Machine Learning: Perkembangan dan Potensinya di Masa Depan

Machine learning telah menjadi fondasi bagi perkembangan teknologi modern. Mulai dari merekomendasikan film di platform streaming hingga mendeteksi penipuan dalam transaksi keuangan, aplikasinya merasuki berbagai aspek kehidupan. Machine learning telah mengalami perkembangan pesat dalam beberapa tahun terakhir, dan telah mulai diterapkan dalam berbagai sektor.

Perkembangan Awal Machine Learning (1943-1979)

Perjalanan machine learning dimulai pada tahun 1943 saat Warren McCulloch dan Walter Pitts mengembangkan jaringan syaraf pertama, membawa konsep komputer yang bisa berkomunikasi tanpa bantuan manusia. Alan Turing pada tahun 1950 menghadirkan Turing Test untuk mengevaluasi kemampuan mesin meniru perilaku manusia. Penemuan tersebut dipublikasikannya pada jurnal "Computing Machinery and Intelligence". Selanjutnya, di tahun 1952, Arthur Samuel mengembangkan program komputer untuk bermain catur. Program tersebut menggunakan suatu teknik bernama alpha-beta pruning dan algoritma minimax yang digunakan untuk mengukur kesempatan untuk memenangkan serta meminimasi kekalahan permainan tersebut. Pada tahun inilah istilah machine learning pertama kali muncul. Perkembangan berlanjut, dimulai dengan algoritma Perceptron oleh Frank Rosenblatt pada tahun 1957, yang menjadi salah satu langkah awal penggunaan jaringan syaraf (Neural Network). Kemudian, pada tahun 1967, algoritma Nearest Neighbor oleh Cover dan Hart digunakan untuk mengklasifikasikan input dalam kategori. Pada tahun 1974, Paul Werbos mengembangkan algoritma backpropagation yang meningkatkan akurasi model prediksi dan pada tahun 1979, dikembangkan robot yang dapat dikendalikan secara remote, yaitu Stanford Cart.

Musim Dingin dan Harapan Baru (1980-2000)

Sayangnya, dekade 1980-an menandai era "musim dingin" bagi machine learning. Kekecewaan dengan keterbatasan teknologi dan kurangnya hasil nyata menyebabkan pendanaan menyusut dan minat menurun. Di era ini, terdapat persepsi bahwa teknologi AI maupun machine learning tidak memenuhi potensinya dan bidang tersebut tidak memberikan penerapan yang praktis. Momentum kembali meningkat pada 1990-an dengan kemajuan komputasi dan ketersediaan data yang lebih besar. Algoritma seperti Decision Trees dan Support Vector Machines mulai menunjukkan keberhasilan dalam berbagai tugas. Kehadiran internet dan e-commerce memicu kebutuhan akan personalisasi dan rekomendasi konten, membuka peluang besar bagi machine learning. Pada masa ini, penelitian terkait machine learning Kembali banyak dilakukan. Contohnya adalah penelitian yang dilakukan J.B. Bishop pada tahun 1997. Bishop membuat suatu model prediksi dengan menggunakan Artificial Neural Network untuk melakukan klasifikasi nyeri punggung bawah berdasarkan data kinematik. Kemajuan machine learning pada masa ini juga ditunjukkan dengan kekalahan grandmaster catur yaitu Garry Kasparov ketika berkompetisi melawa IBM Supercomputer Deep Blue yang merupakan hasil dari penggunaan machine learning pada tahun yang sama.

Machine Learning di Abad ke-21 (2000 - Sekarang)

Pada awal abad ke-21, penelitian dan penggunaan machine learning menjadi lebih intensif dan dilakukan di berbagai macam sektor. Pada tahun 2002, Geoffrey Hinton, Pedro Domingos, dan Andrew Ng mengembangkan platform machine learning bernama Torch, sebuah library software untuk keperluan machine learning dan data sains. Ini disusul dengan publikasi karya Geoffrey Hinton pada tahun 2006 yaitu "A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets", yang menjadi pendorong utama dalam perkembangan deep learning. Selanjutnya, di tahun 2010, Microsoft meluncurkan Kinect, perangkat input pengenalan gerak untuk konsol game Xbox 360-nya. Perkembangan ini terus berlanjut hingga mencapai titik penting pada tahun 2011, ketika Jrgen Schmidhuber, Dan Claudiu Ciresan, Ueli Meier, dan Jonathan Masci mengembangkan Convolutional Neural Networks (CNN), membawa kemajuan signifikan dalam bidang pengenalan gambar.

Di bidang perbankan, machine learning dapat digunakan untuk melakukan deteksi kecurangan transaksi keuangan, sehingga melindungi nasabah dari praktik penipuan. Sedangkan di sektor e-commerce, machine learning dimanfaatkan untuk memberikan rekomendasi produk kepada pelanggan. Kemudian, di bidang kesehatan, machine learning seringkali digunakan untuk membantu dokter dalam mendeteksi penyakit serta membuat diagnosis yang akurat. Algoritma machine learning ini dapat mengklasifikasikan gejala cedera menjadi normal atau abnormal, menyimpan rekam medis secara pintar, dan bahkan membantu diagnosis melalui pencitraan medis untuk tuberkulosis atau kanker. Salah satu contoh penelitian terkait penggunaan machine learning di bidang kesehatan adalah penelitian yang dilakukan Shubham Sharma pada tahun 2019. Pada penelitian ini, machine learning digunakan untuk melakukan klasifikasi serta memprediksi penyakit nyeri punggung bawah yang diderita oleh pasien. Dalam melakukan klasifikasi serta prediksi digunakan berbagai macam algoritma klasifikasi seperti Decision Tree, SVM, Random Forest, dll. Hasil prediksi setiap metode algoritma akan diukur akurasinya dan metode terbaik akan dipilih untuk digunakan sebagai dasar keputusan dokter dalam menangani pasien.

Masa Depan Machine Learning

Machine learning (ML) telah menjadi teknologi yang semakin penting dalam berbagai sektor kehidupan. Teknologi ini telah merevolusi berbagai bidang, mulai dari perawatan kesehatan hingga transportasi. Pada masa depan, machine learning diprediksi akan semakin berkembang pesat dan memainkan peran yang semakin penting dalam berbagai sektor. Beberapa bidang yang diperkirakan akan mengalami peningkatan signifikan dalam penggunaan machine learning antara lain:

• Creative AI : machine learning akan digunakan untuk menghasilkan konten baru, seperti musik, seni, dan kode.
• Distributed enterprises: machine learning akan digunakan untuk mengoptimalkan operasi bisnis yang terdistribusi, seperti rantai pasokan dan logistik.
• Autonomous systems: machine learning akan digunakan untuk mengembangkan sistem otonom, seperti kendaraan otonom dan drone.
• Hyperautomation: machine learning akan digunakan untuk mengotomatisasi berbagai tugas, mulai dari pemrosesan data hingga pengambilan keputusan.
• Cybersecurity: machine learning akan digunakan untuk meningkatkan keamanan siber dan melindungi dari serangan cyber.

Meskipun machine learning memiliki potensi yang sangat besar, teknologi ini juga menimbulkan beberapa tantangan. Tantangan tersebut termasuk privasi data, interpretabilitas model, dan etika dalam penggunaannya. Tantangan-tantangan ini memerlukan pendekatan yang cermat agar teknologi ini tetap memberikan manfaat maksimal sambil meminimalkan risiko dan dampak negatifnya bagi masyarakat.