Lompat ke konten Lompat ke sidebar Lompat ke footer

Machine Learning Adalah: Penjelasan Seputar Teknologi Terkini

Machine Learning Adalah
Machine Learning Adalah: Penjelasan Seputar Teknologi Terkini

Teknologi semakin berkembang pesat di era digital seperti sekarang. Salah satunya yang sedang tren saat ini, yaitu machine learning.

Machine learning adalah teknologi dimana  mesin mempelajari data-data yang diberikan dan menghasilkan output tanpa diberi instruksi secara eksplisit.

Machine learning bisa digunakan dalam berbagai bidang, seperti pengenalan suara, face detector, pengenalan teks, dan masih banyak lagi.

Bagi sebagian orang, machine learning mungkin terdengar sangat rumit dan sulit dipahami. Namun sebenarnya, machine learning mudah dipelajari oleh siapa saja. Di artikel ini, mari kita bahas apa itu machine learning dan bagaimana cara mempelajarinya.

{tocify} $title={Table of Contents}

Apa Itu Machine Learning

Singkatnya, machine learning merupakan suatu teknologi yang digunakan untuk melatih komputer agar mampu membaca data, kemudian meningkatkan performanya dari waktu ke waktu.

Mirip seperti manusia yang belajar dari pengalaman, machine learning juga akan mempelajari informasi yang diberikan dan menyesuaikan output-nya berdasarkan pola yang terdapat didalam data tersebut.

Selain itu, machine learning bisa diumpamakan sebagai proses pembelajaran komputer, di mana komputer tersebut belajar dari data yang terkumpul tanpa harus diprogram secara eksplisit.

Contoh kasus, dalam kasus pengenalan gambar, komputer dapat mempelajari pola yang terdapat dalam gambar dan mengidentifikasi obyek yang ada di dalamnya.

Jika kalian sering mendengar istilah Artificial intelligence, berarti Anda sudah tidak asing lagi dengan machine learning. Sebab, AI tersebut merupakan bagian dari pembelajaran mesin.

Meskipun terdengar sangat canggih dan futuristik, akan tetapi sebenarnya teknologi ini telah dimanfaatkan secara luas diberbagai bidang, seperti perbankan, kesehatan, transportasi, dan lain-lain.

Dengan kemampuan pemrosesan data yang sangat kompleks dan mampu memberikan informasi secara akurat, machine learning membantu meningkatkan kinerja dan efisiensi di berbagai sektor industri.

Pembelajaran Mesin

Namun, seperti jenis teknologi lainnya, machine learning tentu memiliki kekurangan dalam menghadapi tantangan saat penggunaannya.

Salah satu kesulitan tersebut seperti memerlukan pemahaman ilmu matematika dan statistik yang baik, karena machine learning sangat bergantung pada kedua materi pelajaran tersebut.

Namun, dengan kesabaran dan usaha yang tekun, siapapun pasti akan mampu mempelajari teknologi machine learning dan mengaplikasikannya kedalam berbagai bidang.

Jenis-Jenis Machine Learning

Ada beberapa jenis machine learning yang umum digunakan, yaitu supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning. Berikut penjelasan masing-masing.

Supervised learning

Supervised learning adalah jenis machine learning di mana komputer belajar dari data yang sudah diberikan label atau kategori. Dalam supervised learning, data tadi terdiri dari input dan output yang telah diketahui.

Contohnya, apabila ingin membuat model untuk memprediksi harga rumah, maka data yang dihimpun harus berisikan informasi tentang harga rumah (output) dan faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi harganya, seperti luas tanah, desain rumah, jumlah kamar tidur, atau lokasi (input).

Unsupervised learning

Unsupervised learning merupakan jenis machine learning di mana komputer mempelajari informasi, namun tidak adanya label atau kategori. Dalam jenis ini, komputer mesti bisa mengidentifikasi pola atau struktur yang ada didalam data tersebut.

Misalkan, jika ingin mengelompokkan konsumen berdasarkan perilaku pembelian, maka komputer harus mengenali pola yang terdapat dalam data, serta membuat kelompok-kelompok yang sesuai.

Reinforcement learning

Terakhir, ada reinforcement learning yang merupakan jenis teknologi machine learning di mana komputer beradaptasi dari interaksi terhadap lingkungan.

