Machine Learning: Pengertian, Metode dan Contohnya

Machine Learning – Perkembangan teknologi berkembang dengan pesatnya. Machine Learning menjadi salah satu hasil dari perkembangan teknologi saat ini. Telah banyak aplikasi dari penggunaan machine learning dalam kehidupan kita sehari-hari. Apa saja ya?

Istilah Machine Learning ini bagi masyarakat umum masih terdengar asing. Jika para sahabat Tedas.id ingin mengetahui lebih lengkap mengenai machine learning serta aplikasinya pada kehidupan kita sehari-hari, simak penjelasan berikut ini.

Pengertian Machine Learning

Pengertian Machine Learning

Apa itu machine learning adalah salah satu pertanyaan yang banyak diajukan. Merupakan salah satu cabang ilmu dari AI (Artificial Intelligence) atau kecerdasan buatan, yang mengkhususkan kepada komputer untuk mempelajari data dengan tujuan untuk meningkatkan kecerdasannya.

Berikut ini merupakan definisi Machine Learning menurut beberapa ahli, antara lain:

1. Berdasarkan pengertian dari Arthur, Machine Learning dijelaskan sebagai komputer yang memiliki kemampuan untuk melakukan pembelajaran. Machine Learning tak harus diprogramkan secara eksplisit ke dalam komputer.

2. Sedangkan menurut Tom Mitchell, Machine Learning didefinisikan sebagai kemampuan komputer untuk melakukan pembelajaran dari pengalaman-pengalaman yang diterima sebelumnya terhadap tugas-tugas yang telah diselesaikan untuk meningkatkan performa.

3. Lalu berdasarkan penjelasan Budiharto, Machine Learning diartikan sebagai kecerdasan buatan yang mempunyai tipe dengan menyuguhkan komputer atas kemampuan mempelajari data, tanpa harus mengikuti instruksi terprogram secara eksplisit.

Berdasarkan 3 pengertian dari para ahli di atas, dapat disimpulkan bahwa Machine Learning adalah sebuah metode analisis yang bisa membantu menangani dan mengolah big data dengan mengembangkan algoritma komputer.

Oleh karena itu, fokus pengembangan pada Machine Learning terletak pada sebuah sistem yang mempunyai kemampuan untuk bisa belajar sendiri dalam memutuskan sesuatu, tanpa diperlukan adanya pemrograman khusus.

Baca Juga  Firmware : Pengertian, Fungsi, dan Contoh Penggunaannya

Model belajar program ini hampir sama dengan proses pembelajaran pada manusia, yakni berdasarkan pada pembelajaran contoh-contoh yang ada sebelumnya. Mesin ini akan mempelajari pola dari tiap contoh yang telah ada sebelumnya, lalu dianalisis untuk kemudian dapat memprediksi dan menemukan jawaban atas pertanyaan selanjutnya.

Walaupun tidak semua hal bisa dipecahkan, namun algoritma kompleks sering kali dapat memecahkan masalah melalui cara yang mudah ala Machine Learning.

Metode Algoritma Machine Learning

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. Beberapa penerapan metode Algoritma Machine Learning antara lain sebagai berikut:

1. Supervised Machine Learning Algorithms

Metode supervised machine learning algorithms ini, melakukan pembelajaran melalui prediksi yang dihasilkan akan adanya bukti ketidakpastian.

Algoritma yang ada di dalam metode ini membantu mengaplikasikan informasi yang ada pada data dengan memberi label tertentu. Selain itu, algoritma ini bisa memberikan target output yang dilakukan dengan membandingkan pengalaman eksekusi masalah di waktu sebelumnya.

Karenanya, kelemahan paling utama dari algoritma jenis supervised learning ini adalah pengguna harus merumuskan output yang benar. Namun jika proses pelatihan dilakukan dengan benar, maka nantinya mesin akan melakukan eksekusi dengan benar.

2. Unsupervised Machine Learning Algorithms

Metode yang kedua bertolak belakang dengan metode supervised learning. Peran pengguna adalah mengajarkan mesin untuk mampu menghasilkan suatu output tertentu.

Proses dilakukan hanya dengan menginput data dengan benar. Selanjutnya untuk outputnya, mesin akan menentukan jalan dan caranya sendiri.

Algoritma ini sering kali digunakan pada data yang tidak memiliki informasi yang bisa diterapkan secara langsung (informasi tidak terarah). Sehingga, metode unsupervised machine learning algorithms ini dikatakan mampu menemukan konsep tersembunyi pada data tak berlabel.

Baca Juga  Router : Pengertian, Fungsi, Cara Kerja dan Jenisnya

3. Semi-Supervised Machine Learning Algorithms

Semi-supervised machine learning algorithms menggunakan algoritma yang sengaja digunakan untuk kepentingan pembelajaran pada data, baik berlabel maupun tak berlabel.

