Machine Learning adalah: Definisi, Contoh, dan Cara Kerja

Machine Learning adalah istilah yang sering kita dengar, terutama dalam konteks kecerdasan buatan (AI). Namun, apa sebenarnya Machine Learning dan bagaimana cara kerjanya? Yuk, simak ulasannya.

Machine Learning adalah

Machine learning adalah cabang dari ilmu komputer yang menggunakan data dan algoritma untuk memungkinkan kecerdasan buatan meniru cara manusia belajar. Dengan demikian, sistem ini bisa meningkatkan akurasinya seiring waktu.

Inti dari machine learning adalah kemampuan sistem untuk menemukan pola dalam data dan menggunakan pola tersebut untuk membuat keputusan atau prediksi. 

Sebagai gambaran yang lebih jelas, bayangkan saat kamu belajar bermain bola; kamu mungkin tidak langsung mahir, tetapi dengan latihan, kamu mulai mengenali teknik yang tepat dan menguasai permainan. 

Begitu pula dengan machine learning: sistem ini belajar dari pengalaman berupa data, dan kinerjanya terus meningkat seiring waktu. 

Dengan machine learning, komputer tidak hanya mengikuti instruksi statis, tetapi juga belajar dari data, beradaptasi, dan membuat prediksi yang semakin akurat seiring waktu.

Cara Kerja Machine Learning

Pada dasarnya, machine learning bekerja dengan menemukan hubungan matematis antara data input dan output.

Saat model pertama kali dibangun, model tidak tahu bagaimana data input terkait dengan data output. Namun, dengan banyak contoh, model bisa mulai mengenali pola tersebut.

Algoritma machine learning sendiri didasarkan pada fungsi matematika yang dapat diubah sesuai kebutuhan. 

Misalnya, jika kamu melatih model dengan data input–output seperti suhu udara (input) dan jumlah orang yang pergi ke pantai (output), data yang diberikan bisa berupa suhu 30 derajat dengan 200 orang, 35 derajat dengan 300 orang, dan 25 derajat dengan 150 orang.

Dari situ, algoritma akan belajar untuk menghitung hubungan antara suhu dan jumlah orang yang pergi ke pantai. Jadi, jika kamu memberi suhu 28 derajat, model dapat memperkirakan jumlah orang yang akan pergi ke pantai berdasarkan pola tersebut.

Agar memberikan pemahaman yang lebih jelas, seperti dilansir dari aws.amazon.com, berikut adalah tahapan cara kerja dari machine learning:

#1. Pra-Pemrosesan Data

Data yang digunakan dalam machine learning biasanya tidak langsung siap untuk diproses. Sebelum melatih model, data mentah harus melalui proses pra-pemrosesan. 

Misalnya, mungkin ada data suhu yang hilang atau data yang tidak sesuai skala. Proses ini mencakup membersihkan data, menyesuaikan skala data, atau mengubah kategori seperti “cerah” atau “hujan” menjadi angka numerik agar bisa dipahami oleh model.

#2. Melatih Model

Setelah data diproses, langkah berikutnya adalah melatih model. Pada tahap ini, algoritma mempelajari pola hubungan antara data input dan output. 

Sebagai contoh, jika kita ingin memprediksi harga rumah berdasarkan data lokasi, luas tanah, dan jumlah kamar, algoritma akan mencari pola dari data ini. Algoritma akan melakukan perhitungan berulang-ulang untuk memperbaiki hasil prediksinya.

#3. Evaluasi Model

Setelah model dilatih, langkah berikutnya adalah mengevaluasi kinerjanya. Evaluasi ini dilakukan dengan menggunakan data yang belum pernah dilihat oleh model sebelumnya, yang disebut validation set. 

Misalnya, jika model dilatih untuk mengklasifikasikan jenis bunga, evaluasi akan memastikan apakah model bisa mengidentifikasi jenis bunga dari data yang baru. Hasil evaluasi diukur dengan berbagai metrik, seperti akurasi atau presisi.

#4. Optimisasi

Tahap terakhir adalah optimisasi, yaitu proses untuk menyempurnakan model agar bekerja lebih baik. Ilmuwan data bisa menambahkan fitur baru dari data yang ada atau mengubah algoritma agar lebih efisien. 

