Salah satu tonggak penting dalam perkembangan teknologi ini adalah pembelajaran mesin, sebuah cabang penting dari kecerdasan buatan yang telah membawa perubahan mendasar dalam berbagai aspek kehidupan kita. Dari merekomendasikan produk yang sesuai dengan preferensi kita hingga mendeteksi ancaman siber, pembelajaran mesin telah menghadirkan kemungkinan baru yang tak terhitung. Artikel ini akan membantu Anda memahami konsep dasar pembelajaran mesin, mengapa itu penting.
Apa itu pembelajaran mesin?
Machine Learning (ML) adalah jenis kecerdasan buatan (AI) yang memungkinkan aplikasi perangkat lunak menjadi lebih akurat dalam memprediksi hasil tanpa perlu diprogram secara eksplisit untuk melakukannya. Algoritma pembelajaran mesin menggunakan data historis sebagai masukan untuk memprediksi nilai keluaran baru.
Mesin rekomendasi merupakan contoh penggunaan umum dari pembelajaran mesin. Penggunaan lain yang populer meliputi pendeteksian penipuan, penyaringan spam, pendeteksian ancaman malware, otomatisasi proses bisnis (BPA), dan pemeliharaan prediktif.
Mengapa pembelajaran mesin penting?
Pembelajaran mesin penting karena memberikan perusahaan wawasan tentang tren perilaku pelanggan dan pola operasional bisnis, serta mendukung pengembangan produk baru. Banyak perusahaan terkemuka saat ini, seperti Facebook, Google, dan Uber, menjadikan pembelajaran mesin sebagai bagian sentral dari operasi mereka. Pembelajaran mesin telah menjadi faktor perbedaan kompetitif yang signifikan bagi banyak perusahaan.
Apa saja jenis-jenis Machine Learning?
- Supervised learning
Dalam jenis pembelajaran mesin ini, ilmuwan data memberikan algoritma dengan data latihan yang diberi label dan mendefinisikan variabel yang ingin mereka evaluasi untuk korelasi. Baik input maupun output algoritma ditentukan.
- Unsupervised learnin
Jenis pembelajaran mesin ini melibatkan algoritma-algoritma yang dilatih dengan data yang tidak diberi label. Algoritma memindai set data mencari koneksi yang bermakna. Data yang digunakan algoritma untuk berlatih serta prediksi atau rekomendasi yang dihasilkannya sudah ditentukan sebelumnya.
- Semi-supervised learning
Pendekatan pembelajaran mesin ini melibatkan kombinasi dari dua jenis sebelumnya. Ilmuwan data mungkin memberi algoritma sebagian besar data latihan yang diberi label, tetapi model bebas untuk menjelajahi data sendiri dan mengembangkan pemahamannya terhadap kumpulan data.
- Reinforcement learning
Ilmuwan data biasanya menggunakan pembelajaran penguatan untuk mengajari mesin menyelesaikan proses berjenjang yang memiliki aturan yang jelas. Ilmuwan data memprogram algoritma untuk menyelesaikan tugas dan memberikan isyarat positif atau negatif saat algoritma mencari cara menyelesaikan tugas. Namun sebagian besar waktu, algoritma memutuskan sendiri langkah-langkah apa yang akan diambil dalam perjalanan tersebut.