Machine Learning: Pengertian, Cara Kerja, dan Tipenya

Nisa Ilmia02 June 20220 Comment1.9k

Tanpa disadari, penggunaan machine learning kerap kita jumpai dalam kehidupan sehari-hari. Ia merupakan salah satu cabang dari AI yang sangat menarik perhatian banyak orang. Mengapa demikian? Sebab, machine learning adalah mesin yang bisa belajar layaknya manusia.

source: freepik

Penasaran dengan teknologi yang satu ini? Yuk, kita bahas selengkapnya pada artikel berikut.

Apa itu Machine Learning?

Seperti yang sudah dijelaskan di atas, machine learning adalah cabang dari artificial intelligence yang berfokus untuk membuat sistem atau algoritma yang terus belajar dari data dan meningkatkan akurasinya dari waktu ke waktu tanpa pemrograman tertentu.

Dalam aplikasi machine learning, algoritma atau urutan proses statistik dilatih untuk menemukan pola dan fitur tertentu dalam jumlah data yang besar. Hal ini bertujuan untuk membuat suatu prediksi berdasarkan data-data tersebut. Semakin bagus algoritmanya, akurasi prediksi sistem akan semakin baik. Layaknya manusia yang semakin pintar jika terus belajar, mesin yang mengolah semakin banyak data akan menghasilkan output yang makin akurat.

source: freepik

Kini machine learning menjadi bagian penting dalam kehidupan sehari-hari. Contoh dari kegunaan machine learning adalah asisten digital yang biasa kita gunakan di gawai pintar untuk menjalankan suatu perintah. Tak hanya itu, aplikasi machine learning pun bisa dirasakan ketika iklan di internet merekomendasi produk yang sesuai dengan interest kita. Sebenarnya, masih banyak lagi contoh penggunaan machine learning untuk berbagai keperluan lainnya.

Bagaimana Cara Kerja Machine Learning?

Ada empat jenis cara kerja machine learning. Keempat dari jenis tersebut di antaranya:

Pembelajaran terarah (supervised learning)
Pembelajaran tak terarah (unsupervised learning)
Pembelajaran semi terarah (semi-supervised learning)
Reinforcement learning.

Baca Juga | Apa Itu SEO Marketing?

Sedangkan, alur kerja machine learning meliputi:

Pengumpulan data
Eksplorasi data
Pemilihan model (regresi linier, regresi logistik, neural network, dan lain sebagainya)
Pemberian latihan terhadap model yang dipilih
Evaluasi model
Prediksi

Baca Juga | Apa Itu SEM?

Pada program ini, akurasi awalnya sangat buruk, sebab pada mulanya program ini “tidak tahu apa-apa”. Tapi, semakin sering kita melatih suatu program, semakin banyak pula contoh-contoh yang dipelajari oleh mereka.

Maka dari itu, akurasi programa machine learning akan semakin akurat. Misalnya, saat kita bermain gim role playing game (RPG) yang menggunakan AI. Pertama kali bermain gim tersebut, kita bisa memenangkan permainan dengan mudah. Namun, setelah beberapa kali permainan, algoritma gim itu akan belajar dari pola-pola sebelumnya. Sehingga, lawan semakin sulit dikalahkan.

Tipe Machine Learning

source: freepik

Seperti yang sudah disinggung sebelumnya bahwa program ini memiliki empat tipe, di antaranya:

1. Supervised learning

Tipe ini merupakan algoritma machine learning yang menggunakan data terlabel, contohnya input di mana output-nya diketahui. Contohnya, sebuah alat memiliki data point yang berlabel F (failed) atau R (runs).

Algoritma supervised learning menerima sekumpulan input dengan output yang akurat. Kemudian, algoritma ini belajar dengan membandingkan output sebenarnya dengan output yang benar untuk menemukan error atau kesalahan.

Pada supervised learning, algoritma dapat memodifikasi model agar sesuai dengan hasil yang diinginkan. Umumnya, supervised learning digunakan pada aplikasi yang memprediksi kejadian di masa mendatang yang berbasis data historis.

2. Semi-supervised learning

Metode machine learning ini tidak jauh berbeda dibandingkan supervised learning. Tapi, metode jenis ini menggunakan data berlabel dan tidak untuk melatih algoritma. Umumnya, digunakan data berlabel dalam jumlah kecil dan data tidak dilabeli dalam jumlah besar.

Metode machine learning ini juga dapat digunakan dengan metode lainnya seperti klasifikasi, regresi, dan prediksi. Contoh penggunaannya adalah untuk proses identifikasi wajah seseorang pada webcam atau kamera gawai pintar.

3. Unsupervised learning

Pada metode machine learning ini, data yang diolah tidak memiliki label dan sistem tidak mengetahui jawaban atau output yang benar. Hal itu bertujuan untuk mengeksplorasi data dan menemukan struktur di dalamnya. Biasanya, metode ini digunakan untuk data transaksional.

Contoh dari penggunaan unsupervised learning adalah dapat digunakan untuk mengidentifikasi kelas konsumen dengan atribut yang serupa, serta mengelompokkannya supaya dapat ditangani atau diperlakukan sama dalam sebuah kampanye digital marketing. Selain itu, supervised learning juga dapat menemukan atribut utama yang membedakan antar kelas konsumen.

4. Reinforcement learning

Reinforcement learning biasanya digunakan untuk robotik, pembuatan game, dan navigasi. Pada metode ini, algoritma akan mampu menemukan aksi atau perlakuan yang menghasilkan output terbaik dari hasil uji coba berulang kali (trial and error).

Pada dasarnya, ada tiga komponen utama untuk reinforcement learning, yaitu agen (pembuat keputusan), lingkungan (apa saja yang berinteraksi dengan agen), dan aksi (apa yang agen bisa lakukan). Tujuan utama dari metode ini yakni untuk menentukan aksi apa yang memaksimalkan hasil dalam waktu yang ditentukan bagi agen.

Demikian pembahasan seputar machine learning. Mempelajarinya memang butuh waktu yang tidak singkat. Akan tetapi, dengan banyaknya sumber belajar di era digital ini, kamu bisa mempelajarinya dengan mudah. Yap, buat kamu yang ingin mendalami berbagai cabang ilmu komputer, kamu bisa bergabung di sini, ya. Selamat belajar!