Apa itu Machine Learning? Pengertian dan Contohnya!

Saat ini perkembangan teknologi sudah menjadi gaya hidup orang zaman sekarang. Saking berkembangnya, teknologi sudah memiliki kemampuan berinteraksi layaknya manusia berinteraksi.

Ide dari perkembangan ini tak lain dari sebutan Artificial Intelegent (AI). Nah, machine learning adalah cabang dari artificial intelligence. Teknologi machine learning atau dikenal sebagai pembelajaran mesin bisa beroperasi secara otomatis layaknya manusia bekerja. Canggih, kan?

Teknologi machine learning ini kamu bisa temui di sekitarmu, lho. Contoh machine learning sederhana seperti Netflix recommendation, media sosial, dan lain-lain. Mau tahu lebih mendalam tentang teknologi machine learning seperti apa? Yuk, simak ulasan berikut ini.

Machine learning adalah sebuah teknologi pintar yang yang berfokus pada pengembangan sistem yang dapat bekerja berdasarkan data historis, mengidentifikasi bentuk, serta membuat keputusan secara logika tanpa intervensi dari manusia. 

Definisi machine learning juga dapat diartikan sebagai sebuah sistem analisa data yang secara otomatis bisa membangun sebuah model dari beberapa tipe data seperti angka, kata, klikan, dan juga gambar.

Selanjutnya, perbedaan AI dan machine learning terletak pada pembagiannya. Machine learning adalah bagian dari artificial intelligence yang berbasis pada software maupun hardware.  Perbedaan mendasarnya terletak pada bentuk algoritma yang digunakan. Cara kerja machine learning adalah dengan mengumpulkan data dan mengolahnya dalam cakupan besar. Sedangkan artificial intelligence lebih difokuskan pada perangkat robot yang meniru gerakan seperti manusia.

Teknologi machine learning sedang berkembang dengan pesat saat ini dikarenakan kebutuhan dalam pengolahan data yang memerlukan kapasitas besar dan proses yang cepat.

Oleh karena itu, dibutuhkan suatu teknologi yang membantu komputer untuk bisa mengakses sumber data dari manapun dan kemudian dianalisis dengan tepat sehingga permintaan para konsumen dapat direalisasikan sesuai dengan kebutuhan. Itulah alasan mengapa machine learning penting. 

Selain itu, keunggulan teknologi machine learning dapat memangkas ongkos produksi, meminimalisir risiko yang akan terjadi, meningkatkan kualitas produk/servis, serta melindungi data dari serangan cyber.

Dengan akses yang begitu besar dan terhubung dengan komputer, penggunaan machine learning semakin hari semakin menyentuh berbagai aspek dalam kehidupan manusia dan kualitas hidup semakin diperbaiki. 

Metode machine learning apa yang sebenarnya digunakan? Setidaknya ada 3 jenis metode yang digunakan machine learning seperti berikut ini:

1. Supervised Learning

Metode machine learning yang pertama yakni supervised learning. Metode ini merupakan tipe yang paling dasar dalam teknologi pembelajaran mesin. Metode machine learning yang menggunakan supervised learning akan dipakai untuk melabel data dengan tepat. 

Dengan menggunakan supervised learning, teknologi pembelajaran mesin akan:

• Diberi sebuah data uji coba kecil sebagai input dan ditambah algoritma untuk memecahkan sebuah masalah. 
• Lalu, input ini dicek dengan hasil keluarannya apakah sama atau tidak. 
• Kemudian, algoritma tersebut menemukan hubungan parameter yang diberikan akan berdampak pada keseluruhan dataset yang dimasukan tadi melalui pengecekan input dan output data.

2. Unsupervised Learning

Metode kedua dari teknologi machine learning adalah unsupervised learning. Metode machine learning ini merupakan kebalikan dari supervised learning yang mana dia bekerja tanpa harus melabelkan data. 

Artinya, unsupervised learning tidak membutuhkan bantuan manusia dalam membaca dataset yang masuk. Dengan kata lain, metode machine learning dengan unsupervised learning akan bekerja dengan data cakupan besar melalui program. Algoritma yang digunakan akan menyeleksi secara otomatis data yang akan berarti dan kemudian sekaligus menjadi data yang direkomendasikan sebagai outputnya.