Sistem yang menggunakan metode semi supervised machine learning algorithms dianggap dapat meningkatkan efisiensi pada output yang dihasilkan.

4. Reinforcement Machine Learning Algorithms

Reinforcement Machine Learning menggunakan metode algoritma yang mempunyai kemampuan interaksi dalam proses belajar.

Algoritma jenis ini akan menghasilkan imbalan berupa poin jika model yang diberikan makin baik. Sebaliknya, poin akan berkurang jika model yang dihasilkan semakin buruk. Konsep ini sering digunakan pada mesin pencari.

Contoh Aplikasi Machine Learning dalam Kehidupan Sehari-hari

Contoh Aplikasi Machine Learning

Aplikasi Machine Learning dalam kehidupan manusia sehari-hari ternyata sudah banyak sekali diterapkan. Bahkan, dapat dikatakan aplikasi dari Machine Learning di era digital saat ini telah merambah hampir ke semua bidang.

Beberapa contoh implementasi aplikasi Machine Learning dalam kehidupan sehari-hari yang biasa ditemukan adalah sebagai berikut:

1. Text Analysis

Machine Learning kerap kali digunakan dalam suatu perangkat, untuk menganalisa suatu teks dan mencari sumber dari teks tersebut, atau untuk menguji tingkat akurasi dan kebenaran teks tersebut.

Beberapa kategori text analysis yang banyak digunakan adalah sebagai berikut:

1. Spam filtering, yaitu Machine Learning yang mempunyai kegunaan dalam analisis, penilaian, serta penyaringan email spam berdasarkan isi dan sumber pesan tersebut berasal.

2. Sentiment analysis, adalah aplikasi yang berguna untuk mengklasifikasi teks berdasar opini yang ditulis oleh pengguna, lalu dikategorikan sebagai opini positif, netral, atau negatif.

3. Information extraction, yaitu salah satu contoh machine learning yang bertujuan untuk menganalisa dan memberikan identifikasi terhadap potongan sebuah teks.

2. Image Processing

Intinya, Image processing adalah sebuah tahap dari pengolahan gambar untuk identifikasi data pada gambar tersebut, lalu dilakukan pengolahan dan transformasi ke dalam tingkatan selanjutnya.

Contoh-contohnya antara lain:

1. Image Tagging/ Face Detection, yang penerapannya digunakan untuk mendeteksi wajah user berdasar gambar.

2. OCR (Optical Character Recognition), yang digunakan untuk mentransformasi teks atau gambar pada suatu manuskrip ke dalam bentuk digital.

3. Self Driving Cars, adalah implementasi dari machine learning yang ditanamkan guna mengenali ciri suatu jalan, rambu dan objek sekitar dengan memanfaatkan kamera yang ditanam di dalam aplikasi tersebut.

3. Finance

Implementasi machine learning dalam bidang keuangan telah banyak sekali penerapannya. Hal itu guna memprediksi ataupun mengambil keputusan strategis dan penting, contohnya:

1. Stock trading, merupakan pengembangan dari sebuah algoritma guna mengidentifikasi serta memprediksi saham terbaik berdasarkan pola di historis perdagangan saham sebelumnya.

2. Fraud detection, merupakan sistem yang dapat mendeteksi penipuan atau kecurangan dengan lebih efektif dan efisien.

4. Search and Recommendation Engine

Machine Learning juga sering kali difungsikan dalam mesin pencarian dan rekomendasi pada situs pencari, media sosial, ataupun e-commerce. Contohnya antara lain seperti:

1. Google, memberikan rekomendasi terhadap pencarian berdasarkan keyword yang diketikkan oleh pengguna.

2. Facebook, memberikan rekomendasi berdasarkan keyword yang di input oleh pengguna.

3. Lazada, Alibaba, Amazon dan situs e-commerce lainnya, juga merekomendasikan produk berdasarkan spesifikasi dari hal-hal yang sering ditelusuri oleh pengguna.

5. Speech Understanding

Penggunaan machine learning pada speech understanding, berkaitan erat dengan suara manusia dan cabang ilmu dari NPL (Natural Language Processing).

Sebagai contoh, Google Voice yang otomatis melakukan pencarian pada mesin pencari tanpa harus memasukkan kata di smartphone.

Berdasar penjelasan singkat di atas, dapat disimpulkan bahwa Machine Learning sangat erat dalam kehidupan kita sehari-hari.

Sekarang, sahabat Tedas juga tidak asing lagi kan dengan apa itu Machine Learning serta penerapannya dalam kehidupan. Kira-kira apalagi ya inovasi di bidang Machine Learning ini dan penerapannya ke depannya? Kita tunggu saja ya Sahabat Tedas.

Marita Ningtyas

Marita Ningtyas

A Writerpreneur, tinggal di kota Lunpia. Menulis bukan hanya passion, namun juga merupakan kebutuhan dan keinginan untuk berbagi manfaat. Selamat membaca.