Mengenal Machine Learning - Mesin yang Bisa Belajar Sendiri

Apa Itu Machine Learning? 

 Menurut Amazon, machine learning adalah ilmu pengembangan algoritme dan model secara statistik digunakan sistem komputer untuk menjalankan tugas tanpa instruksi yang tegas, mengandalkan pola serta inferensi sebagai gantinya. Sebagai contoh, sistem komputer menggunakan algoritme machine learning untuk memproses data historis di mana keluaran berhasil mengidentifikasi pola data. Hal ini memungkinkan membuat prediksi hasil yang lebih akurat dari set data input yang diberikan. Misalnya, ilmuwan data dapat melatih aplikasi medis untuk mendiagnosis kanker dari gambar sinar-x dengan cara menyimpan jutaan gambar yang dipindai dan diagnosis yang sesuai. (https://aws.amazon.com)

Teknik Belajar Machine Learning

Ada beberapa pendekatan dalam metode pembelajaran machine learning. Berikut beberapa metode pembelajaran pada machine learning:

• Supervised Learning

Ini merupakan salah satu dari beberapa pendekatan dua teknik yang diterapkan pada machine learning. Data yang telah dijelaskan dan dipakai untuk mengarahkan sistem yang ditunjuk pada hasil yang dihasilkan selama pengalaman belajar, dengan harapan dapat menyebut kembali struktur dari eksperimen belajar di masa lalu. Contoh dari jenis klasifikasi ini adalah sejumlah besar film, di mana pengguna label dari label tertentu, seperti "komedi" atau "horor." Jika pengguna memberi label film "Shrek" dan "Barbie" sebagai film fantasi & "Annabelle" and "Insidious" sebagai film horor. Pada saat melakukan pembelian film baru, kemungkinan jenis dan isi film dapat diidentifikasi.

Oleh karena itu, teknik pembelajaran yang diawasi memungkinkan pembelajaran mesin menghasilkan hasil yang sesuai dengan pola yang dipelajari dari data yang diberi label sebelumnya.

• Unsupervised Learning

Unsupervised Learning adalah teknik yang digunakan dalam pembelajaran mesin untuk menganalisis data tanpa label atau informasi eksplisit yang dapat diterapkan secara langsung. Tujuan utama dari teknik ini adalah untuk menemukan pola dan struktur tersembunyi dalam data tanpa panduan sebelumnya.

Misalnya, jika Anda membeli beberapa film tanpa menetapkannya ke kategori yang telah ditentukan sebelumnya, Google akan mengidentifikasi film serupa berdasarkan berbagai faktor, seperti genre film. Misalnya, jika seseorang memiliki film berjudul "Annabelle", mereka mungkin  memasukkannya ke dalam kategori "film horor" berdasarkan karakteristik dan tema  film tersebut. Oleh karena itu, pembelajaran tanpa pengawasan memungkinkan data dianalisis dan dikelompokkan tanpa instruksi atau label yang telah ditentukan sebelumnya.

• Semi-Supervised Learning

Semi-supervised learning adalah pendekatan yang menggabungkan pembelajaran yang diawasi dan tidak diawasi dalam pembelajaran mesin. Dalam metode ini, beberapa data yang digunakan untuk melatih model  diberi label, namun sebagian besar data tidak. Dengan kata lain, hanya sebagian kecil data yang menerima informasi atau label, dan sebagian besar data tidak diberi label.

Pendekatan ini memungkinkan model memanfaatkan informasi dari data berlabel untuk meningkatkan kinerja dan akurasi, sekaligus memanfaatkan data tidak berlabel untuk menemukan pola dan struktur yang lebih kaya dalam kumpulan data.  Oleh karena itu, pembelajaran semi-supervisi  melatih model menggunakan data berlabel sebagian dan sebagian tidak berlabel untuk meningkatkan kemampuan model secara akurat dalam mengenali pola dan  membuat prediksi yang akurat memberikan cara yang efisien untuk meningkatkannya untuk meningkatkan kemampuan model dalam membuat prediksi yang akurat.

• Reinforcement Learning

Reinforcement learning merupakan salah satu jenis pendekatan pembelajaran mesin yang proses pelatihan  dan pengujian suatu model dilakukan secara bersamaan. Pembelajaran mesin memberikan fleksibilitas untuk menggunakan teknik berbeda ini untuk menangani  tugas berbeda dan menyelesaikan masalah di domain aplikasi berbeda. (www.cloudcomputing.id)

Cara Kerja Machine Learning

Berikut adalah cara kerja machine learning secara umum yang dapat anda pahami:

