Pengertian Machine Learning

Machine learning adalah pengembangan sistem yang bisa bekerja tanpa bantuan program manusia berulang-ulang. Ilmu mesin bisa belajar sendiri dengan cara menganalisa data, misalnya mengenali wajah hewan kucing dengan anjing. pembelajaran terarah, pembelajaran tak terarah, pembelajaran semi terarah dan Reinforcement learning merupakan pokok pembahasan penting dalam program machine learning.

Machine Learning didefinisikan sebagai salah satu cabang AI (Artificial Intelegence) yang mengkhususkan komputer untuk mempelajari data, tujuannya yakni untuk meningkatkan kecerdasannya.

Untuk lebih jelasnya, berikut definisi Machine Learning menurut beberapa ahli :

1. Menurut Arthur, Machine Learning didefinisikan sebagai kemampuan komputer dalam melakukan pembelajaran. Machine Learning tidak harus dijelaskan atau diprogramkan secara eksplisit ke dalam komputer.
2. Menurut Tom Mitchel, Machine Learning diartikan sebagai komputer yang mempunyai kemampuan melakukan pembelajaran dari pengalaman-pengalaman yang diterima atas tugas-tugas yang telah diselesaikan untuk meningkatkan kinerja.
3. Menurut Budiharto, Machine Learning didefinisikan sebagai tipikal kecerdasan buatan yang menyuguhkan komputer dengan kemampuan mempelajari data, tanpa harus mengikuti instruksi terprogram secara eksplisit.

Fungsi Machine Learning

Fungsi Machine learning sangat beragam, dalam kehidupan harian manusia yang tidak lepas dari perkembangan jaman yang semakin praktis, Machine learning biasa digunakan di berbagai industri dan bidang antara lain :

1. Bidang kedokteran

Machine learning bisa memberikan informasi terkait kesehatan seseorang selama perawatan di rumah sakit. Misalnya mesin elektrokardiogram yang bisa mendeteksi penyakit jantung sejak dini.

Bisa dibayangkan ketika setiap pasien harus diidentifikasi secara manual, hal ini tentu akan membutuhkan banyak dokter dan tenaga untuk mengawal proses pemantauan.

2. Bidang Computer Vision

Sistem bisa berfungsi dalam mengekstrak informasi dari gambar tertentu, misalnya pengenalan wajah pada teknologi ponsel berbasis AI masa kini atau pelabelan wajah pada akun media sosial.

Fitur tersebut saat ini sudah lazim ditemukan pada smartphone flagship buatan Apple dan Samsung. Tinggal menunggu waktu untuk diaplikasikan ke dalam brand ponsel lain.

3. Bidang Information Retrieval

Bidang Information Retrieval (IR) merupakan contoh fungsi machine learning dalam mencari dan mendapatkan informasi tersebut.

Jadi, bisa dibayangkan betapa dekatnya penerapan teknologi machine learning yang saat ini sudah diterapkan untuk mempermudah kehidupan.

Cara Kerja Machine Learning

Machine learning memiliki cara kerja berupa riset dan algoritma yang akan menemukan pola yang bisa melakukan suatu prediksi. Ada 3 tahapan kinerja mesin yang bisa membantu kegiatan harian menjadi lebih baik yaitu :

1. Pemilahan data

Machine learning memang sistem yang mengandalkan data pada tahapan memilah data dipisahkan menjadi tiga bagian, yaitu  training data (data yang akan dilatih), validation data  (data yang dipakai untuk validasi) dan test data (data yang dipakai untuk percobaan prediksi). Jadi, jika memiliki data tertentu dan butuh eksekusi maka machine learning bisa menjadi salah satu opsi.

2. Model Data dan Validasi Model

Dalam hal ini harus menggunakan training data yang sudah disiapkan untuk membangun model menggunakan fitur yang disesuaikan dengan tujuan machine learning lewat model data. Setelah itu barulah dilakukan validasi model yaitu pengujian terhadap model data dengan validation data. Hal ini bermanfaat untuk mendapat feedback dari input, proses serta output yang dipakai.

