Istilah “Machine Learning” pertama kali diperkenalkan pada tahun 1959 oleh Arthur Samuel, pelopor dalam bidang game computer dan Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence). Segera setelah diperkenalkannya machine learning, itu menjadi salah satu bidang penelitian yang populer karena cakupannya yang luas di berbagai bidang.
Pada artikel ini, Anda akan mempelajari secara mendalam tentang machine learning dan juga mempelajari tentang perbedaan antara Artificial Intelligence dan Machine Learning.
Definisi Machine Learning
Machine Learning adalah bidang Kecerdasan Buatan di mana komputer dirancang sedemikian rupa sehingga mereka dapat mempelajari data baru dan memperoleh pengetahuan baru tanpa campur tangan manusia. Algoritma mesin dapat belajar dari pengalaman dan contoh baru tanpa diprogram secara eksplisit oleh manusia.
Apa itu Machine Learning?
Machine learning, juga dikenal sebagai ML adalah bidang ilmiah algoritma, di mana algoritma dirancang sedemikian rupa sehingga mereka dapat belajar dari pengalaman yang telah mereka alami dan dengan bantuan interaksi dunia nyata. Dengan mengajari komputer menjadi cukup pintar untuk membuat keputusan dan membuat pilihan tanpa instruksi yang diberikan kepada mereka.
Komputer dapat meningkatkan pengetahuan mereka berdasarkan data saat ini yang dimasukkan ke dalamnya. Machine Learning dapat menganalisis, mengamati, dan melatih diri sendiri. Algoritma machine learning dirancang sedemikian rupa sehingga mereka dapat membangun model matematika menggunakan “data pelatihan” yang dimasukkan ke dalamnya. Model matematis ini membantu mesin untuk membuat prediksi dan juga mengambil keputusan tanpa keterlibatan manusia.
Ada berbagai jenis algoritme pembelajaran mesin, dan setiap hari algoritma baru diperkenalkan di pasar. Algoritma ini pada dasarnya dapat diklasifikasikan ke dalam dua kategori besar seperti
1. Gaya belajar
Metode yang digunakan oleh algoritma komputer untuk mempelajari pengetahuan atau informasi baru. Misalnya, ketika komputer memasukkan seluruh data secara manual dan diawasi saat ditentukan, ini dikenal sebagai pembelajaran yang diawasi. Demikian pula, ada pengetahuan yang tidak diawasi dan semi – diawasi berdasarkan gaya belajar algoritma komputer.
2. Kemiripan Bentuk atau Fungsi
Algoritma machine learning dikategorikan berdasarkan metode fungsinya, seperti pohon keputusan, regresi, klasifikasi, pembelajaran mendalam, dan pengelompokan, dll.
Metode Machine Learning atau Pembelajaran Mesin
1. Pengurangan Dimensi
Metode pembelajaran mesin atau machine learning pengurangan dimensi digunakan untuk menghapus informasi yang kurang penting dari kumpulan data. Hanya kolom redundan yang dihapus dari kumpulan data. Ketika data tersedia dalam ratusan dan ribuan kolom, maka disarankan untuk mengurangi jumlah kolom agar dapat menggunakan dan memodifikasi data dengan mudah. Misalnya, saat Anda menguji microchip dalam proses produksi.
Ada kemungkinan Anda menerapkan tes pada setiap chip dan mungkin mendapatkan informasi yang berlebihan. Dalam skenario seperti itu, adalah tepat untuk menggunakan algoritma pembelajaran mesin pengurangan dimensi untuk membuat informasi dapat dikelola.
Metode machine learning pengurangan dimensi diklasifikasikan sebagai metode pembelajaran mesin tanpa pengawasan.
2. Regresi
Metode regresi dapat dikategorikan dalam machine learning yang diawasi. Dengan menggunakan metode ini, nilai numerik dapat diprediksi atau dijelaskan berdasarkan kumpulan data sebelumnya yang tersedia. Misalnya, harga suatu properti dapat diprediksi berdasarkan jumlah properti yang lebih tua.
