI Facebook, Yann LeCun, secara singkat menjelaskan tentang cara kerja pembelajaran mesin dengan contoh yang mudah diikuti. Pembelajaran mesin menggunakan berbagai teknik untuk menangani informasi dalam jumlah besar dan kompleks untuk membuat keputusan atau prediksi.

Dalam praktiknya, pola yang dipelajari komputer (sistem pembelajaran mesin) bisa sangat kompleks dan sulit untuk dijelaskan. Misalkan mencari gambar anjing di pencarian Google seperti gambar di bawah, Google sangat bagus dalam memberikan hasil yang sesuai, namun bagaimana pencarian Google mencapai tugas ini? Sederhananya, pencarian Google pertama-tama mendapatkan sejumlah besar kumpulan data gambar dari foto berlabel "anjing" kemudian komputer (sistem machine learning) mencari pola bentuk dan pola warna yang membantunya memprediksi jika gambar bertanya itu memang anjing.

Kueri di Google Penelusuran untuk "anjing" | Sumber: Google Penelusuran

Pada awalnya, Google membuat prediksi acak tentang pola apa yang masuk akal untuk mengidentifikasi gambar anjing. Jika membuat kesalahan, maka serangkaian penyesuaian dilakukan agar komputer melakukannya dengan benar. Pada akhirnya, kumpulan pola yang dipelajari oleh sistem komputer besar yang dimodelkan setelah otak manusia (jaringan saraf dalam), yang pernah dilatih, dapat mengidentifikasi dengan benar dan memberikan hasil gambar anjing yang akurat di penelusuran Google, proses seperti itu disebut fase pelatihan sistem pembelajaran mesin.

 

Sistem pembelajaran mesin mencari pola antara gambar anjing dan kucing [ 1 ]

Bayangkan ketika bertugas membangun sistem prediksi machine learning mencoba dan mengidentifikasi gambar antara anjing dan kucing. Seperti yang dijelaskan, langkah pertama adalah mengumpulkan sejumlah besar gambar berlabel dengan "kucing" untuk kucing " dan anjing" untuk anjing. Kedua, melatih komputer untuk mencari pola pada gambar untuk mengidentifikasi masing-masing anjing dan kucing.

 

Sistem pembelajaran mesin terlatih yang mampu mengidentifikasi kucing atau anjing. [ 1 ]

Setelah model machine learning dilatih, kita dapat memasukkan gambar yang berbeda untuk melihat apakah model tersebut dapat mengidentifikasi anjing dan kucing dengan benar.

 Mengapa Machine Learning Penting?

Teknologi berkembang pesat tanpa henti membuat manusia harus beradaptasi secara cepat agar tidak ketinggalan dan mampu bersaing dengan yang lainnya. Terutama AI, dalam beberapa dekade terakhir membuat pekerjaan manusia semakin mudah dan para peneliti berlomba-lomba untuk menemukan inovasi agar proses pengolahan data yang begitu banyak bisa dilakukan tanpa campur tangan manusia.

Kemajuan  teknologi dalam penyimpanan dan kekuatan pemrosesan telah memungkinkan bererapa produk inovatif. Ya, salah satunya adalah Pembelajaran mesin dan komponen pembelajaran mesin, adalah alat penting yang digunakan oleh banyak perusahaan dan peneliti. Berikut alasan utama pentingnya machine learning:

-Skala data: Perusahaan dihadapkan pada volume dan variasi data yang sangat besar perlu diproses. Kekuatan pemrosesan lebih efisien dan tersedia. Model yang dapat diprogram untuk memproses data sendiri, mengambil kesimpulan, dan mengidentifikasi pola sangat penting.

-Pemrosesan komputasi yang lebih murah dan lebih kuat, serta penyimpanan data yang terjangkau.

-Temuan tak terduga: Karena algoritma pembelajaran mesin diperbarui secara mandiri, akurasi analitik meningkat setiap kali dijalankan saat algoritma mempelajari dirinya sendiri dari kumpulan data yang dianalisisnya.

 Keuntungan dan Kerugian Machine Learning

 Keuntungan:

• Menangani berbagai data
• Pola mudah dilihat
• Tidak ada campur tangan manusia
• Menangani data multidimensi

 Kerugian:

• Kerentanan terhadap kesalahan dalam domain kritis
• Membutuhkan sejumlah besar data
• Interpretasi hasil

 

Kecerdasan buatan (AI) dalam bentuk machine learning melatih komputer untuk berpikir layaknya manusia dengan belajar dan meningkatkan pengalaman sebelumnya. Ini menggunakan sedikit atau sama sekali tanpa campur tangan manusia dan beroperasi dengan memeriksa data serta mengenali pola. Pembelajaran mesin dapat mengotomatiskan hampir semua tugas yang dapat dilakukan menggunakan pola atau kumpulan aturan yang ditentukan data. Hal ini memungkinkan bisnis untuk mengotomatisasi tugas-tugas di masa lalu yang hanya dapat diselesaikan oleh manusia, seperti menerima panggilan layanan pelanggan, mengelola pembukuan, dan meninjau resume.

Machine learning bukan hanya tentang kemajuan teknologi, namun juga tentang bagaimana manusia memanfaatkannya sebaik mungkin. Saat ini machine learning menjadi suatu kebutuhan di segala aspek kehidupan manusia. Digitalisasi telah menuntun kita untuk membuat data semakin bervariasi. Algoritma yang telah dirancang sedemikian rupa telah menjadikan machine learning sebagai salah satu aspek peningkatan keamanan. Dengan kata lain, algoritma pembelajaran mesin dapat mengungkap wawasan tersembunyi tanpa diprogram secara khusus untuk melakukannya.

 

  

Penulis: Fellysha Fernanda, Universitas Airlangga

 

  

Referensi:

[1] Breaking it down: A Q&A on machine learning | Google | https://www.google.com/about/main/machine-learning-qa/

[2] Machine Learning Definition | Tom M. Mitchell| McGraw-Hill Science/Engineering/Math; (March 1, 1997), Page 1 | http://www.cs.cmu.edu/afs/cs.cmu.edu/user/mitchell/ftp/mlbook.html

[3] Bagaimana cara kerja Pembelajaran Mesin? | Yann LeCun | Youtube | https://www.youtube.com/watch?v=mmXB636p_E8

[4] In Ten Years: The Future of AI and ML | Foursquare | https://medium.com/foursquare-direct/in-ten-years-the-future-of-ai-and-ml-fa68a527f378

[5] What is Machine Learning (ML)? | UC Berkeley https://ischoolonline.berkeley.edu/blog/what-is-machine-learning/