Machine Learning Adalah: Pengertian, Manfaat dan Cara Belajarnya

Machine Learning Adalah Pengertian, Manfaat dan Cara Belajarnya

Salah satu cabang dari artificial intelligence (kecerdasan buatan) yang berupa sistem digunakan dalam mengadaptasi kemampuan manusia untuk belajar yang disebut sebagai machine learning. Machine learning adalah teknologi terkini yang diprediksi akan terus berkembang hingga waktu 10 tahun ke depan. Agar tidak ketinggalan mengenai dunia teknologi yang bersifat dinamis, simak artikel ini hingga akhir. 

Pengertian Machine Learning

Perkembangan teknologi yang tidak pernah ada berhentinya menciptakan kecerdasan buatan yang berfokus pada pembuatan sistem dan juga algoritma. Teknologi ini terus belajar dari data hingga meningkatkan akurasinya tanpa menggunakan pemrograman apa pun dari waktu ke waktu.  

Pengertian Machine Learning

Semakin banyak data yang tersimpan pada sistem, akan semakin akurat output yang dihasilkan. Sistem ini hanya akan memproses data yang ada dan data masukan sehingga dapat melakukan tugasnya sendiri tanpa adanya yang memerintah. Urutan data statistik tersebut dilatih untuk memperoleh pola tertentu menjadi data lebih besar yang disebut apa itu machine learning. 

Dapat disimpulkan bahwa teknologi machine learning adalah sebuah mesin yang dikembangkan oleh developer untuk dapat belajar dengan sendirinya tanpa adanya arahan dari penggunanya. 

Apa Tujuan dan Manfaat dari Machine Learning?

Berbicara mengenai tujuan machine learning pada dasarnya digunakan untuk mempermudah kehidupan manusia dan menjadi problem solving yang tepat dan cara yang terukur. Adapun manfaat machine learning yaitu: 

Tujuan dan Manfaat dari Machine Learning

1. Solusi Penyelesaian Masalah Bisnis 

Perkembangan teknologi kecerdasan buatan dapat dijadikan sebagai solusi penyelesaian masalah bisnis yang terkait pada jumlah data banyak. 

2. Membantu Memahami Perilaku Konsumen 

Mesin pencarian akan menampilkan produk sesuai dengan preferensi konsumen melalui teknologi machine learning. 

3. Proses Intelegensi Bisnis Lebih Mudah 

Software yang terdapat pada machine learning dapat digunakan untuk menyortir data dengan kriteria poin data, pola data dan juga anomali data-data yang bersifat penting.  

Baca Juga:  Mengenal Apa Itu Firebase dan Kegunaannya

4. Automasi Bisnis Terwujud 

Automasi menjadi poin penting dalam bisnis guna meningkatkan efisiensi dan efektivitas operasional perusahaan, selain itu dapat digunakan untuk menentukan prioritas. 

Apa Saja Jenis dari Machine Learning?

Jenis machine learning antara lain: 

1. Supervised Learning 

Supervised learning ditandai dengan adanya label pada data sehingga pada saat input dan output data dapat diketahui dengan mudah. Selain itu, machine learning jenis ini dapat mengubah algoritma data untuk mendapatkan output sesuai dengan yang diinginkan. 

2. Unsupervised Learning 

Unsupervide learning berbanding terbalik dengan supervised learning yaitu data yang tersedia tidak memiliki label. Dengan begitu, algoritma output yang diperoleh memiliki presentasi kebenaran yang rendah. 

3. Semi Supervised Learning 

Semi supervise learning merupakan gabungan dari supervised learning dengan unsupervised learning. Data yang digunakan pada jenis ini ada yang menggunakan label ada pula yang tidak berlabel di mana jumlah data yang tidak berlabel lebih banyak dibandingkan dengan data yang terdapat label. 

4. Reinforcement Learning 

Reinforcement learning menjadi jenis teknologi yang banyak digunakan dalam pembuatan robot, game, navigasi dan lain sebagainya. Algoritma yang dihasilkan merupakan output terbaik, yang mana untuk memperolehnya dibutuhkan proses pengujian secara berulang kali. 

Bagaimana Cara Kerjanya?

Berbicara mengenai cara kerja machine learning, setiap jenisnya akan memiliki cara kerja yang berbeda-beda. Setiap teknologi yang diciptakan tentunya akan mempermudah manusia sehingga cara kerja mesin ini memiliki konsep: 

  • Pengumpulan data 
  • Pembersihan data 
  • Eksplorasi data 
  • Pemilihan data 
  • Pemilihan Teknik 
  • Memberikan pelatihan terhadap model 
  • Mengevaluasi hasil 

Bagaimana Cara untuk Membuat Machine Learning?

Cara kerja dari machine learning adalah hal penting yang harus dipahami. Selanjutnya, yang perlu diketahui adalah cara membuat machine learning sebagai berikut: 

  1. Mengumpulkan data, data yang diperoleh akan mempengaruhi hasil machine learning. Semakin detail data yang dikumpulkan akan semakin baik performa model yang diperoleh. 
  2. Mempersiapkan data, pastikan tidak ada kosong, duplikat dan juga eror. 
  3. Menentukan model machine learning, setiap jenis dari machine learning memiliki algoritma yang berbeda-beda. Pastikan memilih jenisnya sesuai dengan model yang dibuat. 
  4. Melatih model untuk melihat generalisasi. 
  5. Mengevaluasi model dengan memverifikasi model yang diciptakan, jika akurasi kurang dari 50% maka perlu dikembangkan kembali. 
  6. Perhatikan parameter tuning, hal ini dilakukan apabila model yang dibuat belum mencapai target karena terjadi underfitting dan overfitting
  7. Mulai prediksi, langkah ini dilakukan apabila model lolos evaluasi dan siap untuk mempermudah kehidupan manusia. 
Baca Juga:  Broadcast Adalah: Pengertian, Manfaat, Jenis dan Contohnya

Contoh Machine Learning

Agar semakin memperoleh gambaran terkait teknologi kecerdasan buatan ini, berikut contoh learning machine: 

  • Rekomendasi marketplace yang terdapat pada sistem belanja online, data dari marketplace ini diperoleh dari riwayat pencarian. 
  • Face ID yang digunakan untuk sistem keamanan. 
  • Search engine dengan memberikan saran pada kolom pencarian. 
Perbedaan AI dengan Machine Learning

Perbedaan AI dengan Machine Learning

Setelah mengetahui teknologi kecerdasan buatan machine learning, teknologi ini berbeda dengan AI. Berikut perbedaan AI dan machine learning: 

  1. Tujuan dari Ai adalah sebagai cara meningkatkan peluang keberhasilan. Sedangkan Teknologi machine learning adalah untuk meningkatkan efisiensi. 
  2. AI sering digunakan untuk memecahkan permasalahan yang kompleks sedangkan machine learning digunakan meningkatkan kinerja sistem dengan belajar dari data yang tersedia. 
  3. AI berfokus pada pembuatan keputusan, sedangkan machine learning ini berfokus pada penginputan data. 
  4. Dalam hal respon dan perilaku sistem, AI cenderung menirukan kemampuan tersebut. Sedangkan machine learning belajar membuat algoritma sendiri. 

Nah, bagi Anda yang tertarik pada dunia teknologi kecerdasan buatan, Coding Studio merupakan tempat belajar machine learning terbaik. Mempelajari ilmu IT machine learning adalah salah satu cara meningkatkan skill sehingga dapat dijadikan sebagai nilai plus dari kemampuan diri Anda.

Related Articles