Dalam reinforcement learning, komputer membuat keputusan berdasar kondisi lingkungannya, lalu mendapatkan feedback dari lingkungan sekitar tentang apakah keputusan tersebut benar atau salah.

Contohnya, jika ingin membuat model untuk memainkan game catur, maka komputer harus belajar dari setiap pergerakan bidak catur, kemudian mendapatkan umpan balik tentang apakah langkah yang dibuat tepat atau tidak.

Dalam penerapan machine learning, artinya penting untuk memilih jenis pembelajaran mesin yang sesuai dengan tujuan dan jenis data yang akan digunakan.

Dengan pemilihan yang tepat, maka akan meningkatkan tingkat keakuratan dan efektivitas dari model yang dirancang.

Tahapan Mempelajari Machine Learning

Mempelajari tentang penerapan machine learning, memang bukanlah pekerjaan mudah. Namun, bukan berarti mustahil dilakukan.

Untuk itu, agar dapat menguasai salah satu teknologi terbaru ini, ada berbagai tahapan yang mesti dilakukan, diantaranya:

Kuasai Bahasa Pemrograman

Bahasa pemrograman yang populer untuk machine learning adalah Python. Jadi, mau tidak mau Anda mesti perlu menguasai Python dari basic terlebih dahulu, sebelum memulai mempelajari machine learning.

Sebab, Python erat kaitannya dengan machine learning, dan dilansir survey kaggle mengatakan apabila Python dipakai oleh praktisi sebanyak 83%.

Pelajari Matematika dan Statistik

Seperti yang telah disinggung di atas, apabila sebelum terjun kedunia machine learning, sangat disarankan agar Anda mempelajari dengan tekun materi-materi yang terdapat didalam matematika maupun statistik.

Dalam matematika contohnya, pelajari terlebih dahulu seputar aljabar, linear, atau kalkulus.

Selain itu, kita juga belajar mengenai ilmu-ilmu statistika, seperti probabilitas, mean, median, dan juga standar deviasi.

Selain bahasa pemograman, kedua mata pelajaran tadi erat kaitannya dengan machine learning.

Mengumpulkan dan Identifikasi Data

Setelah Anda mempelajari bidang-bidang yang terkait dengan machine learning, maka selanjutnya adalah langkah penerapannya.

Hal pertama yang mesti dilakukan, yaitu mengumpulkan data. Setiap informasi yang dikumpulkan tidak langsung diambil mentah-mentah, tetapi dilkukan identifikasi agar mendapatkan data yang berkualitas.

Alasan data dipilah, agar nantinya setiap pertanyaan yang diberikan akan menghasilkan output yang sempurna dan relevan dengan input.

Training

Pada tahapan ini, Anda akan melatih diri dengan memasukkan data-data kedalam machine learning.

Setelah itu, data akan diidentifikasi berdasarkan pemilihan data berkualitas. Selanjutnya dilakukan pemrosesan lewat sistem algoritma yang sesuai.

Evaluasi Hasil

Setelah langkah di atas telah berhasil dilaksanakan, maka selanjutnya dilakukan evaluasi hasil output secara berkala.

Evaluasi dilakukan sebagai bahan uji apakah data tersebut valid atau akurat terhadap hasil output.

Salah satu metode yang dipakai yaitu dengan error metrics. Metode ini akan memunculkan permasalahan yang berbeda.

Data dikatakan baik apabila model memiliki tingkat kevalidan data tinggi terhadap hasil outcome.

Keuntungan Machine Learning

Setelah mempelajari berbagai hal demi mengetahui seputar machine learning, tentu Anda berfikir sebenarnya untuk apa jenis teknologi ini diterapkan.

Hal itu karena ML memiliki banyak keuntungan, di antaranya:

Meningkatkan Efisiensi

Machine learning dapat digunakan untuk meningkatkan efisiensi diberbagai bidang, seperti pengenalan wajah, pengenalan suara, dan pengenalan teks.

Sebagai contoh, saat ini sudah banyak aplikasi-aplikasi terutama fintech yang menerapkan sistem face detector saat proses registrasi atau upgrade akun.

Sistem KYC ini akan mendeteksi wajah Anda dalam pendaftaran aplikasi. Sehingga, kita tidak perlu lagi jauh-jauh datang ke kantor aplikasi tersebut hanya untuk sekadar register account saja. Hal ini sangat efisien terhadap waktu.

