Apa Itu Machine Learning dan Bagaimana Cara Kerjanya?
Machine learning merupakan teknologi revolusioner yang semakin populer dan memainkan peran penting dalam era digital saat ini. Dengan kemampuannya untuk memproses data dalam jumlah besar, teknologi ini mampu mengenali pola-pola tersembunyi dalam data dan memberikan hasil yang akurat dan relevan. Teknologi machine learning kini telah banyak digunakan di berbagai sektor, seperti kesehatan, e-commerce, keuangan, dan media sosial, untuk menghadirkan pengalaman yang lebih personal dan efisien bagi penggunanya.
Salah satu kekuatan utama dari machine learning adalah kemampuannya untuk terus belajar dan meningkatkan performanya seiring waktu. Berbeda dengan metode pemrograman tradisional, di mana komputer hanya mengikuti instruksi yang telah diprogram, machine learning digunakan oleh sistem komputer untuk menganalisis data secara mandiri dan mengembangkan pemahaman berdasarkan pola yang teridentifikasi.
Machine learning (ML) adalah salah satu cabang dari kecerdasan buatan (Artificial Intelligence atau AI) yang fokus pada pengembangan sistem komputer yang memiliki kemampuan untuk belajar dari data dan secara otomatis meningkatkan performanya tanpa harus diprogram secara eksplisit.
Melalui ML, komputer dapat menganalisis sejumlah besar data, mengenali pola-pola yang ada, dan membuat keputusan atau prediksi berdasarkan informasi yang telah dipelajari, tanpa perlu aturan yang ditentukan secara langsung oleh manusia. Pada artikel ini, kita akan membahas mengenai cara kerja machine learning.
1. Pengumpulan Data
Data merupakan inti dari machine learning, karena tanpa data, sistem machine learning tidak akan mampu belajar atau membuat prediksi yang akurat. Untuk dapat mengidentifikasi pola, tren, atau bahkan membuat keputusan cerdas, sistem machine learning memerlukan data dalam jumlah besar yang mencakup berbagai variasi dan kondisi.
Data ini dapat berasal dari beragam sumber, seperti catatan transaksi bisnis, data yang dikumpulkan melalui sensor Internet of Things (IoT), interaksi pengguna di media sosial, atau kumpulan data yang telah dikurasi dalam dataset khusus. Dengan adanya data yang cukup dan beragam, model machine learning dapat melatih algoritma untuk mengenali pola-pola penting dan beradaptasi dengan situasi baru, menghasilkan prediksi yang semakin akurat seiring waktu.
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
2. Preprocessing Data
Setelah data terkumpul, langkah penting berikutnya dalam alur kerja machine learning adalah preprocessing atau pembersihan data, yang bertujuan untuk meningkatkan kualitas data sebelum data tersebut diproses oleh algoritma.
Pada tahap ini, berbagai teknik diterapkan, seperti menghapus data yang tidak relevan, duplikat, atau yang dianggap noise karena dapat mengganggu proses analisis. Selain itu, preprocessing juga mencakup penanganan data yang hilang, baik dengan mengisi nilai kosong berdasarkan rata-rata atau median, atau menghapus data yang terlalu rusak untuk diperbaiki.
3. Pemilihan Model dan Algoritma
Pemilihan model dan algoritma sangat penting dalam menentukan akurasi hasil dari machine learning. Terdapat berbagai jenis algoritma yang digunakan dalam machine learning, di antaranya adalah algoritma supervised learning (seperti regresi linier, decision tree), unsupervised learning (seperti clustering), dan reinforcement learning. Pemilihan algoritma tergantung pada jenis data dan tujuan pembelajaran.
4. Training Model
Dalam tahap ini, data yang telah diproses digunakan untuk melatih model machine learning. Training dilakukan dengan memberikan data kepada model agar ia "belajar" dan mampu mengidentifikasi pola atau hubungan di dalamnya. Proses ini biasanya melibatkan pengaturan parameter model dan terus-menerus mengulang siklus pelatihan hingga mencapai akurasi yang diinginkan.
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
Machine learning adalah teknologi yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data dan membuat keputusan atau prediksi secara otomatis. Proses kerja machine learning meliputi pengumpulan data, preprocessing, pemilihan algoritma, pelatihan model, evaluasi, dan akhirnya deployment. Machine learning memainkan peran penting dalam berbagai industri dan membantu kita membuat keputusan yang lebih baik dengan memanfaatkan kekuatan data.
Yuk berkenalan dengan machine learning dengan modul dari DQLab! DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.
DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali, atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner.
Penulis: Galuh Nurvinda K