Definisi Machine Learning, Metode, Fungsi, dan Contoh Penerapannya

Ada nan tetap bingung dengan istilah machine learning? Padahal perihal tersebut lebih dekat dari nan kalian kira loh lantaran dalam keseharian sering memakainya tanpa kalian sadari. Kalem, tak usah tambah bingung gitu lantaran di sini bakal dikupas mengenai Definisi Machine Learning, Metode, Fungsi, dan Contoh Penerapannya

Definisi Machine Learning

Menurut makna dari Amazon, machine learning adalah upgrade dari algoritma dan permodelan statistik dari suatu sistem komputen. Upgrade tersebut berfaedah agar komputer dapat secara otomatis menjalankan tugasnya tanpa kudu menerima petunjuk nan sangat detail.

Cukup dengan memasukkan sebuah pola dan inferensi, komputer bisa langsung memproses pekerjaannya dari awal hingga akhir dengan baik. 

Dengan adanya support machine learning ini bakal membikin komputer menjadi lebih efisien karena: 

• Mampu mengolah info historis nan berjumlah besar sekalipun sekaligus mengidentifikasi pola info nan terbentuk. 
• Memberi perkiraan tentang gimana nantinya hasil suatu proses kajian dilakukan dengan lebih akurat. 

Model Machine Learning

Berikut ini jenis-jenis machine learning nan perlu diketahui: 

Supervised Learning

Tipe supervised merupakan algoritma machine learning nan pengaturan datanya sudah diketahui mana input dan mana outputnya. Contohnya adalah sebuah perangkat mempunyai info point nan bercap F (failed) namalain R (runs).

Setelah itu, algoritma bakal secara otomatis melakukan pembelajaran dengan komparasi antara output nan dihasilkan dengan output nan benar. Hal ini dilakukan untuk menemukan error. Biasanya sih pengaplikasian supervised learning terjadi pada program memprediksi kejadian di masa mendatang berasas info historis.

Semi-supervised Learning

Jenis ini tidak begitu berbeda dengan supervised learning. Akan tetapi, semi-supervised learning menggunakan info bercap dan tidak untuk melatih algoritma. Biasanya kondisi info nan bercap jumlahnya mini sedangkan nan tidak dilabeli berjumlah besar. Contoh penggunaan semi-supervised learning adalah untuk proses identifikasi wajah seseorang pada webcam alias kamera smartphone.

Unsupervised Learning

Unsupervised merupakan kebalikan dari supervised learning. Data nan sedang diolah tidak punya label, baik input maupun outputnya. Tujuannya adalah untuk mengeksplorasi info dan menemukan struktur di dalamnya seperti pada info transaksional.

Reinforcement Learning

Aplikasi reinforcement machine learning adalah pada robotik, pembuatan game, dan navigasi. Dengan jenis ini, algoritma bakal bisa menemukan tindakan namalain perlakuan nan menghasilkan output terbaik dari hasil uji coba berulang kali (trial and error).

Ada tiga komponen utama untuk reinforcement learning, yaitu:  

• Agen sebagai decision making. 
• Lingkungan, apa saja nan berinteraksi dengan agen.
• Aksi nan menunjukkan apa nan pemasok bisa lakukan.

Metode Machine Learning Dalam Bekerja

Berikut ini mengenai gimana langkah kerja machine learning:

Langkah Pertama: Mengumpulkan Data

Langkah pertama sekaligus paling krusial dalam proses kerja ML adalah mengumpulkan data. Dikatakan paling krusial lantaran info layaknya pembuluh darah bagi performa dari sistem. Bagaimana kelak output nan dihasilkan sangat berjuntai pada kualitas dan jumlah nan diberikan dalam input. 

Data di sini bentuknya beraneka ragam, mulai dari database, text files, gambar, audio, dan tetap banyak lagi. 

Langkah Kedua: Prapemprosesan Data

Langkah-langkah nan dilaksanakan dalam tahapan prapemrosesan info adalah: 

• Pembersihan info nan meliputi menyingkirkan data-data salinan dan mengoreksi error nan terjadi.
• Penanganan info nan hilang, baik dengan menghapus namalain melengkapinya.
• Penormalisasian info dengan mengatur agar info memenuhi standar format nan ditentukan.

Tujuan dari prapemrosesan adalah mengembangkan kualitas dari info kalian dan memastikan model machine learning bisa menginterpretasikannya dengan benar. Makanya, akurasinya juga bakal semakin meningkat.

Langkah Ketiga: Memilih Model nan Tepat

Setelah mempersiapkan data-data nan dibutuhkan maka masuk ke langkah selanjutnya, adalah memilih model nan tepat.

Ada banyak sekali model nan dapat dipilih, seperti linear regression, decision trees, dan neural networks. Pemilihannya berjuntai dari: 

• Bagaimana corak data. 
• Masalah nan mau diselesaikan dan seberapa tinggi tingkat kompleksitasnya.
• Ukuran dan jenis data.
• Sumber daya nan tersedia.

Langkah Keempat: Melatih Model

Selanjutnya, kalian kudu melatih mengelola data-data nan telah dipersiapkan sebelumnya. Maksud dari melatih di sini adalah memasukkan info ke dalam model dan memberinya waktu untuk menyesuaikan parameter internal untuk output nan lebih baik. 

Langkah Kelima: Mengevaluasi Model 

Selanjutnya, krusial sekali melakukan pertimbangan sebelum menjalankan sistem secara keseluruhan. Evaluasi di sini meliputi pengetesan pada data-data baru nan belum diproses dalam model. 

