Berbicara tentang teknologi artificial intelligence (AI) atau teknologi kecerdasan buatan, tahukah kamu bahwa AI itu sendiri terdiri dari beberapa bagian? Salah satu bagian dari AI yang cukup menarik perhatian, yaitu machine learning atau mesin pembelajaran. Sederhananya, mesin ini mampu melakukan hal yang sudah ia pelajari sendiri dari hasil analisis data dan algoritma.

Kamu pasti sudah sering mendengar istilah machine learning, tetapi apakah kamu paham dan tahu mengenai cara kerja dari teknologi machine learning? Kemudian, dapat diaplikasikan untuk apa sajakah teknologi yang satu ini? Nah, untuk mengetahui teknologi ini secara lebih jauh, mari kita simak pembahasannya pada artikel kali ini mengenai machine learning. Happy reading!

Apa itu Machine Learning

Mengutip dari website IBM, machine learning merupakan bagian dari ilmu komputer dan artificial intelligence (AI), yang berfokus pada penggunaan data dan algoritma untuk meniru cara pembelajaran manusia. Hal tersebut dapat terjadi dengan penggunaan deep learning, yang merupakan sub-field dari mesin pembelajaran itu sendiri. 

Lantas, apa yang dimaksud dengan deep learning? Well, deep learning merupakan sebuah metode pembelajaran yang meniru kerja sistem saraf otak manusia, sehingga mesin dapat memahami sebuah pola atau membuat keputusan dan prediksi terhadap suatu kejadian.

Nah, keberadaan machine learning ini memungkinkan sebuah sistem untuk dapat belajar dan meningkatkan dirinya sendiri secara bertahap, tanpa harus diprogram terlebih dahulu. Sehingga, dapat meningkatkan tingkat akurasi sistem berdasarkan banyak data yang dipelajari. Juga, berdasarkan pengalaman yang didapatkan dari penyesuaian dan peningkatan yang selama ini dilakukan oleh sistem itu sendiri.

Cara Kerja Machine Learning

Setelah memahami apa itu machine learning, selanjutnya apakah kamu penasaran mengenai cara kerjanya? Nah, untuk mengetahui cara kerjanya, dapat dilihat dari jenis-jenis machine learning itu sendiri. Tiap jenis machine learning dapat menggunakan berbagai teknik algoritma yang ada, tergantung dari sifat data dan hasil yang diinginkan. Teknik algoritma dari machine learning ini umumnya di-design untuk melakukan klasifikasi, menemukan pola, serta membuat prediksi dan keputusan. Sehingga, setiap jenisnya dapat menggunakan beberapa teknik algoritma sekaligus. Untuk lebih jelasnya, mari kita simak pembahasan mengenai jenis-jenisnya!

1. Supervised Learning

Jenis yang satu ini terdiri dari sepasang data, yaitu “input” dan “output”. Dimana data output tersebut diberikan label berdasarkan hasil yang diinginkan. Lalu, mesin akan mempelajari hal tersebut dari label yang sudah diberikan. Apabila diibaratkan, jenis yang satu ini bekerja layaknya seorang yang anak yang diberikan persoalan beserta jawabannya. Nantinya, si anak akan menunjukan cara kerja beserta penjelasan dari persoalan tersebut.

Nah, melalui sebuah teknik algoritma yang digunakan, maka system akan mengumpulkan seluruh data dari waktu ke waktu dan memulai untuk menentukan persamaan, perbedaan serta point lainnya yang berhubungan. Sehingga, dengan sendirinya mesin dapat memprediksi jawaban yang dibutuhkan. Untuk jenis mesin yang satu ini banyak digunakan pada aplikasi yang memberikan berbagai rekomendasi produk atau lainnya.

2. Unsupervised Learning

Berbeda dengan supervised learning, untuk jenis yang satu ini tidak terdapat label atau kunci jawaban pada data output-nya. Sehingga, mesin harus melakukan observasi sendiri dengan melakukan input data. Kemudian, menggunakan data yang sesuai, mesin akan memulai untuk melakukan identifikasi pola dan korelasi. Semakin banyak data yang digunakan, maka semakin banyak juga “pengalaman” yang dimiliki mesin, sehingga dapat meningkatkan tingkat akurasinya.

