Machine Learning adalah cabang dari artificial intelligence yang membantu sistem beradaptasi dengan kemampuan manusia, sehingga sistem tersebut dapat belajar dengan sendirinya tanpa arahan dari pengguna.
Belum banyak orang mengerti tentang artificial intelligence atau yang biasa disebut kecerdasan buatan. Ada banyak sekali cabang dari artificial intelligence, salah satunya yaitu machine learning (ML) atau bahasa gampangnya sih, pembelajaran mesin. Apakah Anda familiar dengan machine learning? Bagaimana sih contoh penerapan machine learning dalam kehidupan sehari-hari? Simak artikel berikut ini untuk mengetahui lebih jauh mengenai teknologi pembelajaran mesin.
Pengertian Machine Learning
Machine Learning adalah cabang dari artificial intelligence yang membantu sistem beradaptasi dengan kemampuan manusia, sehingga sistem tersebut dapat belajar dengan sendirinya tanpa arahan dari pengguna.
Pembelajaran mesin dikembangkan berdasarkan ilmu statistika, data mining, dan matematika guna memudahkan mesin untuk menganalisa data tanpa pemrograman ulang.
Ada dua jenis machine learning, diantaranya adalah:
1. Supervised Learning (Pembelajaran Terarah)
Disebut “supervised” karena dalam pendekatan ini, machine learning dilatih untuk mengenali pola antara input data dan label output. Pembelajaran yang diawasi menggunakan informasi sebagai input dan data berlabel sebagai output. Metode ini memasukkan input dengan output yang diketahui. Sekarang mesin dapat memeriksa hubungan dan ketergantungan antara data, membandingkan output aktual dengan output yang diharapkan, dan membuat perubahan jika ada perbedaan. Dengan cara ini, mesin dapat memeriksa keakuratan pengoperasiannya.
2. Unsupervised Learning (Pembelajaran Tak Terarah)
Dalam algoritma unsupervised learning, sebuah data tidak memiliki label eksplisit. Tidak seperti supervised learning, unsupervised learning adalah jenis pembelajaran yang hanya memiliki variabel input dan tidak ada variabel output yang terkait. Tujuan dari pembelajaran mesin ini adalah untuk memodelkan struktur data dan menyimpulkan fungsi yang menjelaskan data. Unsupervised learning adalah jenis algoritma pembelajaran mesin yang digunakan untuk memperoleh informasi dari kumpulan data. Metode ini mengkaji data hanya berdasarkan kedekatannya, atau yang biasa disebut dengan clustering.
Bagaimana Sejarahnya?
Sejak penemuan komputer, orang mulai mencari tahu tentang bagaimana komputer dapat bekerja. Awal mulanya ketika Arthur Samuel berhasil menciptakan program Checkers di komputer IBM tahun 1952. Program ini mempelajari gerakan yang dapat memenangkan permainan kotak-kotak dan menyimpan gerakan ini dalam memori.
Istilah pembelajaran mesin pada dasarnya adalah proses komputer untuk belajar dari data. Tanpa data, komputer tidak dapat belajar. Oleh karena itu, jika Anda ingin mempelajari pembelajaran mesin, Anda pasti akan terus berinteraksi dengan data Anda. Semua pengetahuan tentang machine learning pasti terkait dengan data. Datanya mungkin sama, tetapi algoritma dan pendekatan untuk mencapai hasil yang optimal berbeda.
Kegunaan Machine Learning
- Pembelajaran mesin membantu memecahkan masalah dunia dengan cara yang scalable.
- Aplikasi kecerdasan buatan ini juga dapat digunakan di berbagai industri dan terus digunakan oleh pemilik industri besar dan para peneliti untuk terus berkembang.
- Machine learning memungkinkan Anda memproses dan menganalisis data yang lebih besar dan lebih kompleks dalam waktu yang lebih singkat.
Baca Juga: Apa Itu Chat GPT, Fungsi, Keunggulan, Cara Penggunaan, & Alternatifnya
Penerapan Machine Learning Dalam Kehidupan Sehari-hari
1. Mesin Pencari Google
Google sudah dari dulu menerapkan machine learning untuk melakukan perangkingan pada halaman suatu website. Google mempunyai cara tersendiri pada algoritma pencarian yang digunakan. Dalam praktiknya, ketika kita mengetik kata kunci, Google akan menampilkan hasil pencarian yang paling mendekati kata kunci tersebut. Apabila kita memilih suatu halaman dan menghabiskan banyak waktu pada halaman tersebut,
Google akan mendeteksi bahwa halaman tersebut sesuai dengan kata kunci yang kita masukkan. Begitu pula, saat kita melihat halaman pencarian berikutnya misalnya halaman 2, 3, dan seterusnya. Google mendeteksi kesalahan dalam hasil pencarian yang dihasilkan menggunakan kata kunci. Dengan ini, data dikumpulkan dan dianalisis oleh mesin telusur Google dalam menggunakan machine learning untuk menghasilkan hasil penelusuran yang dinamis dan berkualitas tinggi.
2. Tampilan Rekomendasi Produk Pada Marketplace
Perkembangan teknologi membuat penggunaan marketplace semakin diminati, baik di sisi penjual maupun pembeli. Hampir semua orang menggunakan marketplace, termasuk Tokopedia dan Shopee. Setiap detik Anda dapat melihat bahwa ada transaksi antara pedagang dan pembeli. Untuk meningkatkan pengalaman pengguna, setiap akun harus menampilkan rekomendasi produk yang sesuai dengan keinginan pembeli untuk membeli. Tentu saja, untuk melakukan ini secara otomatis dan real time, machine learning sebenarnya menentukan keakuratan produk yang direkomendasikan setiap pengguna di setiap akun.
