Pengertian Konsep dan Cara Kerja Machine Learning

Dari tahun 2019, penggunaan artificial intelligence mulai diaplikasikan sehingga banyak orang mendapat manfaat dari artificial intelligence dan machine learning disetiap harinya seperti sistem rekomendasi musik, google maps, gojek, grab dan banyak lagi aplikasi yang didukung oleh kecerdasan buatan ini.

Namun, perbedaan antara istilah artificial intelligence dan machine learning yakni hal yang selalu menjadi pertanyaan. Seperti salah satu permintaan pencarian google populer yakni sebagai berikut “Apakah artificial intelligence dan machine learning mempelajari hal yang sama?”.
Sementara artificial intelligence (AI) yakni ilmu luas yang meniru kemampuan manusia, sedangkan machine learning yakni subset spesifik AI yang melatih mesin cara belajar. Diartikel kali ini akan membahas secara mendalam mengenai machine learning.

Definisi Machine Learning

Definisi

Machine learning yakni aplikasi artificial intelligence (AI) yang menyediakan kemampuan pada sistem untuk secara otomatis belajar dan meningkatkan dari pengalaman tanpa diprogram secara eksplisit. Machine learning berkonsentrasi pada pengembangan program komputer yang bisa mengakses data dan penggunaannya untuk belajar sendiri.

Machine learning yakni sebuah sistem penganalisisan data yang mempermudah pembuatan model analitis secara otomatisasi. Ini yakni cabang artificial intelligence berdasarkan ide bahwa sistem bisa belajar dari data, mengidentifikasi pola dan membuat keputusan dengan intervensi manusia seminimal mungkin.

Proses pembelajaran dimulai dengan pengamatan atau data seperti contoh, pengalaman langsung, atau perintah, untuk mencari pola dalam data dan membuat keputusan yang lebih baik dimasa depan. Tujuan utamanya yaitu untuk memungkinkan komputer belajar secara otomatis tanpa campur tangan atau bantuan manusia dan menyesuaikan tindakan yang pantas.

Tetapi, dengan menggunakan algoritma klasik machine learning, teks dianggap sebagai urutan kata kunci sebaliknya, suatu pendekatan yang didasarkan pada analisis semantik meniru kemampuan manusia untuk memahami makna suatu teks .

Evolusi Machine Learning

Karena teknologi komputasi baru, machine learning dikala ini tidak seperti dimasa lalu. Machine learning lahir melalui pengenalan pola dan teori bahwa komputer kapabel belajar tanpa deprogram secara khusus untuk menjalankan tugas tertentu.

Peneliti yang tertarik pada artificial intelligence ingin mengamati apakah komputer bisa belajar dari data yang didapat. Aspek iteratif machine learning yakni penting karena ketika model terkena data baru, mereka bisa beradaptasi secara independen.

Dimana machine learning belajar dari hasil perhitungan sebelumnya kemudian akan menghasilkan informasi dan keputusan yang bisa dipercaya dan secara berulang kali. Ini yakni ilmu yang lama tetapi yang telah mendapatkan momentum baru.

Sementara banyak algoritma machine learning telah ada sejak lama, kemampuan untuk secara otomatis menerapkan perhitungan matematis yang kompleks kedata besar berulang-ulang, ini merupakan perkembangan baru. Berikut ini merupakan contoh machine learning:

  • Mobil google yang susah payah dan mandiri ini? Inti dari machine learning.
  • Penawaran rekomendasi online seperti yang ada pada amazon dan netflix? Aplikasi machine learning untuk kehidupan tiap-tiap hari.
  • Mengetahui apa yang dilaksanakan pengguna twitter lain mengomentari twitter kamu? Machine learning dikombinasikan dengan pembuatan aturan linguistik.
  • Deteksi penipuan? Salah satu kegunaan yang lebih jelas dan penting dunia dikala ini.

Mengapa Machine Learning Penting?

