(0275) 2974 127
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 :
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 :
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.
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.
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.
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 :
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.
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.
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.
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 :
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.
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.
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.
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 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 :
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 :
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 yaitu ML yang berguna dalam menganalisa, menilai, serta menyaring e-mail spam berdasar isi dan sumber pesan berasal.
Sentiment analysis merupakan aplikasi untuk mengklasifikasikan teks berdasar opini yang ditulis pengguna, lalu di kategori sebagai opini positif, netral, atau negatif.
Information extraction yaitu Machine Learning yang bertugas menganalisa dan mengidentifikasi potongan sebuah teks.
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 :
Implementasi Machine Learning dalam bidang finansial banyak sekali dilibatkan. Hal itu untuk memprediksi atau pun mengambil keputusan krusial, contohnya :
Machine Learning juga kerap kali difungsikan dalam mesin pencarian dan rekomendasi pada situs pencari, media sosial, atau pun e-commerce, seperti :
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.
Apakah Anda menggunakan kartu ATM atau kartu debit? Suka bertransaksi secara cashless? Sepertinya Anda perlu…
Design website toko online tidak hanya soal estetika, tapi juga UX yang bagus secara keseluruhan.…
Sebelum memulai karir Anda sebagai desainer UX, Anda harus membuat portofolio yang mencakup semua pengalaman…
Keep-Alive memungkinkan browser pengunjung Anda mendownload semua konten (JavaScript, CSS, gambar, video, dll) melalui koneksi…
Job description seorang web developer adalah membuat situs web menggunakan berbagai bahasa pemrograman. Tanggung jawab…
Secara default, WordPress tidak mendukung A/B testing. Tapi jangan khawatir. Di bawah ini, kami telah…