Misalnya, dalam model prediksi harga rumah, ilmuwan data mungkin menambahkan fitur seperti akses ke fasilitas umum untuk meningkatkan akurasi prediksi.

Jenis-jenis Machine Learning

Ada beberapa jenis machine learning yang umum digunakan, yaitu:

#1. Supervised Learning (Pembelajaran Terawasi)

Pada jenis ini, model dilatih dengan menggunakan data yang telah diberi label. Contohnya termasuk klasifikasi dan regresi. Model belajar dari data yang ada dan digunakan untuk memprediksi label pada data baru. 

Misalnya, algoritma dapat dilatih menggunakan gambar-gambar anjing dan objek lainnya yang telah diberi label, sehingga model ini belajar untuk mengenali gambar anjing secara mandiri.

#2. Unsupervised Learning (Pembelajaran Tidak Terawasi)

Kebalikannya, model pembelajaran ini tidak membutuhkan data berlabel. Model berusaha mengidentifikasi pola atau struktur yang terdapat dalam data. 

Contoh umum termasuk pengelompokan (clustering) dan pengurangan dimensi (dimensionality reduction). Misalnya, program unsupervised learning dapat menganalisis data penjualan online dan mengidentifikasi berbagai tipe pelanggan.

#3. Reinforcement Learning (Pembelajaran Penguatan)

Dalam pendekatan ini, model belajar melalui interaksi dengan lingkungan. Model membuat keputusan dan menerima umpan balik dalam bentuk reward (penghargaan) atau punishment (hukuman). Ini membantu meningkatkan kinerja model seiring waktu. 

Contohnya, reinforcement learning digunakan untuk melatih model dalam bermain game atau mengemudikan kendaraan otonom.

Contoh Penggunaan Machine Learning

Machine learning sudah banyak digunakan dalam berbagai bidang untuk membantu mempermudah pekerjaan dan membuat proses lebih efisien. Berikut beberapa contohnya:

#1. Rekomendasi Konten

Di platform streaming seperti Netflix atau YouTube, machine learning menganalisis pola tontonan pengguna dan merekomendasikan konten yang sesuai dengan preferensi mereka. Semakin sering kamu menonton, semakin akurat rekomendasi yang diberikan, karena sistem akan belajar dari perilaku dan pilihanmu.

#2. Diagnosis Medis

Di dunia kesehatan, machine learning membantu dalam menganalisis data pasien dan memberikan diagnosis lebih cepat. Algoritma yang dilatih dengan data medis dapat mendeteksi tanda-tanda awal penyakit dari gambar medis seperti X-ray atau MRI, membantu dokter dalam mendeteksi penyakit lebih dini.

#3. Deteksi Penipuan di Sektor Keuangan

Bank dan lembaga keuangan menggunakan machine learning untuk mendeteksi transaksi mencurigakan. Algoritma ini dilatih untuk mengenali pola transaksi yang tidak biasa dan memberikan peringatan jika ada potensi penipuan, meningkatkan keamanan dalam transaksi finansial.

#4. Mobil Otonom

Di sektor otomotif, machine learning digunakan dalam mobil otonom. Algoritma dalam kendaraan ini menganalisis data dari sensor dan kamera untuk mengambil keputusan, seperti menghindari tabrakan atau membaca rambu lalu lintas. Semakin banyak data yang diproses, sistem menjadi lebih cerdas dalam mengemudi.

Baca Juga: Mengenal Virtual DOM: Apa Itu dan Bagaimana Cara Kerjanya?

Kesimpulan

Machine learning adalah teknologi yang semakin penting dalam dunia modern, memungkinkan sistem komputer untuk belajar dari data dan membuat prediksi yang akurat. 

Apabila kamu mempertimbangkan untuk menerapkan machine learning dalam bisnismu, penting untuk memiliki infrastruktur yang dapat mendukung kebutuhan tersebut. 

Dengan hosting IDwebhost yang handal dan terkelola, kamu bisa menyimpan dan memproses data dengan lebih efisien, mendukung algoritma machine learning yang kompleks tanpa khawatir tentang downtime atau kinerja yang lambat.