Apa itu Machine Learning? Arti dan Cara Kerjanya

Di era digital saat ini, machine learning (ML) telah menjadi salah satu teknologi paling revolusioner. Dari asisten virtual yang membantu kita sehari-hari hingga sistem prediktif yang mendukung bisnis dalam pengambilan keputusan, ML telah merambah ke berbagai aspek kehidupan kita.

Teknologi ini memungkinkan komputer untuk belajar dari data dan meningkatkan kinerjanya dari waktu ke waktu tanpa perlu diprogram ulang secara eksplisit oleh manusia. Yuk, pelajari lebih lanjut apa itu ML dan cara kerjanya di sini!

1. Apa itu Machine Learning?

Machine Learning adalah cabang dari kecerdasan buatan yang berfokus pada pengembangan algoritma yang memungkinkan komputer untuk belajar dan membuat prediksi atau keputusan berdasarkan data. Proses ini melibatkan pemberian data kepada algoritma, kemudian menggunakan data tersebut untuk mengidentifikasi pola atau hubungan.

Tujuan utama dari ML adalah memungkinkan sistem mempelajari secara otomatis dan meningkatkan kinerjanya dalam tugas tertentu seiring berjalannya waktu tanpa perlu pemrograman ulang oleh manusia.

2. Tipe-tipe Machine Learning

Machine learning umumnya dibagi menjadi tiga jenis utama: supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning. Supervised learning melibatkan penggunaan data yang telah diberi label untuk melatih model, yang kemudian dapat membuat prediksi atau klasifikasi berdasarkan data baru.

Unsupervised learning, bekerja dengan data yang tidak diberi label dan berfokus pada menemukan pola atau struktur tersembunyi dalam data. Sedangkan reinforcement learning adalah tipe ML yang melibatkan agen yang belajar melakukan tindakan dalam lingkungan untuk memaksimalkan penghargaan kumulatif melalui trial and error.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

3. Cara Kerja Machine Learning

Lalu, bagaimana cara kerja machine learning? Dengan melibatkan beberapa tahap utama, mulai dari pengumpulan data hingga implementasi model. Pertama, data dikumpulkan dan diproses untuk menghilangkan ketidaksesuaian, missing value, duplikat data, dan sebagainya. Selanjutnya, data tersebut dibagi menjadi set pelatihan dan set pengujian.

Model kemudian dilatih menggunakan training dataset dengan algoritma ML yang dipilih. Selama pelatihan, model belajar mengenali pola dalam data. Setelah dilatih, model diuji menggunakan testing dataset untuk mengevaluasi kinerja. Jika hasilnya memuaskan, model kemudian dapat digunakan untuk membuat prediksi atau keputusan berdasarkan data baru.

4. Penerapan Machine Learning di Berbagai Industri

Machine learning telah banyak diterapkan di berbagai industri. Misalnya di bidang kesehatan, ML digunakan untuk diagnosis penyakit, prediksi hasil pasien, dan pengembangan obat. Dalam sektor keuangan, ML membantu dalam deteksi penipuan, manajemen risiko, dan perdagangan algoritmik.

Di industri ritel, teknologi ini digunakan untuk analisis perilaku pelanggan, rekomendasi produk, dan manajemen inventaris. Sektor transportasi juga memanfaatkan ML untuk navigasi mobil otonom, optimasi rute pengiriman, dan analisis lalu lintas. Selain itu, ML berperan penting dalam pengembangan asisten virtual, analisis sentimen di media sosial, dan banyak lagi.

Dengan semakin berkembangnya teknologi dan peningkatan volume data, machine learning terus menunjukkan potensinya untuk merevolusi berbagai aspek kehidupan kita. Dari meningkatkan efisiensi operasional hingga membuka insight baru melalui analisis data.

Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!

Ingin mengenal lebih lanjut contoh-contoh penerapan machine learning dan cara kerjanya untuk setiap permasalahan? Kalian bisa pelajari di DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan.

Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

  
  

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan persiapkan diri untuk menguasai machine learning dengan mengikuti DQLab LiveClass Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner!