Machine learning adalah salah satu bukti perkembangan teknologi yang semakin pesat. Saat ini, machine learning ini memiliki banyak fungsi yang bermanfaat di berbagai bidang pekerjaan. Jika ingin menerapkan salah satu kecanggihan dari Artificial Intelligence (AI) ini, Anda perlu memahaminya secara lebih dalam. Yuk ketahui informasi mengenai machine learning di bawah ini.
Apa Itu Machine Learning?
Yang dimaksud dengan machine learning adalah cabang ilmu kecerdasan buatan (AI) yang mempelajari algoritma dan teknik untuk membangun model matematika. AI yang satu ini dapat belajar dari data untuk kemudian digunakan dalam membuat prediksi dan keputusan yang cerdas. Bagaimana bisa? Tentunya dengan bantuan data baru yang diberikan.
Dalam machine learning, model tersebut dibangun dengan cara mempelajari pola dan relasi yang terdapat pada data latih. Hal ini membantu untuk dapat memprediksi nilai atau melakukan tugas tertentu pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya.
Baca Juga : Apa itu Artificial Intelligence? Manfaat, dan Cara Kerjanya
5 Fungsi Machine Learning
Lalu, mengapa machine learning ini dibutuhkan oleh para penggunanya? Tentunya dikarenakan terdapat beberapa fungsi teknologi AI untuk membantu berbagai bidang pekerjaan. Berikut ini merupakan beberapa fungsi machine learning yang perlu Anda ketahui.
1. Prediksi
Fungsi yang pertama dari machine learning adalah digunakan untuk membuat prediksi berdasarkan data yang diberikan. Misalnya, dalam peramalan cuaca. Machine learning dapat mempelajari pola dari data cuaca sebelumnya untuk memprediksi cuaca di masa depan.
2. Klasifikasi
Selanjutnya, cabang AI yang satu ini juga berfungsi untuk mengelompokkan data ke dalam kategori tertentu berdasarkan pola dan karakteristik yang terdapat pada data tersebut. Contohnya, dalam klasifikasi spam email. Machine learning dapat mempelajari pola dari email yang sudah teridentifikasi sebagai spam dan mengklasifikasikan email baru yang masuk sebagai spam atau bukan.
3. Deteksi Anomali
Fungsi ketiga dari machine learning adalah mendeteksi pola data yang abnormal atau tidak biasa yang tidak diharapkan. Misalnya adalah adanya deteksi fraud kartu kredit. Teknologi ini dapat mempelajari pola dari transaksi yang biasa dilakukan oleh pemegang kartu dan mendeteksi transaksi yang tidak biasa atau mencurigakan.
4. Segmentasi
Machine learning dapat memecah data ke dalam segmen yang lebih kecil berdasarkan pola dan karakteristik yang terdapat pada data tersebut. Bagaimana bisa? Contohnya ketika melakukan segmentasi pelanggan, machine learning dapat mempelajari pola dari perilaku pembelian pelanggan dan membagi pelanggan ke dalam segmen yang berbeda-beda.
5. Optimasi
Fungsi terakhir yang dapat dilakukan menggunakan machine learning adalah mengoptimalkan proses atau sistem. Misalnya, dalam pengoptimalan rute transportasi. Machine learning dapat mempelajari pola dari data lalu lintas dan memberikan solusi untuk mengoptimalkan rute transportasi dengan cara yang paling efisien dan cepat.
Baca Juga : Berapa Total Biaya Pembuatan Website?
3 Tipe Machine Learning
Terdapat beberapa tipe dari cabang ilmu AI ini yang dibedakan melalui penggunaan data dan tujuannya. Anda dapat mengetahui apa saja tipe-tipe dari machine learning melalui informasi di bawah ini.
1. Supervised Learning
Tipe machine learning yang pertama ini dipelajari dengan menggunakan data yang telah dilabeli atau dikategorikan sebelumnya. Apa tujuannya? Tipe ini biasanya digunakan untuk mempelajari hubungan antara input data (fitur) dan output data (label atau target). Nantinya, tipe ini dapat memprediksi label atau target yang sesuai untuk data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya.
2. Unsupervised Learning
Pada tipe machine learning ini, biasanya dapat dipahami menggunakan data yang tidak memiliki label atau kategori sebelumnya. Penggunaan tipe unsupervised learning bertujuan untuk mempelajari struktur atau pola dalam data tersebut. Misalnya, kelompok atau segmen data berdasarkan kesamaan atau perbedaan karakteristik.
