Begini Konsep dan Cara Kerja Algoritma Machine Learning
Di tengah pesatnya perkembangan teknologi kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI) saat ini. Belum banyak orang yang mengetahui bahwa kecerdasan buatan itu terdiri dari beberapa cabang, salah satunya adalah Machine Learning atau pembelajaran mesin. Teknologi Machine Learning (ML) ini merupakan salah satu cabang dari AI yang sangat menarik perhatian. Kenapa bisa begitu? Karena cara kerja Machine Learning merupakan mesin yang bisa belajar layaknya manusia.
Kembali pada Artificial Intelligence. AI pada pengaplikasiannya secara garis besar terbagi tujuh cabang, yaitu Machine Learning, Natural Language Processing, Expert System, Vision, Speech, Planning dan Robotics. Percabangan dari kecerdasan buatan tersebut dimaksudkan untuk mempersempit ruang lingkup saat pengembangan atau belajar AI, karena pada dasarnya kecerdasan buatan memiliki ruang lingkup yang sangat luas. Kali ini, DQLab sudah merangkum konsep dari Machine Learning, mau tahu apa saja? Yuk simak artikel ini sampai selesai!
1. Machine Learning: Memprediksi Berdasarkan Pola yang Telah Dilatih
Machine Learning adalah pengembangan sistem yang bisa bekerja tanpa bantuan program manusia berulang-ulang. Pembelajaran mesin dikembangkan berdasarkan disiplin ilmu lainnya seperti statistika, matematika dan data mining sehingga mesin dapat belajar dengan menganalisa data tanpa perlu di program ulang atau diperintah. Machine Learning didefinisikan sebagai salah satu cabang AI (Artificial Intelligence) yang mengkhususkan komputer untuk mempelajari data, tujuannya yakni untuk meningkatkan kecerdasannya.
Ilmu mesin bisa belajar sendiri dengan cara menganalisa data, misalnya mengenali wajah hewan kucing dengan anjing. Pembelajaran terarah (Supervised Learning), pembelajaran tak terarah (Unsupervised Learning), pembelajaran semi terarah (Semi Supervised Learning) dan Reinforcement Learning merupakan pokok pembahasan penting dalam program Machine Learning.
Intinya, Machine Learning adalah teknologi yang berfungsi memprediksi akan suatu hal berdasarkan pola yang telah dilatih, proses prediksi dan analisis dilakukan dengan cara sederhana tanpa menghabiskan banyak waktu.
Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan
2. Machine Learning: Membutuhkan Training Data dan Validation Data
Machine Learning membutuhkan model pelatihan untuk membiasakan mesin mengelola dan memprediksi suatu hal. Alur atau tahapan kerja Machine Learning mencakup:
Memilih data: Memisahkan data menjadi 3 bagian, yakni data yang akan dilatih (Training Data), data yang akan digunakan untuk validasi (Validation Data), dan data yang digunakan untuk percobaan prediksi (Test Data).
Model data: Menggunakan Training Data untuk membangun model menggunakan fitur-fitur yang sesuai dengan tujuan (Regresi Linear, Regresi Logistik, Neural Network, dan lain-lain).
Validasi model: Uji model yang telah ada dengan Validation Data. Hal ini berguna untuk mendapatkan feedback dari input, process, dan output yang digunakan.
Test model: Untuk melihat perbandingan kinerja model yang sudah divalidasi dengan Test Data. Selanjutnya digunakan Test Model untuk mengaplikasikan model yang sudah dilatih untuk membuat prediksi data baru. Sesuaikan model guna untuk memperbaiki kinerja algoritma dengan lebih banyak data, fitur yang berbeda, dan parameter yang disesuaikan.
3. Tingkat Akurasi Machine Learning
Pada dasarnya, akurasi awal dari program Machine Learning biasanya sangat buruk. Sebab pada awalnya program ini 'tidak tahu apa-apa'. Namun, seiring berjalannya waktu, semakin sering kita melatih program, semakin banyak contoh-contoh yang dipelajari oleh program, maka program ini akan semakin cerdas dan akurat. Biasanya, untuk tingkat ambang akurasi yang mencapai angka 80% sudah bisa dianggap sukses.
4. Machine Learning adalah Cabang Ilmu Artificial Intelligence
Machine Learning berbeda dengan AI (Artificial Intelligence), banyak kalangan yang salah kaprah menyamakan kedua istilah ini, padahal AI merupakan sebuah kecerdasan buatan yang ditanamkan pada perangkat, sementara ML (Machine Learning) adalah suatu metode untuk mencapai AI. Umumnya, AI digunakan untuk pengambilan keputusan sedangkan ML digunakan untuk membantu sistem agar dapat belajar dari pengalaman sebelumnya. Artificial Intelligence mengembangkan sistem untuk meniru manusia sehingga sistem dapat merespon dan melakukan sesuatu, sedangkan Machine Learning membantu algoritma agar dapat bekerja secara otomatis.
Baca juga : Machine Learning vs Deep Learning Korelasi AI, Machine Learning dan Deep Learning
5. Tingkatkan Kemampuanmu dengan Belajar Machine Learning Bersama DQLab
Dari penjelasan di atas, kita dapat memahami bahwa Machine Learning akan terus belajar selama ia digunakan. Jadi tidak heran jika Machine Learning sering digunakan, maka tingkat akurasinya pun akan semakin baik dibanding dengan model yang dihasilkan di awal-awal. Hal ini dikarenakan Machine Learning akan banyak belajar seiring waktu pemakaian selama pengguna menggunakannya.
Ingin tahu lebih lanjut mengenai Machine Learning serta bagaimana membuat suatu model Machine Learning? Kunjungi langsung situs DQLab dan buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup dan nikmati pengalaman belajar bersama DQLab dengan mengakses module gratis "Introduction to Data Science". Kamu bisa mulai memperdalam ilmu kamu mengenai algoritma Machine Learning dan membangun portofolio datamu dengan belajar bersama DQLab!
Penulis : Salsabila Miftah Rezkia
Editor : Annissa Widya Davita