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. 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.

Machine Learning 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: Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. Machine Learning: Membutuhkan Training Data dan Validation Data

Machine Learning membutuhkan model pelatihan untuk membiasakan mesin mengelola dan memprediksi suatu hal. Secara teknis, seluruh proses persiapan model machine learning terdiri dari 6 langkah. Kerangka kerja ini mewakili cara paling dasar yang digunakan data scientist dalam menangani machine learning.

1. Pengumpulan Data:

Mengumpulkan data yang dibutuhkan adalah langkah awal dari seluruh proses. Tim khusus yang terdiri dari data scientist atau orang yang memahami domain bisnis akan menentukan data yang akan digunakan untuk pelatihan. Langkah ini juga dapat disebut sebagai "definisi masalah".

2. Persiapan Data dan Rekayasa Fitur (Feature Engineering):

Data yang telah dikumpulkan akan melalui berbagai transformasi. Proses ini sering kali dilakukan secara manual untuk memformat, membersihkan, memberi label, dan memperkaya data, agar kualitas data untuk model di masa depan dapat diterima. Setelah data siap, data scientist mulai melakukan rekayasa fitur. Fitur adalah nilai-nilai data yang akan digunakan oleh model, baik saat pelatihan maupun saat produksi. Jadi, data scientist akan mengeksplorasi data yang tersedia, menentukan atribut mana yang memiliki kekuatan prediktif paling tinggi, lalu menyusun serangkaian fitur yang optimal.

3. