Mengenal Apa itu Machine Learning, Fungsi dan Contohnya
Machine learning merupakan salah satu hal yang akan disebutkan, ketika membahas tentang AI (artificial intelligence). Pasalnya, sistem ini dapat diibaratkan sebagai otak bagi AI, untuk dapat meniru kecerdasan manusia berdasarkan data yang ada.
Belakangan ini, harus diakui bahwa teknologi berbasis AI kian berkembang. Kecerdasan buatan ini dikembangkan dengan memakai tujuh komponen utama, salah satunya yaitu machine learning.
Dengan machine learning, AI maupun suatu sistem dapat belajar dan bertindak layaknya seperti manusia. Untuk penjelasan lebih lengkap, mari simak mengenai machine learning dimulai dari pengertiannya dahulu.
Apa itu Machine Learning?
Machine learning adalah sistem atau mesin yang dikembangkan untuk dapat mempelajari. Uniknya, machine learning akan dapat belajar tanpa membutuhkan perintah dari manusia.
Konsep machine learning ditemukan oleh ilmuwan komputer ternama Alan Turing, pada tahun 1950-an. Namun, istilah machine learning itu sendiri dibuat oleh karyawan IBM Arthur Samuel, yakni pada tahun 1959.
Untuk mempelajari hal, machine learning mengandalkan data sampel yang disebut sebagai data training. Data yang dikumpulkan ini, lalu digunakan untuk membuat prediksi atau keputusan tanpa diprogram.
Di zaman kini, machine learning dapat ditemukan pada berbagai macam teknologi yang digunakan manusia. Tidak hanya belajar, sistem ini juga membantu aktivitas manusia karena dapat memproses secara cepat.
Akan tetapi, beberapa machine learning dapat memberikan hasil yang tidak sesuai. Hal ini disebabkan oleh data bias, resource terbatas, hingga kurangnya evaluasi. Sebab itu, machine learning masih tetap dikembangkan supaya memberi hasil yang lebih baik.
Metode Pembelajaran Machine Learning
Seperti yang diketahui, machine learning adalah sistem yang belajar berdasarkan data. Data yang akan dipakai untuk algoritma machine learning dapat dikategorikan menjadi empat metode, yaitu sebagai berikut:
1. Supervised Learning
Machine learning dengan metode ini, menggunakan data yang sudah diberi label. Hal ini dilakukan agar mesin dapat belajar untuk menentukan output yang sesuai, dengan label tiap data yang digunakan untuk algoritma.
Misalnya, data yang dipakai adalah database novel dengan genre yang berbeda-beda. Setiap novel akan dikelompokkan dengan diberi label. Dengan begitu, saat ada novel baru, mesin dapat mengetahui genre yang sesuai untuk novel tersebut.
Algoritma machine learning dengan metode ini akan bertindak sesuai dengan data historis yang sudah ada. Machine learning akan dapat mempelajari mana output yang salah, lalu memodifikasinya agar sesuai.
2. Semi-Supervised Learning
Untuk metode ini, machine learning akan mempelajari data, namun hanya dengan sedikit pemberian label. Mesin akan dapat terlatih untuk menciptakan pemahamannya sendiri berdasarkan data-data tersebut.
Sebagai contoh, data yang digunakan adalah anatomi manusia seperti bentuk dan rupa wajah. Seperti yang sudah dikenal, wajah setiap manusia memiliki perbedaan akan hal tertentu, mulai dari mata, hidung, dan lain-lain.
Dengan ini, machine learning akan menggunakan data tersebut untuk belajar melakukan identifikasi wajah dengan benar. Selain identifikasi, mesin juga dapat melakukan hal lain seperti regresi dan prediksi.
3. Unsupervised Learning
Metode ini membuat machine learning untuk menemukan adanya koneksi atau pola, dari data yang tidak diberikan label. Dengan ini, mesin akan dapat dilatih untuk mempelajari data untuk dicari kesamaannya.
Contoh metode ini dapat ditemui pada sekumpulan orang yang ditandai sebagai target pasar. Setiap orang dalam target pasar tersebut, tentu memiliki favorit, hal yang diminati, dan ciri khasnya masing-masing.
Dengan data tanpa label ini, machine learning akan berusaha melihat apa yang membuat orang-orang tersebut menjadi target pasar. Mesin lalu akan dapat mengelompokkan orang-orang tertentu dalam grup yang berbeda.
4. Reinforcement Learning
Dalam metode ini, machine learning akan dapat menjalankan segelintir tugas sesuai dengan aturan tertentu. Algoritma mesin akan diprogram untuk menemukan hasil positif, apabila machine learning berhasil.
Namun jika hasilnya negatif, algoritma mesin tersebut akan dirancang untuk menerima hukuman. Dengan begitu, machine learning akan dapat mempelajari bagaimana melakukan tugas, dan menghindari kesalahan.
Contoh dengan metode ini, dapat mudah ditemukan pada “bot” yang ikut bermain bersama pemain di video game. Mesin yang berperan sebagai bot akan belajar melakukan tugas yang baik untuk memenangkan game.
Baca juga: Apa itu IoT.
Fungsi Machine Learning
Setelah penjelasan di atas, dapat dipastikan jika machine learning adalah sistem yang memiliki beragam fungsi. Apabila disimpulkan, machine learning digunakan pada berbagai macam teknologi untuk:
- Membantu menyelesaikan tugas dalam waktu yang relatif cepat. Hal ini tentu akan meningkatkan efektivitas, dan menghemat waktu yang dapat digunakan untuk mengerjakan tugas lain.
- Membantu memutuskan pilihan berdasarkan data yang dipakai. Hal ini dapat membantu proses penerimaan kandidat atau calon pegawai, yang sedang melamar kerja untuk posisi tertentu.
- Membantu menggerakkan mesin tertentu secara otomatis. Hal ini dapat membantu manusia dalam melakukan aktivitas sehari-hari, misalnya seperti autopilot pada mobil.
Contoh Penerapan Machine Learning
Karena machine learning adalah sistem yang memiliki multifungsi, tak heran apabila sistem ini diterapkan pada berbagai macam aspek. Sebagai contoh, mari kenali bagaimana penerapan machine learning dalam tiga bidang berikut:
1. Bisnis dan Pekerjaan
Sebagai salah satu penggerak perekonomian negara, perusahaan mulai menambahkan machine learning dalam bisnis. Salah satu aspek bisnis yang dapat ditambahkan mesin ini yaitu customer relationship management.
Perangkat lunak dengan machine learning tersebut akan dapat menganalisis email, serta meminta member sales untuk merespon. Mesin akan mempelajari email mana yang paling penting untuk direspon dahulu.
Selain itu, perusahaan juga dapat menggunakan machine learning dalam memilih calon karyawan. Teknologi ini dikenal sebagai Human Resource Information System (HRIS), dimana mesin mampu memfilter pelamar yang paling terbaik dengan cepat.
Dalam pengerjaan proses bisnis pun, sudah ada yang namanya automasi atau otomasi proses bisnis (BPA). Tujuannya yaitu untuk mempercepat proses bisnis yang diinginkan dengan hasil yang mudah diprediksi.
2. Media Sosial
Tanpa disadari, berbagai media sosial yang digunakan sehari-hari juga menggunakan machine learning. Seperti contoh, Facebook memiliki fitur rekomendasi pada linimasa yang sepenuhnya dilakukan oleh mesin.
Dengan kemampuan machine learning, Facebook bot dapat mempelajari aktivitas masing-masing pengguna. Kebiasaan tersebut lalu dijadikan data bagi mesin untuk memberikan rekomendasi untuk pemakai Facebook.
Tidak sampai di sini, machine learning pada Facebook juga dapat memunculkan postingan sesuai kebiasaan pengguna. Apabila kebiasaan pemakai Facebook berubah, maka algoritma juga akan berubah. Lihat juga: Apa itu Server.
3. Asisten Pintar
Contoh yang terakhir, dapat ditemukan pada asisten pintar yang kini sudah ditambahkan pada berbagai macam teknologi. Salah satunya yaitu Google Assistant yang ditambahkan pada smartphone berbasis OS Android.
Asisten pintar (smart assistant) ini akan dapat mengeksekusi tugas sesuai dengan data, atau tidak dengan data. Asisten tersebut akan bertindak setelah mempelajari berdasarkan natural speech yang diucapkan.
Sebagai contoh, pengguna smartphone akan mengucapkan pertanyaan kepada Google Assistant. Untuk dapat merespon dengan benar, machine learning akan menggunakan data dari speech-to-text, lalu menjawabnya.
Baca juga: Troubleshooting adalah? Penjelasan untuk Pemula.
Kesimpulan
Dapat disimpulkan bahwa machine learning adalah komponen AI yang sangat penting. Meski demikian, machine learning bukanlah sistem yang dikatakan sempurna. Sebab itu, berbagai perusahaan akan terus mengembangkan mesin ini, untuk semakin pintar dalam belajar.
