perkembangan teknologi kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI) saat ini. Belum banyak orang yang mengetahui bahwa kecerdasan buatan itu terdiri dari beberapa cabang, salah satunya adalah machine learning atau pembelajaran mesin. Teknologi machine learning (ML) ini merupakan salah satu cabang dari AI yang sangat menarik perhatian, kenapa? Karena machine learning merupakan mesin yang bisa belajar layaknya manusia.
Pengertian Machine Learning
Teknologi machine learning (ML) adalah mesin yang dikembangkan untuk bisa belajar dengan sendirinya tanpa arahan dari penggunanya. Pembelajaran mesin dikembangkan berdasarkan disiplin ilmu lainnya seperti statistika, matematika dan data mining sehingga mesin dapat belajar dengan menganalisa data tanpa perlu di program ulang atau diperintah.
Dalam hal ini machine learning memiliki kemampuan untuk memperoleh data yang ada dengan perintah ia sendiri. ML juga dapat mempelajari data yang ada dan data yang ia peroleh sehingga bisa melakukan tugas tertentu. Tugas yang dapat dilakukan oleh ML pun sangat beragam, tergantung dari apa yang ia pelajari.
Istilah machine learning pertama kali dikemukakan oleh beberapa ilmuwan matematika seperti Adrien Marie Legendre, Thomas Bayes dan Andrey Markov pada tahun 1920-an dengan mengemukakan dasar-dasar machine learning dan konsepnya. Sejak saat itu ML banyak yang mengembangkan. Salah satu contoh dari penerapan ML yang cukup terkenal adalah Deep Blue yang dibuat oleh IBM pada tahun 1996. (dicoding.com)
“Sebuah pembelajaran mesin adalah perangkat apa pun yang tindakannya dipengaruhi oleh pengalaman masa lalu” (Nils John Nilsson)
Teknik belajar machine learning
Teknik belajar dalam machine learning memiliki beberapa pendekatan, berikut adalah beberapa teknik belajar machine learning :
Supervised learning
Teknik supervised learning merupakan salah satu pendekatan yang dapat diterapkan dalam pembelajaran mesin, di mana data yang sudah diberi label digunakan untuk memberikan arahan terhadap output yang dihasilkan, dengan harapan dapat meniru pola dari pengalaman belajar di masa lalu.
Unsupervised learning
Unsupervised learning adalah salah satu teknik yang digunakan dalam machine learning untuk menganalisis data yang tidak memiliki label atau informasi yang jelas yang dapat diaplikasikan secara langsung. Tujuan utama dari teknik ini adalah untuk menemukan pola atau struktur tersembunyi dalam data tanpa adanya panduan atau label sebelumnya.
Semi-Supervised Learning
Semi-Supervised Learning merupakan pendekatan gabungan antara Supervised Learning dan Unsupervised Learning dalam machine learning. Dalam metode ini, sebagian data yang digunakan untuk pelatihan model sudah memiliki label, namun sebagian besar data tidak memiliki label.
Reinforcement Learning
Reinforcement Learning merupakan salah satu jenis pendekatan dalam machine learning di mana proses pelatihan (training) dan pengujian (testing) model dilakukan secara bersamaan.
Dengan berbagai teknik ini, machine learning memberikan fleksibilitas dalam menangani berbagai tugas dan pemecahan masalah dalam berbagai domain aplikasi.
Cara Kerja Machine Learning
Cara kerja machine learning bervariasi tergantung pada teknik atau metode pembelajaran yang digunakan dalam ML. Namun, secara umum, prinsip dasar pembelajaran mesin tetap sama, yang melibatkan tahapan pengumpulan data, eksplorasi data, pemilihan model atau teknik, pelatihan model yang dipilih, dan evaluasi hasil dari ML. Untuk memahami lebih lanjut tentang cara kerja ML, mari kita tinjau beberapa penerapannya.
Sebagai contoh, AlphaGo, yang dikembangkan oleh Google, menggunakan machine learning dalam permainan Go. AlphaGo pertama kali dilatih dengan 100 ribu data pertandingan Go untuk mempelajari cara dan strategi bermain. Kemudian, AlphaGo terus belajar dengan bermain Go sendiri dan memperbaiki strateginya setiap kali mengalami kekalahan, proses ini diulang jutaan kali.
Perbaikan strategi AlphaGo didasarkan pada pengalamannya bermain melawan dirinya sendiri atau orang lain, dan bahkan bisa mensimulasikan beberapa pertandingan Go secara bersamaan. Dari penerapan machine learning pada AlphaGo, kita memahami bahwa ML terus belajar seiring penggunaannya. Sebagai contoh, fitur deteksi wajah di Facebook menggunakan ML untuk mengenali pola wajah berdasarkan tanda yang dimasukkan pengguna saat memposting foto.
Kesimpulan
Machine learning telah menjadi tulang punggung dalam perkembangan teknologi kecerdasan buatan. Dengan pemahaman yang lebih dalam tentang konsep ini dan penerapannya di berbagai industri, kita dapat melihat bagaimana AI telah mengubah cara kita bekerja, berinteraksi, dan berinovasi dalam berbagai sektor. Dengan terus mengembangkan dan menerapkan teknologi ini, kita dapat menciptakan masa depan yang lebih cerdas dan efisien.
Baca Selengkapnya
