Machine Learning Adalah: Pengertian, Cara Kerja dan Metode
Machine Learning Adalah: Pengertian, Cara Kerja dan Metode | Di tengah pesatnya perkembangan teknologi kecerdasan buatan (AI) saat ini.
Sedikit yang tahu bahwa kecerdasan buatan terbagi menjadi beberapa cabang, salah satunya machine learning atau pembelajaran mesin.
Teknologi machine learning (ML) sebagai salah satu cabang dari AI ini sangat pandai menarik perhatian, kenapa? Karena machine learning adalah mesin yang bisa belajar seperti manusia.
Kembali ke kecerdasan buatan. Kecerdasan buatan dalam penerapannya pada dasarnya terdiri dari tujuh cabang, yaitu machine learning, natural language processing, expert system, vision, speech, planning dan robotics.
Cabang kecerdasan buatan dikatakan membatasi ruang lingkup untuk meningkatkan atau mempelajari AI karena pada dasarnya kecerdasan buatan memiliki cakupan yang paling luas.
Sejak komputer ditemukan, orang telah memikirkan cara komputer dapat belajar dari pengalaman.
Hal ini dapat dibuktikan pada tahun 1952 ketika Arthur Samuel membuat program bernama game of checkers di komputer IBM.
Program ini dapat mempelajari gerakan untuk memenangkan permainan catur dan menyimpan gerakan ini dalam memorinya. Dari sanalah yang disebut machine learning.
Table of Contents
A. Pengertian Machine Learning
Teknologi Machine Learning adalah mesin yang dirancang untuk belajar sendiri tanpa instruksi pengguna.
Machine Learning sedang dikembangkan berdasarkan disiplin ilmu lain seperti statistik, matematika, dan data mining untuk memungkinkan mesin belajar dengan menganalisis data tanpa harus diprogram ulang atau diperintah.
Menurut IBM, machine learning adalah cabang dari kecerdasan buatan (AI) dan ilmu komputer yang berfokus pada penggunaan data dan algoritma untuk melacak langkah-langkah pembelajaran manusia dan secara bertahap meningkatkan akurasinya.
Machine learning sebagai bagian penting dari sektor ilmu yang terkait dengan perkembangan data.
Dengan menggunakan statistik, algoritma machine learning dilatih untuk membuat kategorisasi atau perkiraan untuk pengembangan data.
Pengembangan data yang dibahas oleh machine learning ini mencakup wawasan utama tentang kecerdasan buatan dan pengambilan keputusan dalam program atau perusahaan.
Kehadiran machine learning dikatakan mampu mempengaruhi matriks pengembangan database yang baik di dunia bisnis teknologi informasi.
Karena perubahan data terus berkembang, permintaan pasar pada peneliti data juga meningkat.
Ini nantinya membutuhkan banyak pakar data untuk mengidentifikasi pertanyaan bisnis yang paling relevan dan kemudian membuat penyesuaian pada data untuk menjawabnya.
Peran machine learning adalah untuk menyelaraskan pertanyaan dan jawaban terkait data yang berkembang ini.
Secara umum dapat dikatakan bahwa machine learning merupakan sistem analisis data yang telah dilakukan melalui mekanisasi pembuatan model analisis.
Sebagai cabang AI, machine learning didasarkan pada gagasan bahwa mekanisme dapat belajar dari data, mengenali skema, dan membuat keputusan dengan intervensi manusia yang minimal dalam prosesnya.
Baca juga: Artificial Intelligence Adalah: Pengertian, Manfaat & Contoh
Pengertian Machine Learning Menurut Para Ahli
Pengertian Machine Learning Menurut Arthur Samuel
Menurut Arthur Samuel, machine learning adalah suatu bidang ilmu komputer yang memberikan kemampuan pembelajaran kepada komputer untuk mengetahui sesuatu tanpa pemrograman yang jelas.