3. Social Media’s User Experiences
Media sosial merupakan situs web yang paling lama dikunjungi pengguna berdasarkan data Alexa. Media sosial seperti Instagram dan Twitter menggunakan machine learning untuk membuat pengguna merasa betah Berikut adalah beberapa peningkatan pengalaman pengguna untuk aplikasi pembelajaran mesin:
a. ‘Suggest to Follow’
Instagram dapat dengan mudah mengumpulkan berbagai informasi pengguna, mulai dari informasi umum seperti kota, alamat sekolah, alamat kantor, dan preferensi hingga log aktivitas seperti percakapan, unggahan, dan profil yang sering dikunjungi. Sehingga bisa merekomendasikan siapa saja orang di sekitar yang mungkin ingin kita ikuti.
b. Pengenalan wajah
Instagram dapat mendeteksi bahwa gambar yang diunggah mengandung wajah manusia. Memungkinkan pengguna untuk menandai area wajah pada gambar. Seiring dengan berjalannya waktu, Instagram akan mengenali wajah Anda berdasarkan jumlah foto yang Anda unggah. Ini memungkinkan Instagram untuk secara otomatis menandai wajah orang di gambar yang baru diunggah.
c. Unggahan di Beranda Anda
Instagram dapat mengumpulkan setiap aktivitas pengguna, orang yang sering diundang untuk berkomunikasi, postingan yang sering disukai, dan grup yang sering dilihat.
4. Google AdWords
Google AdWords adalah media periklanan digital paling populer di dunia. AdWords akan menampilkan iklan di situs web yang diterbitkan oleh Google Adsense. Iklan yang Anda lihat adalah iklan dinamis atau rotasi. Google AdWords mengumpulkan data situs web untuk setiap topik dan menampilkan iklan yang terkait dengan topik tersebut. Selain itu, Google Adwords menggunakan cookie untuk mengaitkan aktivitas pengunjung situs web Anda dengan situs web yang dikunjungi sebelumnya. AdWords mengumpulkan dua elemen ini untuk menayangkan iklan berdasarkan pengunjung situs web.
5. Aplikasi Siri pada iPhone dan Google Now di Android
Teknologi ini membantu pengguna menelusuri web, mengajukan pertanyaan tentang jalan dan cuaca, melakukan panggilan telepon, dan membuka aplikasi.
6. Online Fraud Detection
Deteksi penipuan online adalah metode yang digunakan untuk menentukan apakah suatu transaksi digital legal atau tidak. Deteksi penipuan online digunakan oleh semua bank, baik bank komersial maupun bank virtual. Deteksi penipuan online menggunakan pembelajaran mesin untuk memberikan perlindungan terhadap pencucian uang (keamanan siber), mendeteksi transaksi palsu, dan mendeteksi penyusupan rekening bank digital.
7. Penyaring Spam Message
Machine learning berperan sangat penting dalam menyaring spam baik di email, website, maupun media komunikasi berbasis software. Algoritma pohon keputusan adalah pendahulu dari algoritma filter spam untuk menentukan apakah suatu pesan adalah spam.
8. Teknologi Kamera Pengawas
Teknologi baru yang menerapkan pembelajaran mesin pada CCTV untuk mendeteksi kejahatan dan kecelakaan.
9. Mobil Kendali Otomatis
Kendaraan yang dikendalikan secara otomatis adalah salah satu pengaplikasian dari pembelajaran mesin. Mobil kendali otomatis adalah aplikasi machine learning yang kompleks dengan risiko langsung yang tinggi. Mobil perlu belajar banyak dari rambu-rambu jalan, petunjuk arah dan tujuan, kondisi jalan, lampu lalu lintas, kondisi lingkungan manusia, dan sensor bawaan lainnya.
Sistem Kerja
Menurut beberapa ahli, ada tiga bagian utama bagaimana pembelajaran mesin dan sistem pembelajaran bekerja. Berikut adalah deskripsi singkatnya:
a. Proses pengambilan keputusan
Pada dasarnya, pembelajaran mesin digunakan untuk membuat prediksi atau klasifikasi. Sekarang, dalam proses ini, algoritma membuat perkiraan dan keputusan tentang pola dalam data.
b. Fungsi Kesalahan
Sistem ini digunakan pada langkah pertama untuk mengevaluasi prediksi model data. Dengan contoh sebelumnya, fungsi kesalahan dapat membuat perbandingan untuk mengevaluasi keakuratan model.
c. Proses Optimasi Model
Algoritma ini mengulangi proses evaluasi individual, pengoptimalan, dan pemutakhiran bobot hingga akurasi terpenuhi.
Nah, itulah tadi informasi mengenai machine learning. Banyak sekali ya ternyata penerapan machine learning dalam kehidupan sehari-hari. Tentunya kita sudah sering menemui wujud aplikasi dari machine learning. Nantikan informasi menarik lainnya di artikel selanjutnya!
Selain memberikan informasi menarik mengenai perkembangan teknologi, Sekawan Media juga menawarkan jasa pembuatan website profesional dengan harga yang terjangkau.
