Apa itu machine learning? Singkatnya, ini adalah teknologi pengembangan algortima kecerdasan buatan. Cari tahu yuk definisi, cara kerja, dan keuntungannya sebagai berikut!
Read more: Apa Itu Machine Learning? Definisi & Cara KerjaDaftar isi
- Definisi “Apa itu machine learning?”
- Jenis atau tipe machine learning
- Cara kerja machine learning
- Perbedaan machine learning dengan AI
- Keuntungan dan kerugian penerapan machine learning
- Cara belajar machine learning
A. Definisi “Apa itu machine learning?”
Apa itu machine learning? Machine learning atau pembelajaran mesin adalah teknologi pengembangan algoritma dan model secara statistik yang digunakan sistem komputer untuk mengotomasi instruksi.
Bidang keilmuan yang dilibatkan berupa statistika, matematika, teknik pengumpulan data (data mining) agar mesin dapat menganalisis data tanpa diprogram ulang atau diperintah.
Dikutip dari laman AWS Amazon, machine learning mengandalkan data untuk mengambil pola-pola. Karena itu, machine learning dapat membuat sistem komputer memproses data historis berjumlah besar dan mengidentifikasi pola datanya.
Gara-gara machine learning juga, sebuah sistem komputer yang mengandalkan data ini dapat memprediksi hasil secara akurat.
Terus, bagaimana sih cara kerja machine learning? Ini dia pembahasannya!
B. Jenis atau tipe machine learning
Nah, lalu apa saja sih tipe atau jenis machine learning? Dilansir dari laman AWS Amazon, terdapat empat jenis, yakni machine learning yang diawasi, machine learning yang tidak diawasi, machine learning yang semi-diawasi, dan machine learning penguatan. Yuk guys bahas satu-satu!
a. Machine learning yang diawasi
Apa itu machine learning yang diawasi? Machine learning yang diawasi adalah sistem pembelajaran yang dapat mengenali klaster piksel dan bentuk yang terkait dengan setiap data.
Kamu dapat memasok algoritme dengan data pelatihan yang diberi label dan ditentukan untuk menilai korelasi antar data. Nah, data yang kamu berikan tersebut akan menentukan input atau output algortmenya.
Keunggulan jenis ini adalah sederhana dan desainnya mudah, serta mampu mempredikasi set hasil yang terbatas. Jenis ini juga dapat membagi data dalam beberapa kategori dan mengombinasikan hasil dari dua algoritme machine learning lainnya.
Nah karena itu, pelabelan data sangat melekat pada machine learning yang diawasi.
b. Machine learning yang tidak diawasi
Berikutnya, apa itu machine learning yang tidak diawasi? Jenis ini adalah sistem algoritme pembelajaran mesin yang tidak diawasi untuk melatih data tidak berlabel.
Jadi dapat dikatakan, algoritmenya memindai data baru, kemudian menemukan pola dan menggolongkan datanya. Algoritme hadir untuk membangun hubungan penting antara input dan output yang telah ditentukan.
Algoritme machine learning yang tidak diawasai dapat menggunakan pemrosesan bahasa alami untuk memahami makna dan emosi.
Keunggulan jenis machine learning ini adalah mampu mengenali pola, mendeteksi anomali, dan mengelompokkan data secara otomatis ke beberapa kategori. Selain itu, pengaturannya juga mudah karena tidak memerlukan pelabelan data.
Machine learning yang tidak diawasi dapat kamu gunakan untuk membersihkan dan memproses data untuk pemodelan lebih lanjut secara otomatis.
Sayangnya, machine learning ini tidak dapat memberikan prediksi yang presisi serta tidak dapat memilih hasil data tipe tertentu secara independen.
c. Machine learning yang semi-diawasi
Ketiga, apa itu machine learning yang semi-diawasi? Jenis ini adalah sebuah sistem algoritme pembelajaran mesin yang menggabungkan pembelajaran yang diawasi dan yang tidak diawasi. Secara teknis, ia menggabungkan penggunaan sejumlah kecil data berlabel dan sejumlah besar data tidak berlabel untuk melatih sistem.
Di jenis ini, terdapat proses yang dinamakan pelabelan semu, artinya terdapat proses mulai dari pelatihan data berlabel untuk melatih algoritme secara parsial, lalu algoritme parsial tersebut melabeli data yang ditak berlabel. Nantinya, model tersebut dilatih lagi pada campuran data yang dihasilkan tanpa diprogram secara eksplisit.
Keuntungan jenis machine learning ini adalah kamu tidak perlu data berlabel dalam jumlah besar. Alhasil, ketika kamu mengerjakan dokumen yang panjang, kamu menghemat waktu dengan dibantu algoritme yang telah dilatih saat membaca dan melabeli data.
d. Machine learning penguatan
Terakhir, apa itu machine learning penguatan? Machine learning penguatan adalah sebuah sistem algoritme yang bertujuan untuk mengakumulasi poin reward untuk mencapai tujuan akhir.
Nah, jenis machine learning ini memiliki nilai reward yang dimasukkan dalam tiap langkah berbeda yang dillaui oleh algoritme. Contoh penerapannya adalah game.
Jenis machine learning penguatan direkomendasikan untuk diterapkan dalam lingkungan data yang kompleks dan tidak pasti.
C. Cara Kerja Machine Learning
Secara umum, cara kerja machine learning mulai dari pengumpulan data, eksplorasi data, pemilihan model atau teknik, memberikan pelatihan terhadap model, hingga mengevaluasi hasil.
Dilansir dari laman AWS Amazon, gagasan utama adanya teknologi algoritma ini adalah “hubungan matematis yang ada antara semua kombinasi data input dan output.” Artinya, sebuah model itu bisa menerka-nerka jika diberikan data yang cukup.