Pengertian Machine Learning Menurut Tom Mitchell
Menyatakan bahwa “Machine Learning is a program is said to learn from experience E with respect to some task T and some performance measure P, if its performance on T, as measured by P, improves with experience E“.
Jadi Tom Mitcell memberikan definisi yang formal dan banyak digunakan dalam lingkungan akademik. Machine learning adalah sebagai program yang diperintahkan untuk belajar dari Experience E yang bergantung pada task T dan pengukuran performance P.
Pengertian Machine Learning Menurut Mehryar Mohri
“Machine learning can be broadly defined as computational methods using experience to improve performance or to make accurate predictions.”
Bersama kawan-kawannya Mohri mendefinisikan pengertian machine learning adalah metode komputasi yang memanfaatkan experience untuk meningkatkan akurasi prediksi .
Di sini, experience mengacu pada informasi masa lalu yang biasanya berupa data elektronik yang dikumpulkan dan disediakan untuk analisis (training dataset).
Data ini bisa dalam bentuk set pelatihan digital yang diberi label manusia, atau jenis informasi lain yang diperoleh melalui interaksi dengan lingkungan (environtment). Dalam semua kasus, kualitas dan ukuran datset sangat penting untuk keberhasilan prediksi.
Pengertian Machine Learning Menurut Ian Goodfellow
Ian Goodfellow dkk dalam bukunya mendefinisikan sebagai berikut: Machine le arning is essentially a form of applied statistics with increased emphasis on the use of computers to statistically estimate complicated functions.
Jadi machine learning adalah suatu bentuk statistik terapan dengan peningkatan penekanan pada penggunaan komputer untuk memperkirakan fungsi kompleks secara statistik. Bisa dilihat bahwa algoritma machine learning merupakan algoritma yang diturunkan dari fungsi statistik dan matematika.
Pengertian Machine Learning Menurut Budiharto
Menurut Budiharto, tipe dari kecerdasan buatan yang menyediakan komputer dengan kemampuan untuk beajar dari data, tanpa secara eksplisit harus mengikuti instruksi terprogram.
Dengan melihat berbagai definisi di atas, Machine learning memiliki fokus pada pengembangan sebuah sistem yang mampu belajar sendiri untuk memutuskan sesuatu, tanpa harus berulang kali diprogram oleh manusia.
Dengan metode tersebut, mesin tidak hanya bisa menemukan aturan untuk perilaku optimal dalam pengambilan keputusan, namun juga bisa beradaptasi dengan perubahan yang terjadi.
Dalam Machine Learning, Anda menganalisis kumpulan data yang besar untuk menemukan pola Melalui algoritma Machine Learning, kita perlu melatih komputer sedemikian rupa sehingga bisa memahami model objek yang dikenali manusia.
Lalu apa perbedaan pemrograman tradisional dengan pemrograman menggunakan machine learning?
Pada pemrograman tradisional, data dan program dijalankan pada komputer untuk menghasilkan output, sedangkan pada pemrograman menggunakan machine learning, data dan output dijalankan pada komputer untuk membuat program, dan kemudian program tersebut bisa digunakan dalam pemrograman tradisional.
Baca juga: 14 Contoh Artificial Intelligence dalam Kehidupan Sehari-hari
B. Mengapa Machine Learning itu Penting?
Menurut Towards AI, Machine Learning adalah yang terpenting sekarang.
Machine Learning berguna untuk memecahkan masalah dunia secara tepat sasaran.
Program kecerdasan buatan ini juga dapat digunakan di berbagai jenis industri dan terus digunakan oleh pemilik industri besar dan peneliti untuk berkembang.
Dengan Machine Learning, kami dapat memproses dan menganalisis data yang semakin besar dan semakin sulit dalam waktu yang lebih singkat.
Menurut The Wall Street Journal, Machine Learning dan kecerdasan buatan memiliki potensi untuk tumbuh hingga 16% atau $ 13 triliun untuk ekonomi AS pada tahun 2030.