3. Reinforcement Learning
Terakhir ada reinforcement learning, tipe ini dipelajari untuk melakukan tindakan dalam lingkungan yang dinamis dan berubah-ubah. Tentunya hal ini dilakukan dengan tujuan untuk memaksimalkan reward atau penghargaan. Model belajar dari tindakan dan konsekuensinya, sehingga dapat mempelajari keputusan yang optimal dalam situasi tertentu.
3 Contoh Machine Learning
Tahukah Anda bahwa ternyata machine learning ini sering hadir di kehidupan sehari-hari? Hal ini lah yang membuat pemahaman mengenai machine learning mulai diminati oleh beberapa orang. Terdapat beberapa contoh machine learning yang mungkin tidak Anda sadari, yuk ketahui informasinya di bawah ini.
1. Sistem Rekomendasi
Contoh machine learning yang paling populer adalah sistem rekomendasi. Misalnya, Netflix menggunakan machine learning untuk merekomendasikan film atau acara TV berdasarkan preferensi pengguna.
2. Deteksi Fraud
Apakah machine learning dapat mengatasi urusan keamanan? Jawabannya adalah iya. Contohnya, ketika bank atau perusahaan kartu kredit dapat menggunakan machine learning untuk mendeteksi transaksi yang mencurigakan atau penipuan.
3. Penerjemah Bahasa
Salah satu fitur dari Google ternyata juga menerapkan machine learning loh. Tahu Google Translate? Nah, kecanggihan mesin pencari tersebut adalah contoh nyata penggunaan machine learning untuk menerjemahkan bahasa dari satu bahasa ke bahasa lainnya.
Baca Juga : Software: Pengertian, Fungsi, Ciri, Jenis, dan Contohnya
6 Cara Kerja Machine Learning
Setelah mengetahui pengertian, fungsi, tipe hingga contohnya di kehidupan sehari-hari, apalagi? Anda mungkin perlu untuk mengetahui bagaimana cara kerja dari machine learning. Ini akan membantu Anda lebih memahami proses machine learning dalam memerankan fungsinya.
1 . Pengumpulan dan Persiapan Data
Langkah pertama dalam machine learning adalah pengumpulan dan persiapan data. Pada proses ini, data harus dikumpulkan dalam bentuk yang dapat diproses oleh algoritma machine learning. Kemudian, nantinya akan dibersihkan dan dipersiapkan untuk proses pelatihan.
2. Pemilihan Algoritma
Ada banyak algoritma machine learning yang berbeda. Hal ini membuat pemilihan algoritma yang tepat tergantung pada masalah yang ingin dipecahkan. Algoritma dapat diklasifikasikan sebagai supervised learning, unsupervised learning, atau reinforcement learning.
3. Pelatihan Model
Setelah algoritma dipilih, model machine learning dilatih menggunakan data yang telah dipersiapkan. Proses pelatihan melibatkan menyesuaikan parameter model sehingga output model semakin mendekati output yang diharapkan.
4. Validasi Model
Langkah yang keempat adalah model harus divalidasi untuk menentukan seberapa akurat dan efektif model tersebut dalam melakukan prediksi atau pengambilan keputusan. Validasi dapat dilakukan dengan menggunakan data yang belum pernah dilihat sebelumnya atau dengan teknik validasi silang.
5. Penyesuaian Model
Jika hasil validasi tidak memuaskan, model dapat disesuaikan dan dilatih kembali. Tujuannya? Tentu untuk meningkatkan akurasi dan kinerja.
6. Pengujian dan Implementasi
Langkah yang terakhir adalah mengimplementasikannya pada data baru. Hal ini berguna untuk melakukan prediksi atau pengambilan keputusan.
Itulah tadi pengenalan mengenai machine learning yang perlu Anda ketahui. Gunakan layanan profesional apabila Anda memerlukan bantuan dengan penerapan salah satu cabang ilmu AI yang satu ini. Tentunya langkah tersebut dapat memaksimalkan upaya dan memperbesar potensi keberhasilan untuk mencapai tujuan implementasi.
Toffeedev menyediakan jasa web developer terbaik khusus untuk Anda. Kami siap menjadi rekan pengembangan bisnis dengan berbagai tawaran layanan yang menarik. Yuk hubungi Toffeedev sekarang juga, dapatkan informasi lebih lengkap.