Membangkitkan atensi dalam machine learning yakni karena faktor yang sama yang telah membuat data mining dan analisis bayesian lebih populer dari sebelumnya. Hal seperti peningkatan volume dan variasi data yang tersedia, pemrosesan komputasi yang lebih murah dan kuat, serta penyimpanan data yang relatif murah.

Beberapa hal diatas menjelaskan bahwa machine learning dimungkinkan untuk secara cepat dan otomatis menghasilkan model yang bisa membuat analisa data yang lebih besar, lebih komplit, dan memberikan hasil yang lebih cepat dan lebih akurat walaupun dalam skala yang betul-betul besar.

Dan dengan membangun model yang tepat, organisasi mempunyai peluang yang lebih baik untuk mengidentifikasi peluang yang menguntungkan serta menghindari risiko yang tidak diinginkan.

Apa yang Dibutuhkan untuk Menciptakan Sistem Machine Learning yang Bagus?

• Kemampuan persiapan data.
• Algoritma dasar dan lanjutan.
• Proses otomatisasi dan berulang.
• Skalabilitas.
• Pemodelan ensemble.
• Dalam machine learning, target disebut label.
• Dalam statistik, target disebut variabel dependen.
• Variabel dalam statistik disebut fitur dalam machine learning.
• Transformasi dalam statistik disebut pembuatan fitur dalam machine learning.

Siapa yang Menggunakan Machine Learning?

perusahaan-industri

Hampir seluruh perusahaan industri yang bekerja dengan banyaknya jumlah data telah mengakui nilai dari penggunaan teknologi machine learning. Dengan mendapatkan wawasan dari data ini sering kali dalam waktu nyata organisasi bisa bekerja lebih efisien atau mendapatkan keunggulan dibandingkan pesaing.

Jasa Keuangan

Bank dan industri lain yang bergerak dibidang keuangan telah menggunakan teknologi machine learning untuk dua tujuan utama yaitu mengidentifikasi data penting, dan mencegah adanya penipuan.

Wawasan ini mengidentifikasi peluang investasi, atau menolong investor mengetahui kapan wajib berdagang. Data mining juga bisa mengidentifikasi klien dengan profil berisiko tinggi, atau menggunakan pengawasan cybersurve untuk menunjukkan tanda peringatan penipuan.

Pemerintah

Instansi pemerintah seperti keselamatan publik mempunyai kebutuhan khusus untuk machine learning karena mereka mempunyai banyak sumber data yang bisa ditambang untuk wawasan.

Menganalisis data sensor misalnya, mengidentifikasi cara untuk meningkatkan efisiensi dan menghemat uang. Machine learning juga bisa menolong mendeteksi penipuan dan meminimalkan pencurian identitas.

Kesehatan

Machine learning yakni tren yang berkembang pesat diindustri perawatan kesehatan, berkat munculnya perangkat yang bisa dipakai dan sensor yang bisa menggunakan data untuk menilai kesehatan pasien secara real time. Teknologi ini juga bisa menolong para ahli medis menganalisis data untuk mengidentifikasi tren atau tanda bahaya yang bisa mengarah pada peningkatan diagnosis dan perawatan.

Eceran

Situs web yang direkomendasi barang yang memungkinkan kamu suka berdasarkan pembelian sebelumnya menggunakan machine learning untuk menganalisis riwayat belanja kamu.

Pengecer mengandalkan machine learning untuk mengambil data, menganalisis dan menggunakannya untuk mempersonalisasi pengalaman berbelanja, menerapkan kampanye pemasaran, optimalisasi harga, perencanaan pasokan barang dagangan, dan untuk wawasan pelanggan.

Minyak dan Gas

Menemukan sumber kekuatan baru yaitu menganalisis mineral ditanah. Memprediksi kegagalan sensor kilang. Merampingkan distribusi minyak supaya lebih efisien dan hemat biaya. Jumlah kasus penggunaan machine learning untuk industri ini betul-betul besar dan masih terus berkembang.

