Machine learning adalah cabang atau aplikasi dari artificial intelligence yang berfokus untuk membuat algoritma atau sistem yang akurasinya bisa meningkat dari waktu ke waktu tanpa pemrograman tertentu (Sumber: IBM). Semakin tinggi tingkat akurasi machine learning maka keputusan dan prediksi yang dihasilkan juga akan semakin baik. Layaknya manusia yang semakin pintar jika belajar, model machine learning juga akan menghasilkan output yang makin akurat jika sering mengolah banyak data.
Mengutip dari Forbes, machine learning kini menjadi tren yang akan terus berkembang hingga puluhan tahun ke depan dan digunakan oleh banyak perusahaan karena membawa banyak manfaat, diantaranya:
- Membantu proses analisis data yang besar dalam waktu yang lebih singkat
- Membantu proses penyelesaian masalah bisnis
- Membantu memahami perilaku konsumen
- Membantu membuat produk yang akurat sesuai kebutuhan pelanggan
- Meningkatkan efektivitas dan efisiensi operasional perusahaan dengan otomatisasi
- Mempermudah proses intelegensi bisnis
Biasanya, jika berbicara mengenai machine learning akan disamakan dengan artificial intelligence. Padahal, keduanya memiliki perbedaan. Dari segi tujuan, artificial intelligence fokus pada peningkatan peluang keberhasilan sedangkan machine learning bertujuan untuk meningkatkan efisiensi tanpa berorientasi pada kesuksesan. Lalu, artificial intelligence meniru kemampuan manusia dalam hal respons dan perilaku untuk sistem, sedangkan machine learning mampu membuat algoritmanya sendiri untuk proses belajar.
Jika kamu saat ini sedang mempelajari lebih banyak mengenai machine learning, maka simak artikel ini untuk tahu model machine learning hingga prospek karier di bidang machine learning!
Baca juga: Mengenal Reinforcement Learning dalam Machine Learning
Model Machine Learning
Machine learning menggunakan model algoritma agar bisa berjalan dengan baik, algoritma yang biasanya digunakan dalam machine learning terbagi menjadi tiga kategori, yaitu:
Model Machine Learning: Supervised Learning
Supervised learning ialah model machine learning yang menggunakan kumpulan data berlabel yang berfungsi untuk melatih algoritma dalam mengklasifikasikan data atau memprediksi hasil secara lebih akurat. Data terlabel sendiri adalah data mentah yang ditambahkan satu atau lebih informasi yang bertujuan untuk memberikan konteks agar machine learning bisa berpatokan kepada informasi tersebut. Dengan menggunakan input dan output yang sudah berlabel, maka model mampu mengukur keakuratannya dan terus belajar dari waktu ke waktu. Ada dua contoh pendekatan supervised learning, yaitu:
- Neural networks = Proses yang melibatkan vektor input menjadi vektor output yang terinspirasi dari neuron dan konektivitasnya di dalam otak. Model ini memiliki beberapa lapisan neuron yang terhubung antara input dan output.
- Decision trees = Digunakan untuk klasifikasi data menggunakan bagan pohon yang bisa memprediksi hasil dari satu vektor berdasarkan peraturan yang dibuat sebelumnya untuk diterapkan di data saat ini.
Supervised learning biasanya sering digunakan dalam membuat model machine learning untuk dua jenis masalah, yaitu:
- Klasifikasi = Menentukan kelas di setiap variabel yang sudah di-input, contohnya merah dan putih, anjing atau burung, dll
- Regresi = Ketika variabel output berupa nilai numerik, contohnya rupiah, dolar, berat, dll
Ada beberapa manfaat dari supervised learning, diantaranya:
- Bisa digunakan untuk memprediksi nilai dari kumpulan label atau data
- Bisa digunakan untuk menentukan jumlah kelas yang diinginkan dalam data
- Bisa digunakan untuk mengklasifikasi data secara lebih akurat dan spesifik
- Bisa digunakan untuk memecahkan berbagai jenis permasalahan di dunia nyata
- Bisa digunakan untuk mendeteksi penipuan
- Bisa digunakan untuk mengumpulkan dan mengolah data dari data-data yang pernah terjadi sebelumnya
Model Machine Learning: Unsupervised Learning
Berbanding terbalik dengan supervised learning, unsupervised learning menggunakan algoritma machine learning untuk menganalisis dan mengelompokkan data tidak berlabel. Biasanya, algoritma ini bisa menemukan pola tersembunyi dalam data tanpa perlu dibantu manusia. Model machine learning unsupervised learning bisa bekerja sendiri untuk menemukan struktur yang berhubungan dari data tidak berlabel. Ada beberapa contoh pengimplementasian supervised learning, diantaranya:
- K-Means clustering = Algoritma clustering yang menggunakan proses sinyal dalam penerapannya yang bertujuan untuk membagi dari dataset menuju ke cluster k
- Adaptive resonance theory = Algoritma yang bisa mengenali pola dan prediksi dari suatu data
Ada beberapa contoh hasil penerapan supervised learning, diantaranya:
- Predictive analytics = Memberikan insight mendalam mengenai data bisnis agar perusahaan bisa mengambil keputusan dengan tepat
- Alat pendeteksi spam = Mengenali pola atau keanehan dalam data baru untuk mendeteksi pesan spam
- Pengenalan gambar dan objek = Menemukan, memilah, dan mengkategorikan gambar dari objek
- Segmentasi pelanggan = Mengklasifikasikan informasi penting mengenai pelanggan dari volume data yang besar
Reinforcement Learning
Model machine learning yang memiliki kemampuan untuk memetakan serangkaian input dan output dengan dependensi yang berfungsi untuk membuat serangkaian keputusan. Ada beberapa istilah yang digunakan dalam model machine learning reinforcement learning, yaitu:
- Agent = Entitas yang bisa melihat dan menjelajahi environment
- Environment = Lingkungan yang bersifat stokastik atau acak
- Action = Gerakan yang diambil oleh agent dalam environment
- State = Situasi yang dikembalikan oleh environment setelah ada tindakan yang dilakukan oleh agent
- Reward = Umpan balik yang dikembalikan agent dari environment untuk mengevaluasi tindakan agent
- Policy = Strategi yang diterapkan oleh agen untuk tindakan selanjutnya
- Value = Imbalan jangka panjang
- Q-value = Parameter tambahan dari tindakan saat ini
Ada beberapa contoh hasil penerapan reinforcement learning, diantaranya:
- Robotika = Robot yang sudah melewati proses pre-programmed behaviour agar bisa bertindak sesuai perintah tertentu
- Autonomous driving = Kemudi otomatis yang bisa memprediksi gerakan, jalan, dll
- Alfa Go = Board game yang bisa mengkombinasikan ratusan board
Rekomendasi Tempat Belajar Machine Learning
Jika kamu tertarik untuk belajar lebih banyak mengenai machine learning dan berkarier di bidang ini, kamu bisa mulai dengan belajar bersama Digital Skola di kelas Bootcamp Data Science. Di kelas ini, kamu akan belajar:
- Mempelajari teori-teori dan pendekatan machine learning & data mining, serta membuat pattern
- Mengenal classification beserta metode-metodenya (K-NN, decision tree, multiclass, dsb).
- Mengenal konsep regression (decision tree, evaluation metrics dan model validation).
- Mempelajari K-Means, DB scan dan hierarchical clustering.
- Mempelajari evaluation metrics dan model selection.
- Mengenal HTML, Flask, dan model machine learning API.
Cari tahu info lengkapnya dengan klik button di bawah ini!