Dalam proses mengevaluasi, biasanya metriks-metriks nan dipakai untuk menilai sudah sebaik apa performa model adalah: 

• Akurasi 
• Presisis
• Squared eror 

Langkah Keenam: Melakukan Tune Hyperparameter dan Optimasi

Dari model nan sudah melalui proses evaluasi, tetap perlu menyesuaikan hyperparameternya loh untuk lebih meningkatkan performa. Teknik nan secara umum diterapkan dalam penyesuaian adalah: 

• Grid search, mencoba kombinasi parameter nan berbeda
• Cross validation, membagi info ke dalam beberapa golongan dan melatih model dengan sekelompok info tersebut. Tujuannya adalah memastikan skill model konsisten pada data-data nan berbeda. 

Langkah Ketujuh: Prediksi dan Eksekusi

Model nan telah memperoleh optimasi  sudah siap membikin prediksi pada info baru nan bakal dimasukkan. Nantinya dari output nan dihasilkan bakal dipakai untuk mengambil keputusan namalain kajian nan lebih lanjut. 

Selanjutnya untuk tahap eksekusi, model bakal diintegrasikan dengan lingkungan produksi. Machine learning bakal memproses info sesungguhnya dan menyediakan kajian secara riil time. Proses ini sering disebut sebagai MLOps.

Fungsi Machine Learning

Fungsi machine learning ada beberapa poin seperti di bawah ini:

Menjadi Penolong Dalam Menyelesaikan Masalah nan Terjadi Pada Bisnis

Seiring perkembangannya, machine learning bukan hanya sekedar untuk menunjukkan kepintaran komputer saat ditandingkan dengan manusia dalam suatu permainan. Kini sistem pun telah banyak dipakai oleh industri-industri besar untuk menyelesaikan masalah nan terjadi dengan lebih efisien. 

Menganalisis Perilaku Konsumen dengan Lebih Mudah

Kalian pernah berpikir kah kenapa setelah kalian mencari info suatu peralatan di e-commerce ataupun Google silam kalian mendapatkan iklan tentang produk nan sejenis? 

Nah, di sinilah machine learning mengambil peran untuk mempelajari perilaku berasas info apa nan sedang kalian cari saat itu. Lalu mengolahnya menjadi jasa personalisasi nan lebih baik.

Mewujudkan Automasi Bisnis

ML bisa dipakai pula untuk mengupgrade sistem perusahaan secara keseluruhan. Contoh otomasi salah satunya pada bagian sales dan pengelolaan hubungan dengan konsumen melalui ML nan diaplikasikan pada Customer Relationship Management software (CRM).

Machine Learning, Deep Learning, dan Artificial Intelligence (AI )

Yuk simak perbedaan machine learning dan deep learning dan perbedaan AI dan machine learning:

Artificial Intelligence (AI)

AI merujuk pada suatu program nan dirancang sedemikian rupa agar bisa bertindak pandai layaknya manusia melalui pengaturan serangkaian algoritma. Sedangkan area nan menjadi konsentrasi utama dalam pengembangan AI agar semakin efisien terbagi menjadi 3 jenis, adalah belajar mandiri, berlogika, dan mengoreksi. 

Machine Learning (ML) 

ML bisa dibilang merupakan turunan dari AI nan memakai beragam algoritma untuk bisa mempelajari macam-macam info sebelum membikin suatu prediksi. Prediksi ini dapat dihasilkan melalui pembelajaran nan developer monitor secara langsung. Dengan sistem tersebut, algoritma bakal belajar dari data-data nan telah disiapkan.

Oia, bisa jadi developer mengatur Machine Learning untuk melakukan pembelajaran tanpa perlu pengawasan sama sekali. Jadi,data-data nan diberikan tetap mentah dan sangat general. 

Deep Learning (DL)

DL di sisi lain merupakan corak upgrade dalam ranah development dari ML. Algoritma nan ditangani oleh Deep Learning jauh lebih kompleks lantaran berbentuk  multi-layered artificial neural networks (ANN) nan terinspirasi dari langkah kerja saraf otak manusia. 

Disebut kompleks lantaran algoritma DL sifatnya lebih tidak beraturan tapi justru itulah nan menyebabkan DL mempunyai kompetensi di atas ML. Ia bisa belajar info dengan jumlah nan lebih banyak namun hasilnya mempunyai kecermatan nan juga bagus.

Contoh Penerapan Machine Learning

Berikut ini contoh-contoh machine learning dalam kehidupan sehari-hari: 

Hasil Pencarian Google

Meski terlihat sederhana, tinggal ketik dan klik tapi senyatanya dalam mengeksekusi permintaan butuh proses algoritma nan kompleks. Tujuannya adalah untuk mengurutkan ranking dan menganalisis laman web sesuai relevansinya dengan keyword dari pengguna.

Aplikasi Penerjemah Bahasa

Untuk bisa membikin pembelajaran mesin ini, kalian kudu melatih algoritma agar dapat menerjemahkan teks. Caranya adalah dengan memberi sekumpulan info berupa sejumlah kata dalam dua bahasa nan berbeda. Setelah itu, algoritma bakal belajar mempelajari pola dari info tersebut dan mengembangkan patokan dalam menerjemahkan teks.

Okay, jadi itulah pembahasan mengenai machine learning. Semoga bisa menambah insight ya bagi kalian 🙂