Angkutan

Menganalisis data untuk mengidentifikasi pola dan tren yakni kunci bagi industri transportasi, yang bergantung pada membuat rute lebih efisien dan memprediksi masalah potensial untuk meningkatkan profitabilitas.

Metode Machine Learning yang Populer

sistem

Dua sistem machine learning yang paling banyak diadopsi yakni supervised learning dan unsupervised learning tetapi ada juga sistem machine learning lainnya. Berikut ini gambaran awam dari variasi yang paling populer.

Supervised Learning

Algoritma dilatih menggunakan contoh berlabel, seperti input dimana output yang diinginkan diketahui. Sebagai contoh, sebuah peralatan bisa mempunyai titik data yang berlabel “F” (gagal) atau “R” (berjalan).

Algoritma pembelajaran menerima serangkaian input bersama dengan output yang benar yang pantas, dan algoritma belajar dengan membandingkan output aktualnya dengan output yang benar untuk menemukan kesalahan. Kemudian memodifikasi model pantas yang diinginkan.

Melalui sistem seperti klasifikasi, regresi, prediksi dan peningkatan gradien, pembelajaran yang diawasi menggunakan pola untuk memprediksi nilai label pada data tambahan yang tidak berlabel. Supervised learning umumnya digunakan dalam aplikasi dimana data historis memprediksi kemungkinan peristiwa dimasa depan.

Misalnya, bisa mengantisipasi ketika transaksi kartu kredit kemungkinan penipuan atau pelanggan asuransi mana yang akan mengajukan klaim.

Unsupervised Learning

Unsupervised learning dipergunakan kepada data yang tidak mempunyai label pencarian. Sistem tidak mengetahui output yang tepat, tetapi mengeksplorasi data dan bisa menarik kesimpulan dari dataset untuk menggambarkan struktur tersembunyi dari data yang tidak berlabel.

Unsupervised learning bekerja dengan baik pada data transaksional. Misalnya, bisa mengidentifikasi segmen pelanggan dengan atribut serupa yang kemudian bisa diperlakukan sama dalam kampanye pemasaran.

Teknik yang populer termasuk peta pengorganisasian diri, pemetaan tetangga terdekat, pengelompokan k-means dan dekomposisi nilai singular. Algoritma ini juga digunakan untuk mengelompokkan topik teks, merekomendasikan item, dan mengidentifikasi pencilan data.

Semisupervised Learning

Semisupervised learning digunakan untuk aplikasi yang sama dengan supervised learning. Tetapi ia menggunakan data yang berlabel dan yang tidak berlabel untuk pelatihan umumnya sejumlah kecil data yang berlabel dengan jumlah besar data yang tidak berlabel.

Karena data yang tidak berlabel lebih murah dan membutuhkan lebih sedikit usaha untuk memperolehnya. Sistem yang menggunakan sistem ini kapabel meningkatkan akurasi pembelajaran secara signifikan.

Biasanya, pembelajaran semi diawasi dipilih ketika data berlabel yang diperoleh membutuhkan sumber daya yang terampil dan relevan untuk melatihnya atau belajar darinya.

Semisupervised learning bermanfaat ketika biaya yang terkait dengan pelabelan terlalu tinggi untuk memungkinkan proses pelatihan berlabel penuh. Contoh permulaan ini termasuk mengidentifikasi wajah seseorang diweb cam.

Reinforcement Learning

Reinforcement learning sering digunakan untuk robotika, game, dan navigasi. Dengan reinforcement learning, algoritma menemukan dan mencoba yang tindakan menghasilkan hadiah terbesar.

Pencarian percobaan dan kesalahan dan hadiah tertunda yakni karakteristik pembelajaran penguatan yang paling relevan. Metode ini memungkinkan mesin dan agen perangkat lunak untuk secara otomatis menentukan perilaku ideal dalam konteks tertentu untuk memaksimalkan kinerjanya.

Tujuannya yakni supaya agen memilih tindakan yang memaksimalkan imbalan yang diinginkan selama jumlah waktu tertentu. Agen akan mencapai tujuan lebih cepat dengan mengikuti kebijakan yang baik. Jadi tujuan dalam reinforcement learning yakni untuk mempelajari kebijakan terbaik.

