Machine Learning: Ketika Mesin Belajar Lebih Cepat dari Manusia

Apa itu Machine Learning?

Machine Learning adalah cabang dari Artificial intelligence (AI) dan ilmu komputer yang memungkinkan sistem komputer belajar dari data tanpa diprogram secara eksplisit. Dengan kata lain, mesin dapat “berpikir” dan “belajar” seperti manusia, hanya saja dalam skala yang jauh lebih besar dan cepat. Dengan memberikan sejumlah besar data sebagai contoh, algoritma machine learning dapat menemukan hubungan dan pola yang tersembunyi.  Sederhananya, machine learning adalah cabang AI dan ilmu komputer yang berfokus pada penggunaan data dan algoritma untuk memungkinkan AI meniru cara manusia belajar.

Bagaimana Cara Kerjanya?

Proses Machine Learning melibatkan beberapa tahap:

1. Pengumpulan Data: Data yang relevan dikumpulkan dalam jumlah besar. Data ini bisa berupa angka, teks, gambar, atau kombinasi semuanya.
2. Pembersihan Data: Data yang dikumpulkan dibersihkan dari kesalahan dan ketidakkonsistenan.
3. Pemilihan Model: Model Machine Learning yang sesuai dipilih berdasarkan jenis masalah yang ingin dipecahkan.
4. Pelatihan Model: Model dilatih menggunakan data yang telah disiapkan. Selama pelatihan, model akan menemukan pola dan hubungan dalam data.
5. Evaluasi Model: Model yang telah dilatih dievaluasi untuk mengukur akurasi dan performanya.
6. Penerapan Model: Model yang sudah terbukti akurat dapat digunakan untuk membuat prediksi atau mengambil keputusan.

Contoh Penerapan Machine Learning

1. Rekomendasi Produk di E-commerce:
   
   
   • Bagaimana caranya? Algoritma Machine Learning menganalisis riwayat pembelian, perilaku pencarian, dan preferensi pengguna untuk merekomendasikan produk yang relevan.
   • Contoh: Ketika Anda mencari sepatu olahraga di sebuah situs belanja online, sistem akan menyarankan merek, model, dan ukuran yang mungkin Anda sukai berdasarkan data pengguna lainnya yang memiliki minat serupa.
2. Pengenalan Wajah:
   
   • Bagaimana caranya? Sistem dilatih dengan ribuan gambar wajah untuk mengenali fitur-fitur unik setiap individu.
   • Contoh: Kunci Kkeamanan ponsel yang menggunakan pengenalan wajah, aplikasi filter wajah di media sosial, dan sistem keamanan di bandara.
3. Mobil Swakemudi/Auto Pilot:
   
   
   • Bagaimana caranya? Mobil dilengkapi dengan sensor (kamera, lidar, radar) untuk mengumpulkan data lingkungan sekitar. Data ini kemudian diproses oleh algoritma Machine Learning untuk membuat keputusan seperti kapan harus mengerem, belok, atau mempercepat.
   • Contoh: Mobil Tesla yang mampu mengemudi tanpa memerlukan kontrol dari pengemudi.
4. Asisten Virtual:
   
   
   • Bagaimana caranya? Asisten virtual seperti Siri, Google Assistant, dan Alexa dilatih dengan data suara dan teks yang sangat besar untuk memahami perintah suara dan memberikan respons yang relevan.
   • Contoh: Menanyakan cuaca, mengatur alarm, atau mencari informasi di internet hanya dengan menggunakan suara.
5. Deteksi Penipuan:
   
   
   • Bagaimana caranya? Bank menggunakan Machine Learning untuk menganalisis pola transaksi yang tidak biasa dan mendeteksi aktivitas penipuan.
   • Contoh: Sistem akan mendeteksi transaksi yang mencurigakan seperti pembelian besar-besaran di negara yang berbeda dalam waktu singkat.

Baca juga: Tips Memilih Bootcamp IT Terbaik

Jenis-jenis Machine Learning

1. Supervised Learning

Algoritma dilatih menggunakan data yang telah diberi label. Artinya, setiap data memiliki pasangan input dan output yang benar. Tujuannya adalah agar algoritma dapat memprediksi output untuk data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya.

Contoh:

• Regresi: Memprediksi nilai numerik. Contoh: Memprediksi harga rumah berdasarkan ukuran, lokasi, dan fitur lainnya, atau memprediksi suhu besok berdasarkan data cuaca sebelumnya.
• Klasifikasi: Membagi data ke dalam kategori yang sudah ditentukan. Contoh: Mengklasifikasikan email sebagai spam atau tidak spam, atau mendiagnosis penyakit berdasarkan gejala.

2. Unsupervised Learning

Berbeda dengan Supervised Learning, pada Unsupervised Learning, algoritma dilatih menggunakan data yang tidak memiliki label. Tujuannya adalah menemukan pola atau struktur tersembunyi dalam data.

Contoh:

• Pengelompokan (Clustering): Membagi data menjadi kelompok-kelompok berdasarkan kesamaan fitur. Contoh: Mengelompokkan pelanggan berdasarkan perilaku pembelian, atau mengelompokkan jenis buah berdasarkan bentuk dan warna.
• Pengurangan Dimensi: Mengubah data dari ruang dimensi tinggi menjadi ruang dimensi yang lebih rendah tanpa kehilangan informasi penting. Contoh: Visualisasi data yang kompleks dalam bentuk grafik 2D atau 3D.

3. Semi-Supervised Learning

Merupakan kombinasi dari Supervised Learning dan Unsupervised Learning Algoritma dilatih menggunakan sebagian kecil data yang berlabel dan sebagian besar data yang tidak berlabel.

Contoh:

• Klasifikasi dengan data berlabel terbatas: Mengklasifikasikan gambar dengan hanya sedikit gambar yang diberi label.