Apa itu Machine Learning Model? Definisi & Cara Kerjanya

Machine learning menjadi salah satu inovasi dari perkembangan teknologi yang tidak semakin marak digunakan. Kemampuannya untuk mengotomatisasi proses bisnis dan bahkan memprediksi suatu pola dari data, tentu memberikan manfaat yang cukup besar bagi kelangsungan dan keberlanjutan bisnis di berbagai sektor. Ada banyak model machine learning yang bisa kalian terapkan sesuai dengan karakteristik masalah yang dihadapi. Seperti apa contohnya? Simak langsung pembahasan di bawah ini!

1. Konsep Machine Learning

Machine Learning (ML) adalah cabang dari kecerdasan buatan (Artificial Intelligence atau AI) yang memungkinkan sistem untuk belajar dan meningkatkan kinerjanya tanpa perlu diprogram secara eksplisit. Dalam ML, algoritma menggunakan data untuk mengenali pola dan membuat prediksi atau keputusan.

Terdapat beberapa jenis utama machine learning, di antaranya supervised learning, di mana model dilatih menggunakan dataset berlabel, unsupervised learning ketika model mencari pola dalam data tanpa panduan label dan reinforcement learning yaitu saat model belajar melalui trial and error untuk mencapai tujuan tertentu.

Machine learning digunakan dalam berbagai bidang, mulai dari pengenalan wajah dan suara, deteksi penipuan, hingga rekomendasi produk. Proses pengembangan model machine learning melibatkan beberapa langkah, termasuk pengumpulan dan pembersihan data, pemilihan fitur relevan, pemilihan dan pelatihan model, serta evaluasi kinerja model. Dengan kemampuan adaptifnya, machine learning telah mengubah cara kita mengolah dan memahami data, membuka peluang baru dalam teknologi dan bisnis.

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

2. Macam-macam Machine Learning Model

Machine Learning memiliki berbagai macam model yang digunakan sesuai dengan jenis dan karakteristik data serta tujuan yang ingin dicapai. Model-model ini dapat dibagi ke dalam tiga kategori utama yaitu supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning.

Dalam supervised learning, model dilatih dengan dataset berlabel untuk memprediksi output berdasarkan input baru, contohnya regresi linear untuk prediksi nilai kontinu dan pohon decision tree untuk klasifikasi. Dalam unsupervised learning, model bekerja dengan data tanpa label untuk menemukan pola atau struktur tersembunyi, seperti clustering dengan K-means atau analisis komponen utama (PCA) untuk reduksi dimensi.

Sedangkan dalam reinforcement learning, model belajar untuk membuat serangkaian keputusan dengan mendapatkan umpan balik berupa reward atau punishment, seperti yang diterapkan dalam algoritma Q-learning dan deep Q-networks (DQN). Masing-masing model memiliki keunggulan dan kekurangan, sehingga pemilihan model yang tepat bergantung pada masalah spesifik yang dihadapi serta karakteristik data yang tersedia.

3. Cara Kerja Machine Learning

Machine Learning bekerja dengan dimulai dari pengumpulan dan persiapan data yang akan digunakan untuk melatih model. Data ini biasanya dibagi menjadi dua set, training dataset dan testing dataset. Setelah data siap, tahap berikutnya adalah memilih dan menerapkan algoritma yang sesuai untuk masalah yang dihadapi, seperti regresi, klasifikasi, clustering, atau reinforcement learning.

Algoritma tersebut kemudian dilatih menggunakan training dataset untuk menemukan pola atau hubungan dalam data. Proses pelatihan ini melibatkan penyesuaian parameter model untuk meminimalkan kesalahan dalam prediksi. Setelah model dilatih, kinerjanya dievaluasi menggunakan testing dataset untuk memastikan model dapat menghasilkan prediksi yang akurat pada data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya. Evaluasi ini menggunakan berbagai metrik, seperti akurasi, presisi, recall, dan mean squared error, tergantung pada jenis masalahnya.

Jika hasil evaluasi memuaskan, model dapat digunakan untuk prediksi di dunia nyata. Namun, jika tidak, model tersebut mungkin memerlukan penyesuaian lebih lanjut atau pelatihan ulang dengan data tambahan. Proses ini bersifat iteratif, dengan tujuan akhir untuk terus meningkatkan performa model dalam memecahkan masalah yang dihadapi.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

4. Manfaat Penerapan Machine Learning

Dalam bisnis, machine learning dapat digunakan untuk analisis prediktif yang membantu perusahaan meramalkan tren pasar, mengoptimalkan inventaris, dan meningkatkan strategi pemasaran. Di bidang kesehatan, algoritma machine learning dapat menganalisis data medis untuk diagnosis penyakit yang lebih cepat dan akurat, serta personalisasi perawatan pasien.

Dalam sektor keuangan, ML digunakan untuk mendeteksi penipuan secara real-time dan mengelola risiko investasi. Selain itu, di industri teknologi, machine learning memungkinkan pengembangan asisten virtual, sistem rekomendasi, dan peningkatan kinerja mesin pencari. ML juga berkontribusi pada pengembangan kendaraan otonom dan optimisasi rute pengiriman, untuk sektor transportasi.

Manfaat lainnya termasuk otomatisasi proses bisnis, peningkatan pengalaman pengguna melalui personalisasi, dan kemampuan untuk memproses serta menganalisis data dalam jumlah besar dengan efisiensi yang tinggi. Dengan demikian, machine learning tidak hanya meningkatkan efisiensi operasional tetapi juga membuka peluang inovasi yang luas di berbagai sektor.

Machine learning ternyata memiliki peran yang cukup signifikan di kehidupan. Ingin mengenal lebih lanjut contoh machine learning lainnya dan bagaimana cara kerja lebih spesifik untuk setiap contoh tersebut? 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!