Dalam era teknologi yang terus berkembang, istilah "Machine Learning" (ML) sering kali menjadi sorotan utama. ML adalah cabang dari kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data tanpa perlu diprogram secara eksplisit. Konsep dasar di balik Machine Learning adalah memungkinkan mesin atau komputer untuk belajar secara mandiri dan membuat prediksi atau keputusan berdasarkan pola atau informasi yang ditemukan dalam data.
Konsep Dasar Machine Learning
1. Algoritma dan Model
Algoritma adalah langkah-langkah matematis yang digunakan oleh komputer untuk mempelajari data. Model dalam konteks ML adalah representasi matematis dari suatu situasi atau data tertentu.
2. Data Training dan Pembelajaran
Proses ML dimulai dengan memberikan data training kepada algoritma. Algoritma belajar dari data ini dan membuat model yang kemudian digunakan untuk membuat prediksi atau mengambil keputusan pada data baru.
3. Supervised vs. Unsupervised Learning
Dalam supervised learning, algoritma diberi data yang sudah dilabeli (berpasangan dengan output yang diharapkan). Sedangkan dalam unsupervised learning, algoritma harus menemukan pola atau struktur dalam data yang tidak dilabeli.
4. Pengujian dan Evaluasi Model
Setelah pembelajaran, model diuji menggunakan data yang belum pernah dilihat sebelumnya untuk mengukur seberapa baik model tersebut dalam membuat prediksi yang akurat.
Implementasi Machine Learning dalam Kehidupan Sehari-hari
