Di dunia yang semakin canggih akan kemampuan teknologi dalam meringankan beban kerja manusia ini dinilai sangat menguntungkan. Salah satunya jenis teknologi kecerdasan buatan AI (artificial intelligence) yang dapat Anda jumpai dimanapun yaitu machine learning.
Machine Learning menjadi salah satu jenis kecerdasan buatan AI, di mana sebuah mesin diciptakan agar dapat belajar seperti manusia pada umumnya. Pengertian dari machine learning itu sendiri adalah jenis kecerdasan buatan AI (artificial intelligence) yang memungkinkan aplikasi perangkat lunak untuk memprediksi output yang berbeda tanpa adanya pemrograman khusus.
Sederhananya, machine learning merupakan bagian dari kecerdasan buatan yang dapat mempelajari data atau pola secara otomatis. Di mana termasuk ke dalam ilmu komputer yang berfokus pada algoritma dan penggunaan data untuk meniru cara manusia belajar serta dapat meningkatkan akurasinya secara bertahap.
Machine Learning terbukti muncul pertama kali pada tahun 1952, di mana pada saat itu seorang ahli yang bernama Arthur Samuel menciptakan program game of checkers pada sebuah komputer IBM. Yang mana program tersebut dapat mempelajari gerakan untuk memenangkan permainan checkers, yang kemudian menyimpan gerakan itu ke dalam memorinya.
Sistem yang dibuat oleh machine learning ini dianggap lebih fleksibel sehingga dapat membantu Anda dalam menyelesaikan permasalahan dengan cara yang lebih efektif dan terukur. Hal ini karena mesin pintar tersebut dapat membaca pola atau data besar secara lebih akurat dan lebih cepat untuk menyelesaikan tugas.
Machine Learning sendiri telah sering Anda temui dalam kehidupan sehari-hari, salah satunya seperti penggunaan ponsel atau gadget. Saat ini sudah banyak ponsel yang memiliki fitur pengenalan wajah dan asisten pribadi virtual seperti Siri atau Google Assistant. Atau dalam dunia otomotif, yang mana dengan machine learning kendaraan Anda dapat mendeteksi kondisi jalanan, lampu lalu lintas dan sebagainya.
Cari Tau Yuk: 5 Manfaat WhatsApp Business yang Perlu Anda Ketahui
Bagaimana Cara Kerja dari Machine Learning
Bagaimana teknologi ini melakukan tugasnya dalam membantu menyelesaikan tugas manusia dalam sehari-hari? Dengan cara kerja machine learning yang dapat menganalisis dan membaca data atau pola yang lebih kompleks permasalahan akan bisa teratasi. Sementara dengan mesin biasa (manual) pekerjaan akan lama tugas terselesaikan dan bahkan tidak jarang tingkat akurasinya kurang.
Menurut beberapa ahli, cara kerja atau sistem pembelajaran yang digunakan pada machine learning terbagi menjadi tiga cara utama. Pertama, cara decision process di mana algoritma akan membuat perkiraan dan keputusan mengenai pola pada suatu data yang digunakan untuk membuat prediksi atau klarifikasi.
Kemudian, ada cara error function yang berfungsi untuk mengevaluasi terhadap prediksi model data pada langkah pertama. Di mana error function dapat membuat perbandingan untuk menilai keakuratan dari model tersebut. Dan cara kerja machine learning lainnya yakni model optimization process, di mana algoritma akan mengulangi proses evaluasi, pengoptimalan, serta memperbarui bobot secara mandiri hingga akurasi sudah terpenuhi.
Pada dasarnya, machine learning dikembangkan untuk dapat mendeteksi pola dan mengklasifikasikan data baru ke dalam sebuah model. Selain itu, mesin dapat mendeteksi kesalahan dan membuat keputusan tanpa adanya bantuan dari manusia. Oleh sebab itu, jika makin sering machine learning digunakan dalam mendeteksi pola yang di input, maka akan semakin besar tingkat akurasi dari mesin tersebut dalam mengambil sebuah keputusan.
Contoh nyata dari penggunaan machine learning dalam kehidupan yang sering Anda temui sehari-hari yaitu dalam industri perbankkan. Dalam kasus itu mesin bekerja dengan memprediksi adanya fraud sehingga dapat melindungi bank dari pencurian uang online, transaksi palsu, sampai dengan pembobolan akun bank Anda.