Meningkatkan Akurasi

ML bisa menghasilkan output dengan akurasi tinggi, karena mesin mampu mempelajari pola dari data yang diberikan dan menyesuaikan output-nya dengan pola tersebut.

Contohnya penerapan AI. Jika Anda ingin menghasilkan sebuah gambar lewat teknologi AI, maka Anda hanya perlu memasukkan informasi data saja dan biarkan AI bekerja secara efektif. Hal tersebut bisa dilakukan karena tingginya akurasi machine learning.

Meningkatkan Keamanan

Perlu diketahui, kalau saat ini sudah marak kasus-kasus didunia maya seperti penipuan atau peretasan. Serangan cyber ini kerap dikeluhkan oleh pengguna ketika memiliki akun yang terjalin dengan data-data penting.

Sementara itu, machine learning dapat digunakan untuk mendeteksi ancaman keamanan seperti serangan cyber atau fraud dengan lebih akurat dan cepat.

Jadi, ML begitu berguna dalam mengatasi atau mengantisipasi datangnya cybercrime yang tidak diinginkan.

Meningkatkan Hasil Keputusan

Machine learning turut membantu pengambilan keputusan dengan memproses data secara kompleks, serta memberikan informasi bermanfaat dalam pengambilan keputusan.

Hasilnya juga bisa sangat memuaskan. Karena itulah, sudah banyak dikalangan technopreneur, memakai sistem machine learning sewaktu akan memberikan masukan terkait keputusan yang diambil dalam mengembangkan roda bisnisnya.

Tantangan Mempelajari Machine Learning

Mempelajari teknologi machine learning menjadi tantangan tersendiri bagi para pemula, terutama bagi mereka yang tidak punya background di bidang matematika, statistik ataupun teknologi pada umumnya.

Beberapa tantangan yang mungkin dihadapi seperti:

Sulitnya Memahami Materi

Di atas sudah dijelaskan, kalau sebelum memulai mengenal dunia machine learning, ada baiknya kita mengerti materi-materi pendukungnya. 

Beberapa konsepnya seperti ilmu matematika dan statistik yang termasuk aljabar linear, kalkulus, probabilitas, dan standar deviasi.

Selain itu, pentingnya mencerna dengan baik tentang algoritma atau bahasa pemrograman terutama phyton, juga menjadi hal yang sangat diperlukan dalam mempelajari machine learning.

Memerlukan Waktu

Setiap hal perlu waktu agar daat dipelajari dengan baik, termasuk machine learning. Apalagi, teknlogi ini bukanlah suatu hal yang bisa dipelajari dalam sekejap. Biasanya, perlu waktu berbulan-bulan agar dapat mengerti tentang ML ini, terlebih lagi bagi pemula.

Selain itu, proses belajar machine learning memerlukan pengalaman dan eksperimen secara berulang-ulang agar dapat menguasai konsep dan teknik yang dibutuhkan.

Memerlukan Komputer Spek Tinggi

Machine learning memerlukan pemrosesan data yang sangat besar dan kompleks, sehingga diperlukan perangkat dengan kapasitas dan performa yang cukup tinggi.

Hal ini akan menjadi kendala bagi mereka yang tidak memiliki akses terhadap perangkat yang memadai.

Namun, meskipun terdapat berbagai tantangan dalam mempelajari machine learning, hal ini tidak dapat menjadi penghalang bagi mereka yang memiliki semangat dan motivasi lebih.

Dengan tekad dan usaha yang mumpuni, siapa saja bisa mempelajari machine learning dan mengembangkan kemampuannya pada bidang ini.

Kesimpulan

Machine learning adalah teknologi yang sedang tren sekarang ini dan memiliki banyak benefit diberbagai bidang. Mempelajari machine learning memang memerlukan waktu dan usaha yang banyak, namun hasilnya dapat sangat bermanfaat dalam jangka panjang.

Dengan menguasai dasar-dasar machine learning dan mengikuti setiap langkah-langkahnya, siapa saja dapat mempelajari machine learning dan mengaplikasikannya ke berbagai sektor industri.

Posting Komentar untuk "Machine Learning Adalah: Penjelasan Seputar Teknologi Terkini"