Machine Learning: Definisi, Bedanya dengan AI, dan Tips Mempelajarinya
Isi Artikel
Bagi kamu yang penasaran apa itu machine learning, machine learning adalah salah satu cabang dari artificial intelligence yang membuat sistem agar mampu mengadaptasi kemampuan manusia untuk belajar.
Tanpa kita sadari, penggunaan machine learning sering hadir dalam kehidupan sehari-hari.
Menurut Forbes, machine learning adalah tren masa kini yang akan terus berkembang dalam paling tidak sepuluh tahun ke depan.
Nah, agar kamu tidak ketinggalan soal teknologi ini, yuk, kenali lebih dekat apa itu machine learning!
Apa Itu Machine Learning?
Dikutip dari IBM, machine learning merupakan cabang atau aplikasi dari artificial intelligence (kecerdasan buatan).
Ilmu ini 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 keputusan maupun prediksi berdasarkan data-data tersebut.
Semakin bagus algoritmanya, akurasi keputusan dan prediksi sistem akan semakin baik.
Seperti manusia yang semakin pintar jika banyak belajar, mesin yang mengolah semakin banyak data akan menghasilkan output yang makin akurat.
Seperti yang sedikit disebutkan sebelumnya, machine learning kini menjadi bagian penting dalam aktivitas sehari-hari.
Contoh dari kegunaan machine learning adalah asisten digital yang bisa kita gunakan di smartphone untuk menjalankan suatu perintah.
Selain itu, aplikasi machine learning pun bisa dirasakan ketika iklan di internet merekomendasi produk yang sesuai dengan ketertarikan kita.
Hal serupa berlaku pada Netflix yang bisa mengetahui preferensi film atau serial sesuai dengan apa yang selama ini telah ditonton oleh pengguna.
Selain contoh-contoh tersebut, masih banyak lagi penggunaan machine learning untuk berbagai hal lainnya.
Pentingnya Machine Learning
1. Membantu proses penyelesaian masalah bisnis
Menurut Towards AI, machine learning adalah hal yang sangat penting sekarang ini.
Machine learning bermanfaat untuk menyelesaikan permasalahan dunia dengan cara yang terukur.
Dengan machine learning, kita bisa memroses dan menganalisis data yang lebih besar dan rumit dengan waktu yang lebih singkat.
Aplikasi ilmu kecerdasan buatan ini pun bisa digunakan pada berbagai macam industri dan terus digunakan oleh pemilik industri besar dan peneliti agar dapat terus berkembang.
2. Membantu memahami perilaku konsumen
Apakah kamu sering bertanya-tanya mengapa beranda aplikasi e-commerce selalu menampilkan produk yang hampir akurat dengan preferensimu?
Ini merupakan hasil dari machine learning, di mana suatu sistem mempelajari perilakumu di aplikasi lalu mengolah data tersebut menjadi layanan personalisasi yang lebih baik.
Dengan adanya machine learning, sistem jadi tahu mana tipe sepatu yang sering kamu cari, model tas yang kamu sukai, dan lain sebagainya.
3. Mewujudkan automasi bisnis
Automasi sangat amat membantu meningkatkan efektivitas dan efisiensi operasional perusahan. Salah satunya pada divisi sales dan pengelolaan interaksi dengan konsumen.
Penggunaan machine learning ternyata terdapat juga pada Customer Relationship Management software (CRM).
Software ini dapat menggunakan ML untuk menganalisis dan menentukan mana pesan prioritas yang harus dibalas lebih dulu oleh tim sales.
4. Mempermudah proses intelegensi bisnis
Seorang profesional di bidang business intelligence harus menyortir dan memilah mana saja data penting yang berharga bagi perusahaan.
Nah, mereka menggunakan software dengan sistem machine learning untuk membantu mengidentifikasi data points, pola data, dan anomali data yang penting.
5. Meningkatkan efektivitas proses HR
Human Resource Information System atau HRIS merupakan sistem rekrutmen yang sering digunakan oleh para praktisi HR.
