Machine learning adalah cabang AI yang berfokus dalam membuat algoritma. Lalu, belajar dari data dan meningkatkan akurasinya dari pengalaman, tanpa campur tangan manusia. Sebagai tindakan yang mengoptimalkan model, machine learning merupakan representasi matematis dari data itu sendiri. Sehingga, dapat memprediksi atau menentukan respon yang tepat, bahkan ketika menerima input yang belum pernah dilihat sebelumnya. Semakin akurat model dapat memberikan tanggapan yang benar, semakin baik model telah belajar dari input data yang diberikan.

algoritma-machine-learning
Photo by rawpixel.com from freepik

Dalam penerapan machine learning, algoritma atau urutan proses statistik dilatih untuk mencari pola dalam jumlah data yang besar. Dengan tujuan untuk mengambil keputusan atau prediksi berdasarkan data tersebut. Algoritma machine learning sendiri merupakan metode di mana sistem AI melakukan tugasnya dengan mengubah kumpulan data menjadi model. Umumnya memprediksi nilai output dari data input yang diberikan. Dua proses utama dari algoritma machine learning adalah classification dan regression.

Cara kerja machine learning

Pada machine learning ada cara yang berbeda untuk mengekstrak informasi dari data, tergantung pada bagaimana algoritmanya dibangun. Umumnya, prosesnya membutuhkan sejumlah besar data yang memberikan respon yang diharapkan diberikan input tertentu. Setiap pasangan input mewakili sebuah contoh dan lebih banyak contoh memudahkan algoritma untuk dipelajari. Itu karena setiap pasangan input cocok dengan garis, cluster, atau representasi statistik lain yang mendefinisikan domain masalah.

algoritma-machine-learning
  • Decision Process: Secara umum, algoritma machine learning digunakan untuk membuat prediction atau classification. Berdasarkan beberapa data input, yang dapat diberi label atau tidak, algoritma akan menghasilkan perkiraan tentang suatu pola dalam data.
  • Error Function: Ini berfungsi untuk mengevaluasi prediksi model. Jika ada contoh yang diketahui, error function dapat membuat perbandingan untuk menilai keakuratan model.
  • Model Optimization Process: Jika model dapat lebih cocok dengan data point dalam training set, maka bobot disesuaikan untuk mengurangi perbedaan antara contoh yang diketahui dan estimasi model. Algoritma akan mengulangi proses evaluasi dan pengoptimalan ini, memperbarui bobot secara mandiri hingga ambang batas akurasi terpenuhi.

Jenis algoritma machine learning

algoritma-machine-learning
Photo by freepik from freepik

Algoritma machine learning secara luas dikategorikan sebagai supervised atau unsupervised. Kedua teknik ini digunakan dalam skenario yang berbeda dan dengan kumpulan data yang berbeda.

Algoritma supervised learning digunakan untuk memprediksi hasil yang terjadi di masa depan. Memiliki data input dan data output yang diinginkan melalui pelabelan. Selain itu, dapat digunakan untuk dua jenis masalah, yaitu classification dan regression. Seperti namanya, supervised learning memiliki seorang supervisor sebagai guru. Di mana, kita melatih mesin menggunakan data yang diberi label dengan baik. Setelah itu, mesin diberikan satu set data baru. Sehingga, algoritmanya menganalisis data pelatihan dan menghasilkan hasil yang benar dari data berlabel.

Untuk algoritma unsupervised sendiri, ia bekerja dengan data yang tidak diklasifikasikan atau diberi label.  Tidak seperti supervised learning, tidak ada pelatihan yang akan diberikan kepada mesin. Oleh karena itu, mesin dibatasi untuk menemukan struktur tersembunyi dalam data yang tidak berlabel dengan sendirinya. Di sini, tugas mesin adalah mengelompokkan informasi yang tidak disortir menurut persamaan, pola, dan perbedaan tanpa pelatihan data sebelumnya. Untuk unsupervised learning, dapat digunakan untuk dua jenis masalah, yaitu clustering dan association.

Tidak hanya itu..

Ada juga teknik machine learning lainnya, yaitu algoritma semi-supervised. Di mana, itu termasuk transfer learning dan active learning. Transfer learning menggunakan pengetahuan yang diperoleh dari menyelesaikan satu tugas untuk membantu memecahkan masalah yang berbeda tetapi terkait. Sementara, active learning memungkinkan algoritma untuk menanyakan pengguna atau sumber lain untuk informasi lebih lanjut. Kedua sistem biasanya digunakan dalam situasi di mana data berlabel sedikit.

Kemudian, ada juga reinforcement learning yang merupakan jenis algoritma machine learning yang memungkinkan pemutusan tindakan terbaik berikutnya. Hal ini didasarkan oleh status saat ini dengan mempelajari perilaku yang akan memaksimalkan output-nya. Algoritma reinforcement biasanya mempelajari tindakan optimal melalui trial dan error.

Nah, itu dia hal-hal yang perlu kamu ketahui tentang machine learning. Machine learning tidak dapat dipelajari dengan waktu yang singkat. Butuh latihan dan pastinya banyak proses yang dilalui. Nah, apakah kamu tertarik dengan topik ini? Untuk menambah ilmu di bidang data, kamu pun bisa pantau terus blog Coding Studio agar bisa menambah wawasanmu!