Prinsip dasar cara kerja machine learning dapat kamu pahami sebagai berikut.
- Kamu melatih algoritma dengan kombinasi input dan output sebuah data.
- Algoritma tersebut akan mengkomputasi hubungan antara input dan output data yang kamu berikan.
- Kamu memberikan input data lagi supaya algoritma tersebut memprediksi outputnya. Algoritma tersebut secara otomatis menentukan output-nya.
Laman tersebut juga menjelaskan, keakuratan output atau hasil data berhubungan langsung dengan besarnya input data yang kamu berikan.
Setelah itu, kamu dapat melakukan evaluasi. Model algoritma yang dikembangkan perlu dievaluasi untuk menentukan program. Caranya? Dilansir dari berbagai sumber, caranya bisa dengan memisahkan data menjadi set pelatihan dan pengujian. Setelah itu, set pelatihan dan pengujian tersebut dinilai dari segi akurasi atau metrik performa lainnya.
Lantas, apa saja sih keuntungan dan kerugian menerapkan machine learning?
Baca juga: 5 Website Artificial Intelligence yang Super Keren
D. Perbedaan Machine Learning dengan AI
Nah, ternyata ada juga lho perbedaan antara machine learning dengan artificial intelligence (AI). Secara umum, machine learning adalah bagian dari AI. Lantas, apa perbedaannya?
Dari segi tujuan, machine learning berfokus untuk mempelajari data agar dapat memaksimalkan kinerja mesin. Sedangkan AI berfokus untuk merangsang atau menstimulasi kecerdasan alami (natural intelligence) untuk menyelesaikan masalah kompleks. Dapat dikatakan, AI fokus ke pekerjaan yang lebih besar dan lebih kompleks dibanding machine learning.
Dari segi penugasan, machine learning membantu algoritma supaya bisa bekerja otomatis. Namun AI justru mengembangkan sistem yang dapat meniru manusia, sehingga dapat merespons dan melakukan sesuatu. Namun, keduanya saling berhubungan ya guys. Machine learning dan AI juga sama-sama butuh algoritma.
Dari segi pengaplikasian sistem, machine learning lebih sering digunakan untuk proses analissi data, misalnya predikasi atau klasifikasi. Sedangkan AI digunakan untuk memberi perintah terhadap setiap aplikasi atau mesin yang terintegrasi dengan satu jaringan. Dapat dikatakan, machine learning memiliki aplikasi sistem yang spesifik daripada AI.
E. Keuntungan dan kerugian penerapan machine learning
Meskipun terlihat canggih jika dikembangkan lebih lanjut, machine learning punya keuntungan dan kerugian tersendiri.
Dilansir dari berbagai sumber, berikut keuntungan dan kerugian penerapan machine learning.
1. Keuntungan
Secara umum, keuntungan machine learning adalah kamu dapat menghemat waktu untuk mendapatkan hasil data yang besar dan kompleks dalam waktu cepat.
- Memproses data berjumlah besar dan kompleks dalam waktu cepat.
- Mempelajari pola dan tren yang tidak dapat dilihat manusia.
- Mengotomasi tugas-tugas repetitif atau kasar, sehingga menghemat biaya dan efisien.
- Machine learning akan terus belajar dan meningkatkan performanya seiring bertambahnya data.
- Meminimalisir kesalahan manusia (human error).
2. Kerugian
Secara umum, kerugian machine learning adalah kamu membutuhkan ketelitian terhadap algoritma yang sedang mengumpulkan data (data mining). Data yang diolah juga butuh waktu lama.
- Membutuhkan waktu untuk pengumpulan dan penambangan data (data mining) agar hasil akurat.
- Memberikan data yang tidak akurat akan menghasilkan output yang tidak akurat juga.
- Membutuhkan waktu pengembangan algoritma yang cukup lama.
- Membutuhkan seseorang dengan keahlian tinggi di bidang statistika, matemtatika, dan pemrograman.
- Membutuhkan biaya tinggi untuk pengembangan machine learning.
F. Cara belajar machine learning
Tertarik belajar machine learning? Alterra Academy punya langkah-langkahnya.
Dilansir dari laman Philip Purwoko yang dipublikasi melalui Medium, pertama, kamu bisa pelajari bahasa pemrograman, misalnya Phyton atau bahasa R. Kuasai sintaks dasar, struktur data, algoritma, dan penggunaan berbagai library yang umum dalam bahasa tersebut.
Kedua, pelajari teknik manipulasi dengan library pandas dan numpy. Ketiga, pelajari juga teknik visualisasi dan analisis data dengan matplotlib dan seaborn.
Keempat, pelajari mengoperasikan Jupyter Notebook, karena alat ini dapat memisahkan kode menjadi blok. Sehingga, kamu bisa menjalankan kode per blok dan langsung melihat hasilnya. Kamu juga dapat menggunakan alternatif Google Colab.
Dan terakhir, pelajari juga library sklearn atau sci-kit learn, karena library ini dapat membuat program machine learning. Jangan lupa juga, pelajari Tensorflow dan Pytorch untuk belajar Deep Learning. Jadi, setelah menguasai machine learning, kamu juga perlu belajar deep learning yang mempelajari tentang Neutral Network atau jaringan tiruan.
Kesimpulan
Nah itulah pembahasan singkat mengenai “apa itu machine learning?” mulai dari definisi, cara kerja, hingga keuntungannya.
Btw, machine learning juga ada di semua lini pemrograman loh. Ingin belajar pemrograman secara komprehensif dengan jaminan kerja? Daftar Immersive Program di Alterra Academy yuk!