3. Pengelompokan
Metode pembelajaran mesin atau machine learning pengelompokan juga merupakan contoh metode pembelajaran mesin tanpa pengawasan. Metode ini dinamakan metode clustering machine learning karena tujuan penggunaan metode ini adalah untuk mengelompokkan atau mengelompokkan observasi atau data yang memiliki kesamaan karakteristik.
Metode pengelompokan itu sendiri menentukan keluaran dan tidak menggunakan informasi keluaran apa pun untuk tujuan pelatihan. Dalam metode pembelajaran mesin pengelompokan, seseorang hanya dapat menggunakan visualisasi untuk mempelajari kualitas solusi.
3. Klasifikasi
Klasifikasi adalah contoh machine learning yang diawasi. Metode ini bekerja dengan memprediksi dan menjelaskan nilai kelas. Metode klasifikasi digunakan untuk mengklasifikasikan informasi untuk mengambil keputusan.
Misalnya, bisnis online dapat memprediksi apakah seseorang akan membeli produk secara online atau tidak. Keluaran dari kueri ini dapat berupa “Ya atau Tidak” atau dalam bentuk “pembeli atau Tidak ada pembeli”.
4. Perangkat Neural dan Pembelajaran Mendalam
Neural set dan pembelajaran mendalam adalah contoh model nonlinier. Itu menangkap data nonlinier dengan menambahkan lapisan parameter ke model. Metode pembelajaran mesin ini berlawanan dengan metode pembelajaran mesin langsung seperti metode regresi linier dan logistik.
Kumpulan neural paling sederhana memiliki satu lapisan tersembunyi, satu lapisan masukan, dan satu lapisan keluaran. Metode machine learning menjadi mendalam dan kompleks, dengan peningkatan jumlah lapisan tersembunyi dalam metode tersebut. Metode ini bekerja paling baik dengan sejumlah besar data dan daya komputasi yang besar karena sifatnya yang dapat menyesuaikan sendiri.
Neural set dan metode pembelajaran mesin pembelajaran mendalam populer digunakan untuk area teks, penglihatan, video, dan audio, dll.
BACA JUGA : Apa itu Metaverse dan Apa Manfaatnya Pemasaran?
5. Metode Ensemble
Metode pembelajaran mesin ansambel juga merupakan contoh metode pembelajaran mesin yang diawasi. Metode pembelajaran mesin ini menggunakan beberapa model prediksi untuk mendapatkan prediksi yang berkualitas lebih tinggi daripada keluaran yang diberikan oleh satu model saja.
Metode ansambel menggunakan yang terbaik dari semua pendekatan untuk mendapatkan hasil yang paling akurat karena semua metode tampil berbeda dalam keadaan yang berbeda.
6. Pemrosesan Bahasa Alami
Metode pemrosesan bahasa alami bukanlah metode pembelajaran mesin. Tapi itu adalah metode yang digunakan untuk mengajarkan data informasi ke mesin yang ditulis dalam bentuk bahasa manusia. Metode machine learning ini sangat penting karena sebagian besar data ditulis dalam bahasa manusia. Menggunakan mesin pemrosesan bahasa alami (NLP) diajarkan untuk membaca data yang ditulis dalam bahasa manusia. Misalnya, ponsel cerdas kami dapat melengkapi teks kami secara otomatis dan memperbaiki kesalahan ejaan karena telah dilatih dalam pemrosesan bahasa alami.
7. Transfer Learning
Transfer learning adalah jenis machine learning di mana neural set yang dilatih sebelumnya digunakan untuk melakukan tugas yang baru namun serupa. Neural net atau jaringan saraft dapat digunakan untuk melakukan berbagai tugas dengan mentransfer sebagian kecil dari lapisan yang dilatih ke dalam perangkat saraf. Dengan cara ini, satu set saraf baru dapat dirancang untuk melakukan tugas hanya dengan menambahkan lapisan baru daripada mengembangkan satu set saraf baru.
