Apa itu pembelajaran mesin dan bagaimana cara kerjanya

Pembelajaran mesin adalah cabang Kecerdasan Buatan yang menarik, dan ada di sekitar kita. Pembelajaran mesin menghadirkan kekuatan data dengan cara-cara baru, seperti Facebook yang menyarankan artikel di feed Anda. Teknologi luar biasa ini membantu sistem komputer belajar dan berkembang dari pengalaman dengan mengembangkan program komputer yang dapat secara otomatis mengakses data dan melakukan tugas-tugas melalui prediksi dan deteksi.

Ketika Anda memasukkan lebih banyak data ke dalam mesin, hal ini membantu algoritme mengajari komputer, sehingga meningkatkan hasil yang diberikan. Ketika Anda meminta Alexa untuk memutar stasiun musik favorit Anda di Amazon Echo, dia akan membuka stasiun yang paling sering Anda putar. Anda dapat meningkatkan dan menyempurnakan pengalaman mendengarkan Anda lebih lanjut dengan memberi tahu Alexa untuk melewatkan lagu, menyesuaikan volume, dan banyak lagi perintah lainnya. Pembelajaran Mesin dan kemajuan pesat Kecerdasan Buatan membuat semua ini menjadi mungkin.

Mari kita mulai dengan menjawab pertanyaan – Apa itu Pembelajaran Mesin?

Apa sebenarnya Pembelajaran Mesin itu?

Sebagai permulaan, pembelajaran mesin adalah sub-bidang inti dari Kecerdasan Buatan (AI). Aplikasi Machine Learning belajar dari pengalaman (atau lebih tepatnya, data) seperti yang dilakukan manusia tanpa pemrograman langsung. Ketika dihadapkan pada data baru, aplikasi ini belajar, tumbuh, berubah, dan berkembang dengan sendirinya. Dengan kata lain, machine learning melibatkan komputer untuk menemukan informasi yang mendalam tanpa diberitahu di mana mencarinya. Sebaliknya, mereka melakukan ini dengan memanfaatkan algoritme yang belajar dari data dalam proses berulang.

Konsep pembelajaran mesin sudah ada sejak lama (misalnya Mesin Enigma pada Perang Dunia II). Namun, ide untuk mengotomatiskan penerapan perhitungan matematika yang kompleks pada data besar baru muncul beberapa tahun belakangan ini, meskipun sekarang sudah mendapatkan momentum yang lebih besar.

Pada tingkat yang tinggi, pembelajaran mesin adalah kemampuan untuk beradaptasi dengan data baru secara mandiri dan melalui iterasi. Aplikasi belajar dari perhitungan dan transaksi sebelumnya dan menggunakan “pengenalan pola” untuk menghasilkan hasil yang dapat diandalkan dan terinformasi.

Bagaimana Cara Kerja Machine Learning?

Pembelajaran Mesin, tidak diragukan lagi, merupakan salah satu bagian dari Kecerdasan Buatan yang paling menarik. Ini menyelesaikan tugas belajar dari data dengan input spesifik ke mesin. Penting untuk memahami apa yang membuat Machine Learning bekerja dan, dengan demikian, bagaimana Machine Learning dapat digunakan di masa depan.

Proses Machine Learning dimulai dengan memasukkan data pelatihan ke dalam algoritme yang dipilih. Data pelatihan dapat berupa data yang diketahui atau data yang tidak diketahui untuk mengembangkan algoritme Machine Learning akhir. Jenis input data pelatihan mempengaruhi algoritme, dan konsep tersebut akan dibahas lebih lanjut sebentar lagi.

Data input baru dimasukkan ke dalam algoritma machine learning untuk menguji apakah algoritma bekerja dengan benar. Prediksi dan hasilnya kemudian diperiksa satu sama lain.

Jika prediksi dan hasil tidak cocok, algoritme akan dilatih ulang beberapa kali hingga ilmuwan data mendapatkan hasil yang diinginkan. Hal ini memungkinkan algoritme machine learning untuk terus belajar dengan sendirinya dan menghasilkan jawaban yang optimal, yang secara bertahap meningkatkan keakuratannya dari waktu ke waktu.

Apa Saja Jenis Pembelajaran Mesin?

Machine Learning itu kompleks, itulah sebabnya mengapa ia dibagi menjadi dua area utama, yaitu pembelajaran terawasi dan pembelajaran tidak terawasi. Masing-masing memiliki tujuan dan tindakan tertentu, memberikan hasil dan memanfaatkan berbagai bentuk data. Sekitar 70 persen dari pembelajaran mesin adalah pembelajaran yang diawasi, sementara pembelajaran yang tidak diawasi menyumbang sekitar 10 hingga 20 persen. Sisanya diambil oleh pembelajaran penguatan.

Pembelajaran Terawasi

Dalam pembelajaran terawasi, kita menggunakan data yang diketahui atau diberi label untuk data pelatihan. Karena datanya diketahui, maka pembelajarannya diawasi, yaitu diarahkan agar eksekusi berhasil. Data input melewati algoritma Machine Learning dan digunakan untuk melatih model. Setelah model dilatih berdasarkan data yang diketahui, Anda dapat menggunakan data yang tidak diketahui ke dalam model dan mendapatkan respons baru.

Dalam hal ini, model mencoba untuk mencari tahu apakah data tersebut adalah apel atau buah lainnya. Setelah model dilatih dengan baik, model akan mengidentifikasi bahwa data tersebut adalah apel dan memberikan respons yang diinginkan.