Tentu saja hal ini secara bertahap akan mempengaruhi perekonomian global.
Baca juga: 10 Manfaat Artificial Intelligence bagi Dunia Bisnis
C. Metode Machine Learning
Menurut Pionaireerlabs, machine learning adalah ilmu pengetahuan komputasi berdasarkan matematika komputasi dan statistik yang dapat mempelajari skema dalam data untuk membuat prediksi tentang masa depan.
Dalam perubahannya, machine learning didukung oleh 3 sistem metode utama yaitu:
1. Supervised Learning
Metode pertama Machine Learning Adalah Supervised Learning.
Metode supervised learning diimplementasikan dengan pemberian label pada dataset yang digunakan oleh machine learning dan mengelompokkannya oleh pengembang, memungkinkan algoritme untuk melihat tingkat akurasi kinerjanya.
Pemantauan machine learning dalam sistem ini dilakukan melalui data yang memiliki label yang nantinya mendorong machine learning untuk mempelajari apa hubungan dan ketergantungan antar data.
Langkah kerja dari metode ini adalah memasukkan informasi sebagai input dan melabeli data sebagai hasil atau output.
Misalnya input ke utang bank untuk machine learning bisa berupa data detail seperti umur, upah, jumlah utang, jumlah utang, riwayat utang, dan lain-lain.
Dan outputnya bisa berupa jumlah orang yang membayar hutang dan berapa orang yang tidak membayar.
2. Semi-supervised Learning (Unsupervised)
Metode kedua Machine Learning Adalah Semi Supervised Learning. Metode semi-supervised learning dapat digambarkan sebagai sistem machine learning tanpa pengawasan.
Sampai saat itu, proses akan berjalan pada kumpulan data mentah yang tidak memiliki label, dan algoritme machine learning akan mencoba mendeteksi skema dan relasi antar data tanpa bantuan dari pengembang.
Secara umum, Metode unsupervised learning tidak memiliki kontribusi manusia, sehingga komputer benar-benar mempelajari data dan relasinya sendiri.
Dalam hal ini, dataset tidak memiliki label dan mesin secara komputasi mengenali skema dalam data.
Unsupervised learning digunakan untuk memudahkan pengembang membuat keputusan.
Dalam kasus machine learning pinjaman bank, unsupervised learning dapat mendeteksi anomali atau mengungkap transaksi atau pembayaran bisnis yang curang.
unsupervised learning dapat secara otomatis mencari informasi setelah skema telah dikategorikan dari semua data peminjam bank dan ditampilkan sebagai output, tanpa perlu memasukkan data dengan label secara detail.
3. Reinforcement Learning
Metode terakhir Machine Learning Adalah Reinforcement Learning.
Metode machine learning ini didukung dengan menggunakan kumpulan dataset bersistem “rewards/punishment” dan memberikan umpan balik ke algoritma untuk secara tentatif (secara acak) belajar dari riwayat hidupnya.
Metode “coba-coba” ini hampir mirip dengan mekanisme pemahaman pola yang telah dibuat manusia, yaitu belajar dari eksperimen.
Untuk alasan ini, sistem ini disebut machine learning dengan tipe Reinforcement Learning.
Algoritma dalam metode ini terus belajar dari lingkungan atau rutinitas hubungan yang terkait.
Di sana, algoritma akan menerima “rewards” atau “punishment” sebagai impresi positif dan negatif berdasarkan perlakuan eksperimental.
Dalam kasus machine learning pinjaman bank, algoritma Reinforcement Learning secara default akan mengkategorikan pelanggan berisiko tinggi dan secara otomatis mengkategorikan pelanggan yang tidak membayar sebagai faktor negatif.
Baca juga: Big Data Adalah: Pengertian, Karakteristik, Jenis dan Fungsi
D. Machine Learning VS Deep Learning VS Neural Networks
Machine learning pada dasarnya berbeda dari deep learning atau neural networks, meskipun bekerja sama-sama bersinggungan sebagai kecerdasan buatan.