3. Test Model dan Penggunaan Test Model

Dalam tahap ini akan semakin mengerti bahwa ilmu pemrosesan bahasa alami adalah kategori AI yang hanya bisa bekerja dengan adanya data. Test data adalah perbandingan kinerja model yang telah divalidasi dengan data prediksi, lalu mengaplikasikan data yang sudah terlatih dengan menciptakan prediksi data baru.

Metode Algoritma Machine Learning

Machine Learning bekerja berdasarkan analisis data yang disematkan di dalamnya. Pelatihan pengelolaan data input dan output inilah yang bisa membantunya memprediksi jawaban dan menemukan pola intrinsik dalam data masukan.

Belakangan ini, penerapan metode algoritma Machine Learning kian berkembang dengan pesat. Beberapa metode yang diterapkan meliputi :

1. Supervised Machine Learning Algorithms

Supervised machine learning adalah algoritma machine learning yang dapat menerapkan informasi yang telah ada pada data dengan memberikan label tertentu, misalnya data klasifikasi sebelumnya (terarah). Machine Learning pada metode ini, melakukan pembelajaran melalui prediksi yang dihasilkan akan adanya bukti ketidakpastian. Algoritma yang ada di dalamnya membantu mengaplikasikan informasi yang ada pada data dengan memberi label tertentu.

Algoritma jenis ini bisa memberikan target output yang dilakukan dengan perbandingan pengalaman eksekusi masalah di masa lalu. Karenanya, kelemahan dari supervised learning yang paling pokok adalah pengguna harus merumuskan output yang benar.

Jika proses pelatihan dilakukan dengan benar, maka tentu nantinya mesin akan melakukan eksekusi dengan benar.

2. Unsupervised Machine Learning Algorithms

Unsupervised machine learning adalah algoritma machine learning yang digunakan pada data yang tidak mempunyai informasi yang dapat diterapkan secara langsung (tidak terarah). Berlawanan dengan prinsip supervised learning, peran pengguna adalah mengajarkan pada mesin agar mampu menghasilkan suatu output tertentu.

Proses dilakukan hanya dengan menginput data dengan benar, selanjutnya untuk urusan output, mesin akan menentukan jalannya sendiri. Algoritma ini kerap kali diaplikasikan pada data yang tak memiliki informasi yang bisa diterapkan secara langsung (informasi tidak terarah). Sehingga, unsupervised machine learning algorithms digadang-gadang mampu menemukan konsep tersembunyi pada data tak berlabel.

3. Semi-Supervised Machine Learning Algorithms

Semi-supervised machine learning adalah algoritma yang digunakan untuk melakukan pembelajaran data berlabel dan tanpa label. Sistem yang menggunakan metode ini dapat meningkatkan efisiensi output yang dihasilkan.

4. Reinforcement Machine Learning Algorithms

Reinforcement machine learning adalah algoritma yang mempunyai kemampuan untuk berinteraksi dengan proses belajar yang dilakukan, algoritma ini akan memberikan poin (reward) saat model yang diberikan semakin baik atau mengurangi poin (error) saat model yang dihasilkan semakin buruk. Salah satu penerapan yang sering dijumpai yaitu pada mesin pencari.

Konsep Dasar Machine Learning

Konsep dasar Machine Learning meliputi kemampuan suatu alat untuk meningkatkan kecerdasan untuk belajar, termasuk dalam sebuah mesin. Keberadaan mesin seperti ini akan meningkatkan produktivitas manusia, yang merupakan nilai plus yang tak dimiliki mesin lainnya.

