Seputar Machine Learning : Pengertian, Manfaat, Jenis-Jenis dan Cara Kerjanya

Pengertian Machine Learning

Teknologi Machine Learning (ML) adalah mesin yang dikembangkan untuk bisa belajar dengan sendirinya tanpa arahan dari penggunanya. Pembelajaran mesin dikembangkan berdasarkan disiplin ilmu lainnya seperti Statistika, Matematika dan Data Mining sehingga mesin dapat belajar dengan menganalisa data tanpa perlu di program ulang atau diperintah.

Dalam hal ini Machine Learning memiliki kemampuan untuk memperoleh data yang ada dengan perintah ia sendiri. ML juga dapat mempelajari data yang ada dan data yang ia peroleh sehingga bisa melakukan tugas tertentu. Tugas yang mampu dilakukan oleh ML sangat beragam, tergantung dari apa yang ia pelajari.

Istilah Machine Learning pertama kali dikemukakan oleh beberapa ilmuwan Matematika seperti Adrien Marie Legendre, Thomas Bayes dan Andrey Markov pada tahun 1920-an dengan mengemukakan dasar-dasar Machine Learning dan konsepnya. Sejak saat itu ML banyak yang mengembangkan. Salah satu contoh dari penerapan ML yang cukup terkenal adalah Deep Blue yang dibuat oleh IBM pada tahun 1996.

Deep Blue merupakan Machine Learning yang dikembangkan agar bisa belajar dan bermain catur. Deep Blue juga telah diuji coba dengan bermain catur melawan juara catur profesional dan Deep Blue berhasil memenangkan pertandingan catur tersebut.

Dengan belajar programming atau belajar coding, kamu bisa mendalami berbagai bidang Teknologi yang kamu inginkan Machine Learning salah satunya.

Manfaat Machine Learning

Jika kamu masih sulit membayangkan contoh dan fungsi dari Machine Learning, maka Anda bisa melihat Smartphone Anda. Fitur asisten digital yang umumnya ada di Smartphone atau perangkat lainnya untuk menjalankan suatu perintah dari manusia adalah salah satu contohnya.

Selain itu, fitur atau aplikasi ini juga bisa kamu temukan saat terdapat iklan di internet yang dengan tanpa sadar akan merekomendasikan produk yang sesuai dengan minat Anda ketika melakukan pencarian yang pernah Anda lakukan sebelumnya.

Bahkan, di platform lainnya seperti Netflix juga akan memberlakukan hal yang sama, yaitu mereka bisa mengetahui preferensi film ataupun serial apa saja sesuai dengan apa yang selama ini sudah ditonton dan dicari oleh para penggunanya.

Jenis – Jenis Machine Learning

1. Supervised Learning

Jenis yang pertama adalah Supervised Learning, yang mana jenis Supervised Learning ini mempunyai algoritma dengan menggunakan data yang sudah terlabel. Seperti input yang mana outputnya bisa lebih mudah untuk diketahui.

Selain itu, Supervised Learning pun mempunyai algoritma yang mampu merubah modelnya sendiri agar bisa disesuaikan dengan hasil yang diinginkan.

2. Semi-Supervised Learning

Jenis berikutnya adalah Semi-Supervised learning, yang mana metode ini berbeda dengan jenis sebelumnya. Untuk jenis ini, umumnya akan menggunakan data yang berlabel dan tidak untuk melatih algoritma untuk bisa belajar sendiri.

Selain itu, aplikasi ini juga umumnya digunakan untuk data dengan label jumlah yang lebih sedikit dan juga data tanpa label dalam jumlah yang lebih banyak. Untuk jenis semi ini, biasanya digunakan untuk memproses identifikasi wajah seseorang dengan menggunakan teknologi kamera webcam atau kamera smartphone.

3. Unsupervised Learning

 Unsupervised Learning merupakan teknik yang bisa kamu terapkan pada Machine Learning yang digunakan pada data yang tidak memiliki informasi yang bisa diterapkan secara langsung. Diharapkan teknik ini dapat membantu menemukan struktur atau pola tersembunyi pada data yang tidak memiliki label.

Sehingga, sistem tidak akan mengetahui jawaban ataupun output secara benar.

Tujuannya adalah agar bisa mengeksplorasi data dan juga menemukan struktur yang mana di dalamnya sering digunakan untuk data transaksional.

4. Reinforcement Learning

Jenis yang terakhir adalah Reinforcement Learning. Jenis ini umumnya digunakan untuk pembuatan game, teknologi navigasi, sampai robotik. Algoritma di dalamnya akan mampu menemukan aksi ataupun perlakuan, sehingga akan mampu menampilkan output terbaik dari sisi hasil uji coba yang sudah dilakukan berulang kali.

Didalamnya terdapat tiga komponen, yaitu agen atau pembuat keputusan, lingkungan, dan juga aksi. Fungsi dari adanya jenis aplikasi ini adalah agar bisa menentukan aksi apa saja yang mampu memaksimalkan output dalam kurun waktu tertentu yang memang sudah disepakati.

Cara Kerja Machine Learning

Bila diperhatikan secara fundamental, maka cara kerja dari aplikasi ini pada dasarnya sama seperti sistem belajar manusia. Seperti misalnya dibantu dengan menggunakan beberapa contoh terlebih dahulu, untuk itu mereka mampu menjawab berbagai pertanyaan yang memang sudah dipelajarinya.

Berbagai contoh dalam proses pembelajaran ini adalah menggunakan suatu data yang umumnya disebut dengan train dataset.

Berbeda dengan program statis, aplikasi ini dibuat untuk membentuk suatu program yang bisa belajar sendiri. Lalu, datau yang digunakan untuk melakukan proses pembelajaran nantinya bisa menciptakan ataupun menghasilkan suatu model tertentu.

Dari proses pembelajaran inilah suatu sistem menggunakan suatu sistem algoritma Machine Learning, yang diterapkan pada teknik statistika.

Sehingga akan muncul suatu informasi, yang mana informasi tersebut bisa dijadikan sebagai pengetahuan agar bisa memecahkan suatu masalah sebagai proses input-output. Suatu model yang dihasilkan ini selanjutnya mampu melakukan klasifikasi ataupun prediksi kedepannya.