Pembelajaran Tanpa Pengawasan

Dalam pembelajaran tanpa pengawasan, data pelatihan tidak diketahui dan tidak diberi label – artinya tidak ada yang pernah melihat data tersebut sebelumnya. Tanpa aspek data yang diketahui, input tidak dapat dipandu ke algoritme, yang merupakan asal mula istilah unsupervised. Data ini dimasukkan ke dalam algoritme Machine Learning dan digunakan untuk melatih model. Model yang dilatih mencoba mencari pola dan memberikan respons yang diinginkan. Dalam hal ini, sering kali algoritme mencoba memecahkan kode seperti mesin Enigma, tetapi tanpa melibatkan pikiran manusia secara langsung, melainkan mesin.

Dalam kasus ini, data yang tidak diketahui terdiri dari apel dan pir yang terlihat mirip satu sama lain. Model yang dilatih mencoba untuk menyatukan semuanya sehingga Anda mendapatkan hal yang sama dalam kelompok yang sama.

Pembelajaran Penguatan

Seperti jenis analisis data tradisional, di sini, algoritme menemukan data melalui proses coba-coba dan kemudian memutuskan tindakan apa yang menghasilkan imbalan yang lebih tinggi. Tiga komponen utama yang membentuk pembelajaran penguatan adalah agen, lingkungan, dan tindakan. Agen adalah pembelajar atau pengambil keputusan, lingkungan mencakup semua hal yang berinteraksi dengan agen, dan tindakan adalah apa yang dilakukan agen.

Pembelajaran penguatan terjadi ketika agen memilih tindakan yang memaksimalkan imbalan yang diharapkan selama waktu tertentu. Hal ini paling mudah dicapai ketika agen bekerja dalam kerangka kerja kebijakan yang baik.

Mengapa Pembelajaran Mesin Penting?

Untuk menjawab pertanyaan apa itu machine learning dan memahami penggunaan Machine Learning, mari kita lihat beberapa aplikasi Machine Learning. Mobil Google yang dapat mengemudi sendiri, deteksi penipuan dunia maya, dan mesin rekomendasi online dari Facebook, Netflix, dan Amazon. Mesin membuat semua hal ini menjadi mungkin dengan menyaring informasi yang berguna dan menyatukannya berdasarkan pola untuk mendapatkan hasil yang akurat.

Evolusi yang cepat dalam Machine Learning telah menyebabkan peningkatan kasus penggunaan, permintaan, dan pentingnya machine learning dalam kehidupan modern. Big Data juga telah menjadi kata kunci yang banyak digunakan dalam beberapa tahun terakhir. Hal ini, sebagian, disebabkan oleh meningkatnya kecanggihan Machine Learning, yang memungkinkan analisis potongan besar Big Data. Machine Learning juga telah mengubah cara ekstraksi dan interpretasi data dengan mengotomatiskan metode/algoritma umum, sehingga menggantikan teknik statistik tradisional.

Sekarang setelah Anda mengetahui apa itu machine learning, jenis-jenisnya, dan pentingnya, mari kita beralih ke penggunaan machine learning.

Penggunaan Utama Pembelajaran Mesin

Hasil yang umum dari pemanfaatan machine learning biasanya meliputi hasil pencarian web, iklan real-time di halaman web dan perangkat seluler, penyaringan spam email, deteksi intrusi jaringan, dan pengenalan pola dan gambar. Semua ini adalah produk sampingan dari penggunaan machine learning untuk menganalisis data dalam jumlah besar.

Secara tradisional, analisis data dilakukan dengan cara coba-coba, sebuah pendekatan yang menjadi semakin tidak praktis karena munculnya kumpulan data yang besar dan heterogen. Pembelajaran mesin memberikan alternatif cerdas untuk analisis data berskala besar. Machine learning dapat memberikan hasil dan analisis yang akurat dengan mengembangkan algoritme yang cepat dan efisien serta model berbasis data untuk pemrosesan data secara real-time.

Bagaimana Anda Memutuskan Algoritma Machine Learning yang Akan Digunakan?

Ada lusinan algoritme berbeda yang dapat dipilih, tetapi tidak ada pilihan terbaik atau yang cocok untuk setiap situasi. Dalam banyak kasus, Anda harus melakukan trial and error. Tetapi ada beberapa pertanyaan yang bisa Anda ajukan yang dapat membantu mempersempit pilihan Anda.

Berapa ukuran data yang akan Anda gunakan?
Apa jenis data yang akan Anda gunakan?
Jenis wawasan apa yang Anda cari dari data tersebut?
Bagaimana wawasan tersebut akan digunakan?

Prasyarat untuk Pembelajaran Mesin

Bagi mereka yang tertarik untuk mempelajari lebih jauh tentang Machine Learning, beberapa persyaratan harus dipenuhi agar dapat berhasil dalam bidang ini. Persyaratan ini meliputi:

Pengetahuan dasar tentang bahasa pemrograman seperti Python, R, Java, JavaScript, dll.
Pengetahuan menengah tentang statistik dan probabilitas.
Pengetahuan dasar tentang aljabar linier. Dalam model regresi linier, sebuah garis ditarik melalui semua titik data, dan garis tersebut digunakan untuk menghitung nilai baru.
Pemahaman tentang kalkulus.
Pengetahuan tentang cara membersihkan dan menyusun data mentah ke format yang diinginkan untuk mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk pengambilan keputusan.

Prasyarat ini akan meningkatkan peluang Anda untuk berhasil mengejar karier pembelajaran mesin.