Sistem ini dapat menggunakan model machine learning untuk dapat mengidentifikasi kandidat dengan potensi paling besar untuk suatu posisi tertentu.
Perbedaan Machine Learning dan Artificial Intelligence
© Freepik.com
Kamu telah mengetahui bahwa machine learning adalah sebuah cabang ilmu dari artificial intelligence atau kecerdasan buatan.
Beberapa perbedaan utama antara machine learning dan artificial intelligence adalah:
1. Keberhasilan vs efisiensi
Tujuan artificial intelligence adalah untuk meningkatkan peluang keberhasilan, sementara machine learning bertujuan untuk meningkatkan efisiensi tanpa berorientasi pada kesuksesan.
2. Pemecahan masalah vs kinerja
Artificial intelligence bertujuan untuk memecahkan masalah kompleks dengan simulasi kecerdasan alami
Sementara itu, machine learning bekerja dengan belajar dari data untuk meningkatkan kinerja mesin atau sistem.
3. Pembuatan keputusan
Artificial intelligence secara sederhana bekerja untuk membuat keputusan. Di sisi lain, machine learning berfokus pada pembelajaran atas input data.
4. Algoritma
Artificial intelligence meniru kemampuan manusia dalam hal respons dan perilaku untuk sistem. Lain halnya dengan machine learning yang mampu membuat algoritma sendiri untuk proses belajar.
5. Optimasi
Artificial intelligence bertugas mencari penyelesaian optimal, sementara machine learning tidak mempertimbangkan hal tersebut
Tipe-Tipe Machine Learning
© Pexels.com
1. Supervised learning
Supervised machine learning adalah algoritma machine learning menggunakan data terlabel, contohnya input di mana output-nya diketahui.
Sebagai contoh, sebuah alat memiliki data point yang berlabel F (failed) atau R (runs).
Algoritma supervised learning menerima sekumpulan input dengan output yang tepat.
Setelah itu, algoritma ini belajar dengan membandingkan output sebenarnya dengan output yang benar untuk menemukan error atau kesalahan.
Dalam supervised learning, algoritma dapat memodifikasi model agar sesuai dengan hasil yang diinginkan.
Biasanya, supervised learning digunakan pada aplikasi yang memprediksi kejadian di masa mendatang berdasarkan data historis.
2. Semi-supervised learning
Metode machine learning ini tidak begitu berbeda dibandingkan supervised learning. Akan tetapi, semi-supervised learning menggunakan data berlabel dan tidak untuk melatih algoritma.
Biasanya, digunakan data berlabel dalam jumlah kecil dan data tidak dilabeli dalam jumlah besar.
Metode machine learning ini dapat digunakan dengan metode lainnya seperti klasifikasi, regresi, dan prediksi.
Contoh penggunaan semi-supervised learning adalah untuk proses identifikasi wajah seseorang pada webcam atau kamera smartphone.
3. Unsupervised learning
Unsupervised machine learning adalah kebalikan dari supervised learning.
Pada metode machine learning ini, data yang diolah tidak memiliki label dan sistem tidak mengetahui jawaban atau output yang benar.
Tujuan dari machine learning dengan metode ini adalah untuk mengeksplorasi data dan menemukan struktur di dalamnya.
Biasanya, metode ini digunakan untuk data transaksional.
Contohnya, unsupervised learning dapat digunakan untuk mengidentifikasi segemen konsumen dengan atribut yang serupa dan mengelompokkannya agar dapat ditangani atau diperlakukan sama dalam sebuah kampanye digital marketing.
Tidak hanya itu, supervised learning juga dapat menemukan atribut utama yang membedakan antar segmen konsumen.
4. Reinforcement Learning
Reinforcement learning biasanya digunakan untuk robotik, pembuatan game, dan navigasi.