Manfaat utama menggunakan pembelajaran transfer adalah Anda tidak memerlukan banyak hari untuk melatih rangkaian saraf. Anda dapat menyiapkan rangkaian saraf menggunakan sejumlah kecil data, yang memakan waktu lebih sedikit dan ekonomis.
8. Penyematan Kata
Penyematan kata adalah metode pembelajaran mesin yang menangkap konteks kata dalam dokumen.
9. Pembelajaran Penguatan
Pembelajaran penguatan adalah jenis metode pembelajaran di mana machine learning dengan membuat kesalahan. Pada tahap awal, mesin membuat kesalahan saat mencoba melakukan tugas, dan belajar dari pengalaman. Dengan cara ini, ia mempelajari perilaku yang benar dari perilaku yang salah.
Jenis Machine Learning
1. Pembelajaran Tanpa Pengawasan
Algoritma pembelajaran tanpa pengawasan menerima input baru dalam bentuk data dan membangun struktur dalam data seperti pengelompokan dan pengelompokan data. Algoritma pembelajaran tanpa pengawasan belajar dari data yang belum diberi label atau diklasifikasikan sebelumnya dan memberikan keluaran berdasarkan ada atau tidak adanya atau kesamaan dalam kumpulan data.
Pembelajaran tanpa pengawasan juga dikenal sebagai self-organization karena memungkinkan pemodelan kepadatan probabilitas dari masukan yang diberikan. Salah satu metode unsupervised learning adalah cluster learning; dalam cluster learning subset data dianalisis sehingga keluaran untuk input untuk cluster yang sama harus sama untuk cluster yang sama dan berbeda untuk cluster yang berbeda berdasarkan kriteria tertentu.
Teknik pengelompokan yang berbeda seperti kekompakan internal, konektivitas grafik, dan kepadatan yang diperkirakan digunakan untuk membuat asumsi yang berbeda pada data dari kluster yang sama.
2. Pembelajaran yang Diawasi
Pembelajaran yang diawasi seperti namanya bekerja di lingkungan yang diawasi. Di mana algoritma pembelajaran yang diawasi merancang model matematika. Algoritma ini berisi baik input maupun output yang diinginkan.
Data yang dimasukkan ke algoritme untuk membuatnya belajar disebut “Data pelatihan”. Data pelatihan juga disebut sebagai Supervisory Signal. Algoritma pembelajaran terbimbing menggunakan metode pembelajaran klasifikasi dan regresi untuk mempelajari data. Metode klasifikasi digunakan ketika untuk input, ada sekumpulan output yang dibatasi, sedangkan metode regresi digunakan ketika output input mungkin berada dalam kisaran angka numerik.
Dengan kata sederhana, kita dapat mengatakan bahwa pembelajaran yang diawasi bekerja menggunakan pasangan Input-output yang sudah dipelajari untuk menemukan solusi untuk masalah.
3. Pembelajaran Penguatan
Pembelajaran penguatan sangat berbeda dari pembelajaran terawasi dan tidak terawasi. Tidak seperti pembelajaran yang diawasi dan tidak diawasi, sulit untuk memahami hubungan antara pembelajaran penguatan.
Pembelajaran penguatan dapat didefinisikan sebagai jenis pembelajaran mesin yang bergantung pada urutan label yang bergantung pada waktu. Dengan kata sederhana, pembelajaran penguatan adalah jenis pembelajaran di mana pembelajaran terjadi dengan belajar melalui kesalahan. Algoritma pembelajaran penguatan akan membuat banyak kesalahan pada awalnya ketika diterapkan pada lingkungan apa pun.
Untuk meningkatkan kerja algoritma, perlu untuk memberikan sinyal yang berbeda untuk perilaku baik dan buruk. Seiring waktu, algoritma pembelajaran mesin penguatan akan belajar membuat lebih sedikit kesalahan daripada yang biasa dilakukan di awal.
Algoritma machine learning penguatan dipengaruhi oleh bidang psikologi dan ilmu saraf. Untuk membuat algoritma penguatan yang berhasil, seseorang memerlukan lingkungan dan agen serta lingkaran umpan balik untuk menghubungkan keduanya.