Contoh aplikasi dengan unsupervised learning, yaitu cybersecurity, market research, serta facial recognition.

3. Semi-Supervised Learning

Merupakan salah satu jenis yang berada di antara supervised learning dan unsupervised learning. Mengapa bisa demikian? Well, dikarenakan hanya terdapat sebagian data output yang memiliki label, oleh karena itu digunakan teknik algoritma semi-supervised learning. Dimana ia bekerja dengan cara memberikan instruksi kepada mesin agar melakukan analisis terhadap data berlabel, agar dapat diaplikasikan pada data yang tidak berlabel.

Tetapi terdapat resiko dari penggunaan semi-supervised learning, karena system dapat mempelajari kelemahan yang dimiliki oleh data berlabel dan melakukan replikasi terhadap data tersebut. Jenis yang satu ini umumnya digunakan pada complex medical research, seperti pengkategorian protein.

4. Reinforcement Learning

Untuk reinforcement learning, juga tidak diberikan label atau kunci jawaban layaknya supervised learning, melainkan diberikan input mengenai hal-hal yang dapat dilakukan, aturan, serta keadaan akhir yang potensial. Dapat diibaratkan layaknya sebuah pertandingan, dimana hanya dijelaskan mengenai peraturan yang ada dan peserta mengasah kemampuannya sendiri. Kemudian, rewards akan didapatkan apabila permainan berhasil dimenangkan.

Nah, begitu pula dengan reinforcement learning, apabila outcome yang diinginkan oleh algoritma bersifat tetap atau binary, maka mesin dapat mempelajarinya dari contoh. Tetapi, apabila outcome yang diinginkan sifatnya tidak tetap, maka mesin harus mempelajari berdasarkan pengalaman serta reward yang didapatkan.

Jenis yang satu ini umumnya digunakan pada permainan di komputer dan high-stakes stock market trading.

Contoh Penggunaan dari Machine Learning

Selanjutnya, akan dibahas mengenai penggunaan dari machine learning. Berikut penjelasan dan contoh dari berbagai bidang yang memanfaatkan penggunaan dari machine learning.

1. Customer Service – Machine learning dapat dimanfaatkan untuk penggunaan aplikasi chatbot, serta automated virtual assistant yang berfungsi untuk memudahkan pekerjaan customer service dan membantu dalam mempercepat penyesalaian sebuah masalah yang dihadapi.

2. Security – Dapat digunakan untuk meningkatkan kemampuan dalam menganalisis ancaman yang dihadapi oleh sebuah perusahaan.Selain itu, juga dapat membantu dalam menghadapi serangan cyber, hacker dan malware.

3. Robotic Process Automation (RPA) – Penggabungan RPA dengan machine learning dapat menghasilkan otomatisasi cerdas, yang berfungsi untuk melakukan berbagai tugas yang kompleks.

4. Digital Marketing – Penggunaan machine learning dapat memudahkan marketer dalam mengidentifikasi pelanggan baru. Selain itu, dapat membantu marketer dalam memberikan penawaran yang tepat kepada pelanggan, serta pada waktu yang tepat juga.

5. Fraud Prevention – Machine learning dapat membantu Bank dalam melakukan peninjauan ulang terhadap sejumlah besar data transaksi. Tujuannya adalah untuk mengidentifikasi berbagai aktivitas yang terlihat mencurigakan.

Kesimpulan

Dari penjelasan artikel di atas, dapat disimpulkan bahwa keberadaan machine learning dapat memudahkan manusia dalam melakukan tugasnya. Hal tersebut dilakukan machine learning dengan cara meniru cara kerja sistem saraf otak manusia dalam mempelajari sesuatu. Sehingga, mesin dapat memahami sebuah pola atau membuat keputusan dan prediksi terhadap suatu kejadian.

Silakan kunjungi website Wide Host Media, kami menyediakan berbagai layanan cloud yang dapat memudahkan kamu untuk menyimpan dan mengakses data. Didukung dengan sistem kemanan yang tinggi, jaminan uptime mencapai 99,9%, dan team support yang selalu memantau selama 24/7.

Semoga artikel ini bermanfaat.