Beberapa konsep ini terangkum dalam ringkasan berikut :

1. Inti dari Machine Learning adalah memprediksi akan suatu hal berdasarkan pola yang telah dilatih, proses prediksi dan analisis dilakukan dengan cara sederhana tanpa menghabiskan banyak waktu.
2. Machine Learning membutuhkan model pelatihan untuk membiasakan mesin mengelola dan memprediksi suatu hal.
3. Tingkat ambang akurasi yang mencapai angka 80% dianggap sukses.
4. Machine Learning berbeda dengan AI, banyak kalangan yang salah kaprah menyamakan kedua istilah ini, padahal AI (Artificial Intelligence) merupakan sebuah kecerdasan buatan yang ditanamkan pada perangkat, sementara ML (Machine Learning) adalah suatu metode untuk mencapai AI.
5. Setiap model Machine Learning memberikan struktur yang jelas pada AI.

Contoh Machine Learning dalam Kehidupan

Pengaplikasian Machine Learning dalam kehidupan sehari-hari ternyata banyak sekali diterapkan. Bahkan, bisa dibilang pengaplikasian Machine Learning di era digital ini telah merambah hampir semua bidang.

Beberapa contoh implementasi Machine Learning dalam kehidupan sehari-hari bisa di temui dalam :

1. Text Analysis

Machine Learning kerap kali diimplementasikan dalam suatu perangkat, guna menganalisa suatu teks dan mencari sumbernya, atau untuk menguji tingkat keakuratan dan kebenaran teks tersebut.

Beberapa kategori text analysis yang banyak dilakukan adalah :

• Spam filtering

Spam filtering yaitu ML yang berguna dalam menganalisa, menilai, serta menyaring e-mail spam berdasar isi dan sumber pesan berasal.

• Sentiment analysis

Sentiment analysis merupakan aplikasi untuk mengklasifikasikan teks berdasar opini yang ditulis pengguna, lalu di kategori sebagai opini positif, netral, atau negatif.

• Information extraction

Information extraction yaitu Machine Learning yang bertugas menganalisa dan mengidentifikasi potongan sebuah teks.

2. Image Processing

Pada dasarnya, image processing adalah sebuah tahapan pengolahan gambar untuk mengidentifikasi data pada gambar tersebut, kemudian diolah dan di transformasi ke dalam tingkatan lebih lanjut.

Beberapa contohnya antara lain :

1. Image Tagging atau Face Detection yang diterapkan untuk mendeteksi wajah user berdasar gambar.
2. OCR (Optical Character Recognition) yang mentransformasi teks atau gambar pada suatu manuskrip ke bentuk digital.
3. Selfdriving Cars adalah sebuah implementasi Machine Learning yang ditanamkan untuk mengenali ciri suatu jalan, rambu dan objek sekitar dengan memanfaatkan kamera yang ditanam di dalamnya.

3. Finance

Implementasi Machine Learning dalam bidang finansial banyak sekali dilibatkan. Hal itu untuk memprediksi atau pun mengambil keputusan krusial, contohnya :

1. Stock trading yang mengembangkan sebuah algoritma untuk mengidentifikasi serta memprediksi saham terbaik berdasarkan pola di historis perdagangan saham.
2. Fraud detection yakni sistem yang mendeteksi penipuan atau kecurangan dengan lebih efektif dan efisien.

4. Search and Recommendation Engine

Machine Learning juga kerap kali difungsikan dalam mesin pencarian dan rekomendasi pada situs pencari, media sosial, atau pun e-commerce, seperti :

• Google yang memberikan rekomendasi pencarian berdasar keyword yang diketik.

• Facebook juga memberikan rekomendasi berdasar keyword yang di input.

• Amazon, Alibaba, Lazada dan situs e-commerce lainnya, biasanya merekomendasikan produk berdasar spesifikasi hal yang sering ditelusuri.

5. Speech Understanding

Pengimplementasian Machine Learning dalam speech understanding, berkaitan erat dengan suara manusia dan cabang ilmu NPL (Natural Language Processing). Contohnya, Google Voice yang melakukan pencarian pada mesin pencari tanpa harus mengetikkan kata di layar smartphone.