Perbedaannya adalah sebagai berikut:
| Machine Learning | Deep Learning | Neural Networks |
| Bagian dari artificial intelligence | Bagian dari machine learning | Basis utama dari algoritma deep learning |
| Lebih besar dan umum daripada deep learning | “deep” mengacu pada kedalaman neural networks | Terdiri dari tiga lapisan neural atau lebih yang mencakup input dan output |
| Memerlukan panduan lewat algoritma AI lewat bantuan tangan manusia | Dapat membenahi dan menentukan algoritma dalam penyesuaian melalui neural networks | Bekerja untuk memprediksi secara akurat penyesuaian dalam deep learning |
| Masih memerlukan pemrograman manusia dalam metode komputasinya | Mampu mempelajari sendiri metode komputasinya seolah-olah memiliki otak sendiri | Menjadi jaringan “otak” dari deep learning. |
Pada dasarnya ada empat jenis langkah machine learning. Keempatnya adalah pembelajaran terukur (supervised learning), pembelajaran tidak terukur (unsupervised learning), pembelajaran semi terukur (semi-supervised learning), dan reinforcement learning.
Alur kerja machine learning mencakup pengumpulan data, eksplorasi data, pemilihan model (regresi linier, regresi logistik, neural network, dll.), pelatihan untuk model yang dipilih, evaluasi model, dan prediksi.
Keakuratan awal program machine learning biasanya sangat buruk karena program awalnya “tidak tahu apa-apa”.
Namun, semakin banyak kita mempraktikkan suatu program, semakin banyak contoh yang mereka pelajari dari waktu ke waktu.
Oleh karena itu, program machine learning menjadi “lebih pintar” dan lebih akurat. Misalnya saat kita memainkan role-playing game (RPG) yang menggunakan kecerdasan buatan.
Kami memainkan permainan roleplaying untuk pertama kalinya karena mudah bagi kami untuk memenangkan permainan.
Namun, setelah banyak permainan, mesin atau algoritma permainan belajar dari pola sebelumnya, membuat lawan semakin sulit untuk dikalahkan.
Baca juga: Apa itu 5V Big Data? Ini Penjelasannya
E. Perbedaan antara Machine Learning dan Artificial Intelligence
Anda sudah mengetahui bahwa machine learning merupakan salah satu cabang ilmu yang berasal dari kecerdasan buatan atau artificial intelligence.
Beberapa perbedaan penting antara Artificial Intelligence dan Machine Learning adalah:
1. Keberhasilan vs efisiensi
Tujuan kecerdasan buatan adalah untuk meningkatkan peluang keberhasilan, sedangkan tujuan Machine Learning adalah untuk meningkatkan efektivitas tanpa berfokus pada kesuksesan.
2. Pemecahan masalah vs kinerja
Kecerdasan buatan bertujuan untuk memecahkan masalah kompleks dengan simulasi kecerdasan alami
Sedangkan machine learning bekerja dengan cara belajar dari data untuk meningkatkan kinerja sebuah mesin atau sistem.
3. Pembuatan keputusan
Artificial intelligence hanya bekerja untuk membuat keputusan. Di sisi lain, machine learning berfokus pada pembelajaran data input.
4. Algoritma
Artificial intelligence mengikuti kemampuan manusia dalam hal reaksi dan sikap terhadap sistem. Hal ini berbeda dengan machine learning, yang dapat membuat algoritma sendiri untuk proses pembelajaran.
5. Pengoptimalan
Artificial intelligence bekerja untuk menemukan solusi maksimal sementara machine learning tidak memperhitungkan hal ini.
Berikut ini merupakan pengertian machine learning yang bisa anda pelajari dibawah ini
Sekian artikel berjudul Machine Learning Adalah: Pengertian, Cara Kerja dan Metode, semoga bermanfaat.