Machine Learning: Definisi dan Penerapannya dalam Teknologi

machine learning adalah

Hampir seluruh perangkat dan sistem yang ada di sekitar Anda sudah menggunakan teknologi machine learning. Pasalnya, machine learning adalah fondasi utama dalam pengembangan teknologi yang revolusioner. Perangkat atau sistem yang menggunakan machine learning dinilai lebih unggul karena mampu mengenali pola dan data secara mandiri tanpa perlu memasukkan perintah secara manual.

Pertanyaannya, apakah yang dimaksud dengan machine learning itu? Seperti apa penerapan machine learning dalam teknologi? Temukan jawabannya dengan membaca artikel ini sampai selesai!

Apa Itu Machine Learning?

Mari kita mulai dengan mengenal tentang machine learning dan prinsip dasar yang dimiliki oleh sistem ini.

Definisi Machine Learning

Machine learning adalah sistem atau mesin yang dirancang agar bisa belajar secara otomatis tanpa perlu mendapatkan arahan dari pengguna. Teknologi ini dikembangkan berdasarkan disiplin ilmu statistika, matematika, dan data mining. Kombinasi ketiga disiplin ilmu ini membuat sebuah mesin bisa belajar melalui analisis data tanpa perlu diprogram kembali secara manual dan memasukkan perintah yang spesifik di dalamnya.

Pada dasarnya, machine learning memiliki kemampuan untuk mengakses dan memanfaatkan data yang ada untuk belajar secara mandiri. Mesin bisa melakukan berbagai tugas yang telah diprogram sesuai dengan pengetahuan yang telah diakumulasinya dengan mempelajari data yang tersedia di dalamnya.

Baca Juga: IoT (Internet of Things): Pengertian, Manfaat, dan Masa Depannya

Sejarah Machine Learning

Walaupun masih tergolong relatif baru, istilah machine learning sudah diperkenalkan sejak tahun 1920-an. Kala itu, beberapa ilmuwan matematika seperti Adrien Marie Legendre, Thomas Bayes, dan Andrey Markov memperkenalkan dasar dan konsep pembelajaran mesin. Sejak saat itu, pengembangan teknologi pembelajaran mesin terus berkembang pesat. 

Salah satu contoh penerapan machine learning yang terkenal dalam sejarah adalah Deep Blue yang dikembangkan oleh IBM pada tahun 1996. Deep Blue merupakan sebuah sistem machine learning yang dirancang untuk belajar dan bermain catur. Sistem ini telah diuji dengan bermain melawan juara catur profesional dan berhasil memenangkan turnamen yang diikutinya.

Kini, teknologi machine learning atau pembelajaran mesin membantu manusia dalam berbagai bidang, khususnya dalam kehidupan sehari-hari. Contohnya, fitur face unlock untuk membuka perangkat smartphone, atau iklan yang sesuai dengan minat dan preferensi pengguna ketika menjelajahi media sosial atau website e-commerce. Iklan-iklan tersebut merupakan hasil dari pengolahan data menggunakan teknologi machine learning.

banner

Prinsip Dasar Machine Learning

Terdapat tiga prinsip dasar dalam machine learning, yaitu:

  • Data: Data adalah komponen utama dalam machine learning. Mesin menganalisis dan mengidentifikasi pola dari data yang diberikan untuk mempelajari hubungan antara input dan output.
  • Algoritma: Algoritma dibutuhkan untuk pengolahan data dan menghasilkan model machine learning. Algoritma machine learning memberikan instruksi kepada mesin mengenai cara menganalisis data dan membuat prediksi atau keputusan berdasarkan pola yang ditemukan.
  • Pembelajaran dan Peningkatan: Mesin terus belajar dan meningkatkan kinerjanya seiring dengan bertambahnya pengalaman dan data. Dari proses pembelajaran, mesin bisa mengoptimalkan model serta meningkatkan akurasi dan kemampuannya dalam mengambil keputusan atau melakukan prediksi.

Teknik Pembelajaran Machine Learning

Teknik Pembelajaran Machine Learning

Ada tiga cara mesin belajar melalui sistem machine learning, yaitu supervised learning, semi-supervised learning, dan unsupervised learning. Bagaimana penjelasannya?

1. Supervised Learning

Teknik supervised learning berarti mesin menerima data yang sudah dilabeli dengan informasi tersebut. Teknik ini bertujuan untuk memberikan target pada output dengan membandingkannya berdasarkan histori pengalaman belajar mesin tersebut. 

Contohnya, Anda mempunyai koleksi film yang telah dilabeli berdasarkan kategori, seperti film komedi, film horor, atau film aksi. Ketika menambahkan film baru di aplikasi streaming, mesin akan menempatkan film baru tersebut sesuai dengan kategori genre yang sudah ditentukan.

2. Semi-Supervised Learning

Teknik ini tidak jauh berbeda dari supervised learning. Namun, dalam semi-supervised learning, Anda menggunakan sejumlah data yang telah dilabeli dan data yang belum dilabeli untuk melatih algoritma. Biasanya, Anda menggunakan data yang dilabeli dalam jumlah terbatas, sementara data yang tidak dilabeli jumlahnya lebih banyak.

Contoh penggunaan semi-supervised learning adalah proses identifikasi wajah seseorang dalam webcam atau kamera smartphone.

Baca Juga: E-Learning: Definisi dan Peranannya dalam Pengembangan Karier

3. Unsupervised Learning

Teknik unsupervised learning merupakan pendekatan di mana data yang digunakan tidak memiliki informasi yang bisa diterapkan secara langsung. Unsupervised learning bertujuan untuk menemukan struktur atau pola tersembunyi dalam data yang tidak memiliki label. Dalam unsupervised learning, Anda tidak memiliki data acuan sebelumnya. 

Contohnya, Anda belum pernah membeli film sebelumnya di aplikasi streaming film. Namun, Anda membeli beberapa film dan ingin mengelompokkan koleksi film tersebut agar lebih mudah ditemukan. Anda kemudian mencoba mengidentifikasi film dengan kesamaan tertentu, seperti genre atau aktor, untuk dibuat kategorinya.

Penerapan Machine Learning dalam Teknologi

Penerapan Machine Learning dalam Teknologi

Sekilas dijelaskan bahwa machine learning sudah umum diterapkan dalam teknologi. Seperti apa contoh penerapannya? Mari kita lihat berbagai fenomena di bawah ini:

1. Klasifikasi dan Prediksi

Machine learning memiliki penerapan yang luas dalam klasifikasi dan prediksi. Dalam konteks klasifikasi, machine learning digunakan untuk mengelompokkan data atau objek ke dalam kategori yang telah ditentukan berdasarkan pola atau fitur yang teridentifikasi. Contohnya, pengenalan wajah. Algoritma machine learning dapat mengklasifikasikan gambar wajah menjadi kategori yang berbeda berdasarkan fitur wajah yang terdeteksi.

Selain itu, machine learning juga digunakan untuk prediksi. Dalam hal ini, algoritma machine learning menggunakan data historis yang telah ada untuk membuat prediksi atau estimasi mengenai nilai atau peristiwa di masa depan. Contohnya, prediksi cuaca. Algoritma machine learning menganalisis data cuaca pada masa lalu untuk memprediksi kondisi cuaca pada masa mendatang.

Dalam kedua kasus ini, machine learning menggunakan teknik dan model pembelajaran mesin seperti Naive Bayes Classifier, Decision Tree, atau Support Vector Machine untuk melakukan klasifikasi atau prediksi berdasarkan pola atau hubungan yang ada dalam data.

2. Pengenalan Pola

Machine learning diterapkan dalam pengenalan pola (pattern recognition) seperti pada contoh di bawah ini:

  • Analisis gambar: Pengenalan pola digunakan dalam analisis gambar digital untuk mempelajari gambar secara otomatis dalam mengumpulkan informasi.
  • Analisis seismik: Analisis seismik melibatkan studi mengenai peristiwa alam seperti gempa bumi yang bisa memengaruhi batuan, bangunan, dan tanah. Pengenalan pola digunakan untuk menemukan dan menginterpretasi pola dalam peristiwa seismik.
  • Kesehatan: Pengenalan pola digunakan dalam sektor kesehatan untuk meningkatkan pelayanan kesehatan. Contohnya, penggunaan data pasien oleh tenaga medis untuk analisis lebih lanjut.
  • Identifikasi sidik jari pada smartphone: Smartphone modern memiliki fitur identifikasi sidik jari untuk meningkatkan keamanan sehingga pengguna bisa mengakses smartphone atau aplikasi setelah proses verifikasi sidik jari.

Baca Juga: Natural Language Processing (NLP): Definisi dan Penerapannya

3. Pengolahan Data

Penerapan machine learning dalam pengolahan data cukup luas sehingga memberikan kontribusi besar dalam mengoptimalkan analisis dan pengambilan keputusan. Berikut adalah beberapa contoh penerapannya:

  • Preprocessing data: Dalam tahap ini, machine learning digunakan untuk membersihkan, menyaring, dan mengubah data menjadi format yang lebih sesuai untuk proses analisis.
  • Pengklasifikasian data: Machine learning diterapkan untuk mengklasifikasikan data ke dalam kategori yang telah ditentukan melalui pengenalan pola atau identifikasi objek dalam gambar.
  • Pemodelan dan Prediksi: Machine learning diterapkan dalam membangun model berdasarkan data historis dan melakukan prediksi terhadap data baru.
  • Clustering: Machine learning digunakan untuk mengelompokkan data yang memiliki karakteristik serupa ke dalam kelompok tertentu.

Bagaimana? Sudahkah Anda memahami tentang machine learning setelah membaca artikel ini? Kesimpulannya, machine learning adalah sistem yang didesain dan dikembangkan sehingga bisa menjalankan tugas secara mandiri tanpa perintah dari manusia. Machine learning bisa diterapkan dalam apa pun, termasuk juga dalam pembuatan website e-commerce.

Dalam website e-commerce, tentunya Anda ingin menampilkan produk yang relevan dengan kebutuhan pengguna berdasarkan riwayat penelusuran, preferensi, atau pembelian mereka. Selain itu, Anda juga ingin membangun website yang aman dari serangan siber dan tindakan mencurigakan lainnya. Penerapan machine learning dalam pembuatan website tentunya membutuhkan keahlian yang cukup mumpuni.

Oleh karena itu, gunakanlah jasa pembuatan website dari ToffeeDev. Tim website developer kami menggunakan WooCommerce, platform eCommerce terdepan yang biasa digunakan dalam membuat toko online. Website yang dibuat juga bisa dioptimasi untuk pengguna mobile sehingga bisa diakses di perangkat mana pun tanpa mengurangi kenyamanan user dan kompatibilitas website-nya. Klik di sini dan ceritakan mengenai website e-commerce impian Anda! Bangun website e-commerce yang sesuai dengan target audiens Anda bersama ToffeeDev!

Share this post :

Scroll to Top
WhatsApp chat