Dengan metode learning ini, algoritma akan mampu menemukan aksi atau perlakuan yang menghasilkan output terbaik dari hasil uji coba berulang kali (trial and error).
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 reinforcement machine learning adalah bagi agen untuk menentukan aksi apa yang memaksimalkan hasil dalam waktu yang ditentukan.
Tips Mempelajari Machine Learning
Setelah mempelajari apa itu machine learning, kamu mungkin mulai tertarik untuk mempelajarinya. Namun, harus mulai dari mana?
1. Pelajari pengetahuan dan skill fundamental
Dilansir dari Springboard, skill dan pengetahuan dasar di bawah ini dapat menjadi fondasi yang kuat untuk seseorang yang mau mulai mempelajari machine learning:
- programming (menguasai beberapa bahasa pemrograman paling populer seperti Java, Python, R, dan lain-lain)
- statistik dan probabilitas
- matematika
- data modeling
2. Memahami workflow machine learning
Secara sederhana, proses machine learning adalah sebagai berikut:
- Proses dimulai dengan sekumpulan data yang telah dibersihkan dan disortir agar siap diolah untuk machine learning. Namun, machine learning engineer juga dapat memastikannya sekali lagi.
- Pembuatan preliminary code untuk prototipe model machine learning.
- Prototipe model kemudian dievaluasi hingga ada hasil yang diharapkan.
- Lanjut ke tahap produksi di mana kinerja model kemudian dimonitor, dievaluasi, dan diperbaiki sesuai dengan insight yang diperoleh.
Dalam praktiknya, pasti ada beberapa bagian yang lebih maupun kurang. Inilah mengapa tips selanjutnya sangatlah penting.
3. Libatkan diri dalam project sungguhan
Apabila kamu sudah merasa memiliki skill dan pemahaman dasar mengenai machine learning, kini saatnya mencoba mengerjakan suatu project.
Kamu dapat mendaftarkan diri pada lowongan magang yang tersedia maupun mengerjakan personal project.
Yang terpenting adalah kamu dapat menggunakan dataset sungguhan dari sumber-sumber yang dapat diakses secara publik.
4. Pilih project dasar
Meski kamu telah benar-benar menguasai pengetahuan dan keahlian fundamental machine learning, akan ada banyak proses trial dan error seiring berjalannya waktu.
Jadi, ada baiknya kamu memulai dari project basic yang sesuai dengan kemampuan terlebih dahulu.
Project yang cocok untuk pemula di antaranya adalah:
- membuat model untuk chatbot
- membuat model untuk image recognition
Sementara, project yang sebenarnya termasuk ke dalam level advanced di antaranya adalah project yang melibatkan deep learning dan AI progresif.
5. Mulai kuasai berbagai tools machine learning
Berbeda tools, maka berbeda pula penggunaannya. Jadi, kamu perlu menyesuaikannya dengan model dan prediksi yang akan kamu buat.
Akan tetapi, berikut adalah daftar tools machine learning yang umumnya digunakan oleh para ML engineer:
- TensorFlow
- Auto-WEKA
- KNIME
- Google Cloud AutoML
- BigML
- Scikit-learn
- Azure Machine Learning Studio
- Amazon Machine Learning (AML)
- Accord.NET
Tools di atas telah dilengkapi dengan analisis prediktif yang advanced sehingga dapat memudahkanmu dalam memahami berbagai metode untuk mengoptimasi project-mu.
Demikianlah hal-hal yang perlu kamu ketahui tentang machine learning.
Mempelajarinya butuh waktu yang tidak singkat. Akan tetapi, dengan banyaknya informasi dan sumber belajar, kamu pasti bisa menjalankan salah satu terobosan di bidang IT ini.
Nah, dengan kemajuan teknologi yang ada saat ini. Banyak orang hingga perusahaan mulai beralih ke penggunaan artificial intelligence.
Yuk, jangan sampai ketinggalan dan update seputar infonya dengan baca di Glints Blog. Klik di sini untuk temukan kumpulan artikelnya!