3. Reinforced Learning

Metode machine learning berikutnya adalah reinforced learning. Biasanya, para saintis data memerintah machine learning untuk menjalankan banyak proses yang sudah memiliki aturan yang jelas. 

Dengan menggunakan metode pembelajaran mesin ini, machine learning akan belajar mengatasi masalahnya sendiri serta terus beradaptasi dengan situasi baru dengan menggunakan trial and error.

Berdasarkan konsep psikologi, reinforced learning bekerja dengan memasukan sebuah algoritma di lingkungan kerja dengan sebuah interpreter dan juga sebuah sistem reward.

Dalam setiap sistem iterasinya, hasil akhir dari interpreter akan memilih hasil yang sesuai dan tidak sesuai. Contoh penggunaan machine learning dalam reinforced learning, misalnya:

Agar kamu lebih akrab dengan teknologi machine learning, berikut contoh-contoh yang bisa kamu temui dalam kehidupan sehari-hari.

1. Estimasi Perjalanan

• Google Map: dengan mengaktifkan lokasi menggunakan smartphone, Google Map dapat melacak lokasi pengguna secara otomatis dan cepat serta menyediakan kondisi perjalanan si pengguna ke depannya.
  

• Autopilot: penggunaan teknologi penerbangan tanpa kontrol dari pilot selama perjalanan, kecuali pada saat lepas landas dan mendarat.

2. Perbankan dan Finansial Individu

• Fraud prevention: sebagai alat untuk melacak data penipuan di tengah banyaknya data yang masuk dan keluar.
  

• Check deposit on mobile: penyediaan perangkat aplikasi bagi para pengguna yang tidak sempat data ke bank untuk melakukan sebuah transaksi melalui smartphone mereka.

3. Evaluasi dan Penilaian

• In checking plagiarism: tools yang dapat berfungsi melacak kasus-kasus plagiarisme dokumen-dokumen secara otomatis seperti artikel ilmiah dan juga tesis. 

• Robo-reader: sistem yang berfungsi untuk menilai esai melalui seorang manusia dan sebuah Robo-reader, yang dikenal sebagai e-Rater.

4. Jaringan

• Instagram: Aplikasi yang dapat menyediakan emoji sesuai dengan kebutuhan pengguna dengan cara cepat serta menyediakan beberapa bentuk ekspresi emoji yang bisa dipilih penggunanya. 

• Facebook: saat mengunggah foto atau gambar, Facebook akan mengidentifikasi secara otomatis wajah teman yang bisa menyarankan untuk di tag namanya.

3. Personal Smart Assistant

Dari Siri, Cortana, ke Google Assistant, ada beberapa aplikasi yang dapat membantu penggunanya seperti Amazon Alexa dan Google Home.

Kesimpulan

• Machine learning adalah sebuah teknologi pintar yang yang berfokus pada pengembangan sistem yang dapat bekerja berdasarkan data historis, mengidentifikasi bentuk, serta membuat keputusan secara logika tanpa intervensi dari manusia.
• Machine learning penting untuk membantu mengelola data yang memerlukan kapasitas besar dan proses yang cepat.
• ada 3 jenis metode yang digunakan machine learning seperti: Supervised Learning, Unsupervised Learning, Reinforced Learning.
• Contoh penerapan machine learning dalam keseharian kita adalah Google Maps, alat cek plagarisme, sosial media, dan personal smart assistant.

Penggunakan teknologi machine learning saat ini sudah merebak ke segala arah. Mulai dari teknologi sehari-hari yang kita gunakan sampai dunia pekerjaan. Menjadi andil dalam perkembangan teknologi pembelajaran mesin merupakan langkah yang baik guna memperlengkapi kebutuhan manusia dan memperbaiki kualitas hidup lebih baik. Yuk, jadilah bagian dalam perubahan ini!

Cake adalah website untuk membuat CV terbaik yang bisa menunjukan professional branding kamu di mata HRD. Kamu bisa langsung menggunakan template CV ATS-friendly dari Cake dan download dalam bentuk PDF, 100% gratis! Selain bikin CV gratis, kamu juga bisa buat portofolio dan cari kerja dengan job portal atau aplikasi cari kerja Cake.