Perilaku pembelajaran sederhana dari metode pembelajaran mesin penguatan cukup sering digunakan di berbagai platform seperti di video game, simulasi industri, manajemen sumber daya, dll.
Contoh Machine Learning
Berikut ini adalah contoh machine learning.
1. Asisten Virtual
Contoh pertama pembelajaran mesin adalah yang mungkin Anda pegang atau berbaring tepat di sebelah Anda. Asisten virtual seperti Google Home, Amazon Echo, dan asisten virtual smartphone seperti Siri di Apple dan asisten google di ponsel android.
Ini bekerja sebagai asisten pribadi untuk individu. Yang perlu Anda lakukan hanyalah mengajari mereka, dan mereka akan menjadi asisten Anda. Anda dapat meminta mereka untuk membangunkan Anda di pagi hari, untuk mengingatkan Anda untuk memesan tiket. Pembelajaran mesin adalah bagian penting dari asisten virtual. Itu mengumpulkan data dan menyempurnakan sesuai dengan keterlibatan pengguna.
2. Prediksi Traffic
Kita semua menggunakan peta google untuk bepergian di wilayah yang tidak diketahui. Google Map memanfaatkan layanan navigasi GPS untuk memberi kami informasi terkait lalu lintas yang tepat di area tertentu. Sementara kami menggunakannya untuk penggunaan pribadi kami, itu mengumpulkan catatan atau informasi dan menghasilkan informasi agregat untuk memberikan informasi tentang situasi lalu lintas di area tertentu.
3. Layanan media sosial
Layanan media sosial memanfaatkan machine learning untuk menampilkan postingan di umpan berita pengguna, yang tidak hanya berguna bagi pengguna tetapi juga bermanfaat bagi penyedia layanan.
BACA JUGA : Apa itu Web3 dan Pentingnya untuk Masa Depan Marketing?
Berikut ini adalah hal-hal yang harus Anda perhatikan di akun Facebook Anda.
1. Orang yang mungkin Anda kenal
Ini menyarankan Anda teman baru berdasarkan bagian orang dari daftar teman Anda. Facebook mempelajari tentang Anda melalui interaksi Anda dengan platform Facebook.
2. Pengenalan wajah
Facebook mengenali wajah orang-orang di foto yang Anda unggah di profil Anda dan berdasarkan informasi itu, dan memberi Anda saran pemberian tag. Ini mungkin tampak cukup sederhana bagi Anda di bagian depan, tetapi ini merupakan proses yang cukup rumit di bagian belakang, yang dengannya Facebook memberi Anda saran yang tepat.
3. Filter spam email
Pernahkah Anda memperhatikan bahwa sekarang Anda tidak perlu menghadapi ratusan email spam setiap pagi saat Anda membuka akun email Anda? Sekarang setiap platform email menggunakan fitur filter spam yang mengenali email spam dan menambahkannya ke folder terpisah.
4. Rekomendasi produk
Sebelumnya, Anda mungkin berpikir bahwa Facebook dan Instagram membaca pikiran Anda dan menampilkan iklan produk yang Anda pikirkan. Tapi itu menjadi mungkin hanya karena pembelajaran mesin.
Aplikasi media sosial ini menggunakan algoritme pembelajaran mesin dan menampilkan iklan yang relevan kepada orang-orang yang mereka minati pada platform lain.
5. Mesin pencari
Mesin pencari seperti Google dan Bing memanfaatkan pembelajaran mesin untuk memberikan hasil pencarian yang lebih baik bagi pengguna. Algoritme menganalisis perilaku Anda di aplikasi dan menampilkan hasil berdasarkan tindakan Anda sebelumnya.
Misalnya, ketika Anda mencari sesuatu di mesin pencari google dan membuka hasil pencarian teratas, maka google mengetahui bahwa Anda telah diberikan informasi yang benar. Jika Anda tidak membuka hasil apa pun, berarti informasi yang ditampilkan kepada Anda tidak benar, dan akan mencoba mengubah hasilnya untuk pencarian Anda di masa mendatang.