Baca Juga: Yuk Simak! Faktor Apa saja yang Mempengaruhi Keberhasilan dalam Bisnis
Jenis-jenis Machine Learning
Machine Learning terbagi menjadi beberapa jenis yang masing-masing memiliki fungsi dan cara kerja yang berbeda tentunya. Salah satunya yang paling umum diketahui yaitu supervised learning dan unsupervised learning.
Sedangkan, menurut Pioneer Labs, machine learning dalam perkembangannya dijalankan dengan tiga metode atau jenis utama. Di mana terdapat supervised learning, semi-supervised learning, dan reinforcement learning.
Namun, ada juga empat kategori besar dalam jenis machine learning yang perlu Anda ketahui. Empat pembagian jenis ini dikategorikan berdasarkan karakteristik data dan jenis supervisi yang didapatkan oleh program selama proses pembelajaran pada mesin tersebut.
Empat jenis tersebut yaitu ada supervised learning, unsupervised learning, semi-supervised learning, dan reinforcement learning. Untuk mengetahui secara singkat bagaimana fungsi dan cara kerja dari masing-masing keempat jenis machine learning, maka berikut ini penjelasan singkat yang perlu Anda ketahui.
1. Supervised Learning
Supervised Learning merupakan jenis machine learning yang dilakukan dengan menyertakan solusi yang diinginkan atau dengan pemberian label pada dataset (data scientist) dalam proses pembelajarannya. Metode pembelajaran jenis ini menggunakan dataset yang telah memiliki label dan algoritma, hal ini untuk mengklasifikasi data dan memprediksi hasil data secara akurat.
Cara kerja supervised learning adalah dengan memasukkan informasi sebagai input dan data yang berlabel sebagai output atau hasilnya. Algoritma pada jenis ini mudah dipahami, serta performa akurasinya yang mudah diukur. Jenis ini dapat dilihat sebagai sebuah mesin yang belajar menjawab pertanyaan yang sesuai dengan jawaban yang telah dibuat oleh manusia.
2. Unsupervised Learning
Jenis machine learning selanjutnya adalah unsupervised learning. Unsupervised Learning merupakan jenis yang metode pembelajarannya tanpa pengawasan atau dataset yang digunakan tidak memiliki label. Di mana jenis ini melakukan proses pembelajaran sendiri untuk menganalisis dan mengelompokkan data yang tidak memiliki label sebelumnya.
Pada unsupervised learning, algoritma dapat menemukan pola tersembunyi atau pengelompokan data tanpa adanya campur tangan manusia. Jenis machine learning ini dapat dilihat sebagai mesin yang berusaha belajar menjawab pertanyaan secara mandiri tanpa adanya jawaban yang telah disiapkan sebelumnya.
3. Semi-Supervised Learning
Semi-Supervised Learning adalah jenis machine learning lainnya yang mana pada sistem yang dilakukannya menggunakan metode pembelajaran dua cara. Di mana jenis ini dapat melakukan proses dengan dataset yang memiliki label dan yang tidak memiliki label. Machine Learning jenis ini mampu meningkatkan akurasi pembelajaran secara signifikan.
Jenis machine learning ini digunakan saat data berlabel yang didapat membutuhkan sumber daya yang relevan, hal ini agar mesin dapat belajar dari data yang diperolehnya. Apabila tidak memperoleh data yang tidak berlabel, pada umumnya mesin tidak memerlukan sumber daya tambahan lagi untuk bisa mereka pelajari.
4. Reinforcement Learning
Reinforcement Learning menjadi jenis machine learning yang terakhir untuk Anda ketahui. Jenis machine learning ini umumnya dikenal dengan metode pembelajaran menggunakan sistem reward dan penalty. Di mana reinforcement learning menggunakan penguatan untuk mengajarkan mesin dengan menyelesaikan proses multi langkah yang memiliki aturan yang jelas.
Algoritma yang digunakan dalam jenis reinforcement learning ini akan belajar secara terus-menerus dari lingkungan atau kebiasaan saat terjadinya interaksi yang berhubungan dengannya. Yang mana algoritma nantinya akan mendapatkan rewards atau penalty sebagai isyarat positif dan negatif saat berhasil menyelesaikan tugas berdasarkan percobaan yang mereka lakukan.
