4. Mengenali pola yang sulit dikenali manusia: Machine Learning dapat mengenali pola kompleks dalam data yang mungkin sulit dikenali manusia. (blog.myskill.id)
Kekurangan Machine Learning
Meskipun Machine Learning memiliki banyak kelebihan, namun juga memiliki beberapa kekurangan seperti:
1. Membutuhkan data dalam jumlah besar: Machine Learning memerlukan data dalam jumlah  besar untuk melatih model dengan akurasi tinggi. Data yang tidak mencukupi dapat menyebabkan model kurang bertenaga.
2. Kompleksitas model: Beberapa model Machine Learning, seperti jaringan saraf tiruan, bisa sangat kompleks dan sulit diinterpretasikan oleh manusia.
3. Ketergantungan  Data: Model Machine Learning hanya dapat memberikan hasil yang baik pada data yang serupa dengan data pelatihan. Hal ini belum tentu bisa diterapkan dengan baik pada situasi yang berbeda. (blog.myskill.id)
Kesimpulan
Machine learning adalah teknologi utama untuk mengelola dan menganalisis data di era digital. Dengan beragam pendekatan dan kemampuannya mengatasi masalah kompleks, machine learning telah memberikan solusi inovatif di berbagai bidang seperti perawatan kesehatan, industri, pendidikan, dan bisnis. Namun, implementasinya memerlukan pemahaman mendalam tentang data, algoritma, dan evaluasi yang tepat. Seiring kemajuan teknologi dan ketersediaan data, machine learning akan memainkan peran yang semakin  penting dalam membangun sistem cerdas yang akan mendukung kehidupan manusia di masa depan.
Penulis: Shafa Apprilia (Mahasiswa Teknik Informatika-Universitas Pelita Bangsa)
Â
Sumber Informasi:Â