• Mengumpulkan data terkait permasalahan yang dihadapi yang nantinya dapat digunakan untuk melatih algoritma.
• Persiapan data untuk proses analitis. Misalnya, fase ini membersihkan data untuk menghilangkan kesalahan dan inkonsistensi.
• Pilih model pembelajaran mesin yang tepat untuk menyelesaikan kasus yang Anda hadapi.
• Selanjutnya, model pembelajaran mesin  dilatih menggunakan data yang telah disiapkan sebelumnya. Oleh karena itu, mesin mengenali pola berdasarkan data yang dimasukkan oleh pemrogram. Hal ini memungkinkan mesin  membuat prediksi dan keputusan dengan lebih sistematis.
• Terakhir, proses evaluasi untuk menentukan seberapa baik performa mesin tersebut. Umumnya, evaluasi dilakukan dengan cara memecah data menjadi set pengujian serta pelatihan. (https://verihubs.com)

Contoh Dari Machine Learning

Machine Learning (ML) telah menjadi bagian integral dari banyak aplikasi dan layanan yang kita gunakan sehari-hari. Berikut adalah beberapa contoh penerapan machine learning yang umum dan relevan dalam kehidupan sehari-hari:

1. DeepFace Facebook

(ilustrasi gambar deepface, sumber pinterest: juleterrey.com)

Contoh AI adalah teknologi DeepFace milik Facebook. AI ini digunakan untuk mengenali wajah di postingan foto. Dengan teknologi ini, Anda tidak perlu lagi menandai orang di foto Anda secara manual karena AI  yang melakukan penandaan untuk Anda.

Anda mungkin bertanya-tanya: Bagaimana AI  mengetahui  bahwa orang di foto itu adalah Anda? Sebelum dapat mengenalinya, ia perlu mengetahui bahwa AI  dilatih tentang data. Data ini berasal dari saat Anda menandai orang di foto sebelumnya dan dari  saran AI Anda menyetujui orang  di foto tersebut. Setelah AI dilatih dan memiliki  data dalam jumlah besar, AI  akan mampu mengidentifikasi orang di foto. ( www.dicoding.com)

2. Rekomendasi E-commerce

 ilustrasi gambar e-commerce, sumber: windsoftware.com)

Salah satu konsep penerapan AI yang umum ditemui adalah rekomendasi produk dalam e-commerce. Anda mungkin pernah berbelanja di situs web e-commerce dan direkomendasikan suatu produk. Bukankah produk yang direkomendasikan berasal dari orang yang memperkirakan apa yang akan Anda beli?

Jadi dari mana AI mendapatkan produk yang direkomendasikan? AI menerima data dari Anda saat Anda mencari produk, membeli produk, melihat produk, dan banyak lagi. Data ini diproses melalui data mining, sebuah konsep AI yang memungkinkan AI merekomendasikan produk yang cocok untuk Anda. ( www.dicoding.com)

3. Asisten Virtual

ilustrasi gambar asisten virtual, sumber pinterest: pcmag.com)

Contoh  kecerdasan buatan selanjutnya adalah asisten virtual. Ada banyak penyedia asisten virtual seperti Google Assistant, Siri, dan Alexa. Anda juga dapat berinteraksi dengan asisten virtual ini seperti halnya dengan asisten biasa. Selain itu, asisten virtual Anda dapat mencatat waktu saat Anda memiliki janji temu atau acara dan memberi tahu Anda saat waktu acara yang ditentukan telah tercapai.

Anda juga dapat memerintahkan asisten virtual ini  untuk mengirim pesan, memutar musik, membuka aplikasi, dan banyak lagi. Asisten virtual  juga  terus belajar saat Anda menggunakannya, sehingga asisten virtual  mengetahui apa yang Anda sukai dan  apa yang biasa Anda lakukan. ( www.dicoding.com)

Kelebihan Machine Learning

Machine Learning memiliki banyak keunggulan yang menjadikannya teknologi yang sangat berharga, seperti:

1. Pemrosesan data cepat: Machine Learning dapat memproses dan menganalisis data dalam jumlah besar dengan cepat dan efisien.

2. Prediksi akurat: Jika dilatih dengan benar, model Machine Learning dapat menghasilkan prediksi yang sangat akurat  berdasarkan data nyata.

3. Pengambilan keputusan otomatis: Machine Learning mengotomatiskan proses pengambilan keputusan, menghemat waktu dan sumber daya manusia.

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)

 

Sumber Informasi: 

https://aws.amazon.com/id/what-is/machine-learning/ (Diakses pada 24 Desember 2024)

https://www.cloudcomputing.id/pengetahuan-dasar/apa-itu-machine-learning (Diakses pada 24 Desember 2024)

https://verihubs.com/blog/machine-learning-adalah (Diakses pada 24 Desember 2024)

https://www.dicoding.com/blog/kecerdasan-buatan-adalah/ (Diakses pada 24 Desember 2024)

https://blog.myskill.id/istilah-dan-tutorial/mengenal-machine-learning/ (Diakses pada 24 Desember 2024)

Sumber Gambar:

https://pin.it/796piwEnM (Diakses pada 25 Desember 2024)

https://pin.it/7J8Tkykoj (Diakses pada 25 Desember 2024)

https://pin.it/7geIg3jCw (Diakses pada 25 Desember 2024)

https://pin.it/1vLORNO2A (Diakses pada 25 Desember 2024)