Apa itu Machine Learning dan Mengapa Machine Learning Penting?

Secara singkat, machine learning adalah sebuah ilmu yang berfokus pada proses pembelajaran komputer untuk bertindak seperti otak manusia dengan belajar secara mandiri dari waktu ke waktu. Machine learning merupakan salah satu cabang artificial intelligence (AI) yang paling banyak digunakan saat ini. Tugas utama machine learning adalah meningkatkan kemampuan mesin untuk mempelajari informasi baru dari data dan mengembangkan kemampuan mesin untuk memecahkan suatu masalah. Machine learning membutuhkan data latih atau input untuk mengajarkan mesin cara memecahkan masalah, menjawab pertanyaan, dan menarik kesimpulan dari hasil pengolahan data. Seiring berkembangnya zaman dan teknologi, algoritma machine learning yang digunakan semakin berkembang dan semakin canggih karena terus "digodok" dengan data secara terus menerus. 

Proses machine learning dimulai dengan menginput data latih ke dalam algoritma yang telah dipilih dan sesuai dengan tujuan. Data latih atau lebih sering disebut data training bertugas untuk melatih data agar menjadi data berlabel atau tidak berlabel untuk mengembangkan algoritma akhir. Untuk menguji apakah algoritma tersebut berjalan dengan baik, data baru dimasukkan ke dalam algoritma untuk memprediksi data dan akurasi hasil prediksinya akan diperiksa. Jika akurasi hasil prediksi kurang memuaskan, maka algoritma tadi akan dilatih ulang beberapa kali hingga output yang diinginkan tercapai. Proses pelatihan ulang ini akan membuat algoritma machine learning terus belajar secara mandiri dan menghasilkan output paling optimal yang akan meningkatkan tingkat akurasi secara bertahap.

Lalu apa saja algoritma yang bisa digunakan, apa kegunaan machine learning di real life, dan kompetensi dasar yang harus dimiliki untuk belajar machine learning? DQLab punya semua jawabannya! Jadi tunggu apa lagi? Yuk simak artikel ini hingga akhir!

1. Jenis Algoritma Machine Learning

Machine learning memiliki algoritma yang relatif rumit, oleh karena itu algoritma machine learning dibagi menjadi dua yaitu supervised dan unsupervised learning. Masing-masing algoritma memiliki tujuan dan treatment yang berbeda. Hampir 70% algoritma machine learning adalah algoritma supervised learning sedangkan algoritma unsupervised learning hanya berkisar 10% sampai 20%. Namun, saat ini mulai dikembangkan algoritma baru yang dikenal dengan reinforcement learning. 

Algoritma supervised learning menggunakan data berlabel sebagai data latih (data training). Algoritma supervised learning atau dikenal juga dengan pembelajaran diawasi karena data yang digunakan sudah diketahui dan prosesnya cenderung berhasil dan akurat. Algoritma supervised learning yang paling banyak digunakan adalah regresi, random forest, decision trees, K-Nearest Neighbor (KNN), naive bayes, dan lain sebagainya. 

Dalam algoritma unsupervised learning, data latih (data training) tidak diketahui dan tidak berlabel. Data diolah dengan algoritma supervised learning dan digunakan untuk melatih model. Model yang telah terlatih akan mencari pola dan menghasilkan output yang diinginkan. Algoritma unsupervised learning yang banyak digunakan adalah partial least square (PLS), fuzzy means, K-means clustering, hierarchical clustering, dan principal component analysis.

Algoritma reinforcement learning menemukan data melalui proses coba-coba dan kemudian memutuskan tindakan apa yang menghasilkan reward tertinggi. Tiga komponen utama untuk membentuk algoritma reinforcement learning adalah agent, environment, dan actions. Algen adalah pembuat keputusan, lingkungan mencakup segala sesuatu yang berinteraksi dengan agent, dan actions adalah tindakan yang dilakukan oleh agent. Prinsip kerja reinforcement learning adalah agent memilih action yang bisa memaksimalkan reward yang diharapan selama waktu tertentu. 

Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan

2. Aplikasi Machine Learning di Real Life

Machine learning dapat menyelesaikan masalah apapun hampir di semua industri secara otomatis. Di industri bisnis, machine learning memiliki beberapa fungsi, salah satu contohnya adalah dalam layanan pelanggan online. Dengan memanfaatkan algoritma machine learning, mesin dapat belajar mengidentifikasi feedback yang dikirim oleh pelanggan. Proses ini biasa dikenal sebagai analisis sentimen. Algoritma machine learning juga terkadang ada di chatbots layanan pelanggan. Pada layanan ini, mesin mempelajari cara terbaik untuk menjawab pertanyaan pelanggan. 

Pada industri perbankan, algoritma machine learning dapat diaplikasikan untuk mendeteksi adanya kasus penipuan. Semakin banyak kasus penipuan yang terdeteksi, maka semakin baik pula kinerja mesin dalam mendeteksi transaksi penipuan lainnya. Di industri kesehatan, algoritma machine learning mampu mendorong kinerja dokter karena dapat membantu mendiagnosis suatu penyakit. Dengan adanya algoritma machine learning, mesin akan memproses informasi lebih banyak dalam waktu singkat. Jadi, algoritma machine learning akan membantu dokter untuk mengidentifikasi dan diagnosis penyakit lebih dini dan lebih akurat.

3. Kompetensi Dasar yang Harus Dimiliki untuk Memulai Karir di Bidang Machine Learning

Jika kamu tertarik untuk memulai karir di bidang machine learning, maka setidaknya kamu harus menguasai beberapa kompetensi. Kompetensi pertama adalah pengetahuan dasar mengenai bahasa pemrograman dan script. Kompetensi kedua adalah pengetahuan mengenai statistika dan probabilitas. Kemampuan ketiga adalah aljabar linier dan kalkulus, dan kompetensi terakhir yang harus kamu kuasai adalah pengetahuan mengenai cara membersihkan dan menyusun raw data ke dalam format yang dibutuhkan. 

Machine learning tidak bisa bekerja sendiri. Ilmu ini membutuhkan ilmu data science, data analysis, dan data visualization untuk menyajikan hasil analisis. Sama halnya dengan machine learning, data science pun termasuk ilmu yang paling banyak dicari. Bahkan, profesi data scientist mendapatkan julukan The Sexiest Job in 21st Century. Hal ini membuktikan bahwa data science merupakan data yang banyak diminati karena ilmu ini dapat diterapkan di berbagai industri. Selain banyak dibutuhkan di berbagai industri, profesi ini juga termasuk ke dalam profesi dengan gaji tertinggi di dunia. Oleh karena itu, di era modern ini semakin banyak orang yang serius menekuni data science. Tak hanya "most wanted" tetapi ilmu ini juga unik karena bisa dipelajari oleh siapapun.

Baca juga : Belajar Data Science: Pahami Penggunaan Machine Learning pada Python

4. Yuk, Mulai Belajar Data Science bersama DQLab secara GRATIS!

Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri 4.0. Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industi! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!

Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":

1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

2. Akses module Introduction to Data Science

3. Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

4. Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!

Penulis: Galuh Nurvinda Kurniawati

Editor: Annissa Widya Davita

Tags