Perbedaan Antara Data Mining, Machine Learning dan Deep Learning

Meskipun seluruh sistem ini mempunyai tujuan yang sama untuk menggali wawasan, pola, dan hubungan yang bisa digunakan untuk membuat keputusan mereka mempunyai pendekatan dan kemampuan yang berbeda.

Data Mining

Data mining bisa dianggap sebagai superset dari bermacam-macam sistem untuk mengekstraksi wawasan dari data. Ini mungkin melibatkan sistem statistik tradisional dan machine learning.

Data mining menerapkan sistem dari bermacam-macam bidang untuk mengidentifikasi pola yang sebelumnya tidak diketahui dari data. Ini bisa mencakup algoritma statistik, machine learning, analisis teks, analisis deret waktu, dan bidang analitik lainnya. Data mining juga mencakup studi dan praktik penyimpanan data dan manipulasi data.

Machine Learning

Perbedaan utama dengan machine learning yakni bahwa seperti halnya model statistik, tujuannya yakni untuk memahami struktur data menyesuaikan distribusi teoretis dengan data yang dipahami dengan baik.

Jadi, dengan model statistik ada teori dibalik model yang terbukti secara matematis, tetapi ini mengharuskan data memenuhi asumsi kuat tertentu juga. Machine learning telah dikembangkan berdasarkan pada kemampuan untuk menggunakan komputer untuk menyelidiki data untuk struktur, bahkan sekiranya kita tidak mempunyai teori struktur.

Tes untuk model machine learning yakni kesalahan validasi pada data baru, bukan tes teoritis yang membuktikan hipotesis nol. Karena machine learning sering menggunakan pendekatan berulang untuk belajar dari data, pembelajaran bisa dengan gampang diotomatisasi. Saat dijalankan melalui data hingga ditemukan pola yang kuat.

Deep Learning

Deep learning menggabungkan kemajuan dalam daya komputasi dan tipe khusus dari jaringan saraf untuk mempelajari pola yang kompleks dalam sejumlah besar data. Teknik pembelajaran mendalam dikala ini canggih untuk mengidentifikasi objek dalam gambar dan kata dalam suara.

Para peneliti kini mencari untuk menerapkan keberhasilan ini dalam pengenalan pola untuk tugas yang lebih kompleks seperti terjemahan bahasa otomatis, diagnosa medis dan bermacam-macam masalah sosial dan bisnis penting lainnya.

Perbedaan Artificial Intelligence, Machine Learning, dan Deep Learning

Artificial Intelligence

Adalah ilmu seperti matematika atau biologi. Ini mempelajari cara untuk membangun program cerdas dan mesin yang bisa secara kreatif memecahkan masalah, yang selalu dianggap sebagai hak prerogatif manusia.

Machine Learning

Adalah subset kecerdasan buatan (AI) yang menyediakan kemampuan bagi sistem untuk secara otomatis belajar dan meningkat dari pengalaman tanpa diprogram secara eksplisit. Dalam ML, ada bermacam-macam algoritma (misalnya jaringan saraf) yang menolong memecahkan masalah.

Deep Neural Learning

Adalah bagian dari pembelajaran mesin, yang menggunakan jaringan saraf untuk menganalisis faktor yang berbeda dengan struktur yang mirip dengan sistem saraf manusia.

Kesimpulan

Machine learning umumnya akan memberikan hasil yang jauh lebih cepat, efisien dan akurat dalam mengidentifikasikan sebuah peluang maupun resiko yang cukup berbahaya. Machine learning pun membutuhkan waktu dan sumber daya tambahan untuk memprosesnya.

Solusi terbaik yakni menggabungkan teknologi AI, machine learning dan teknologi lain yang bisa saling terhubung sehingga membuat performa menjadi lebih tepat sasaran dan bisa memproses data menjadi informasi dalam jumlah besar.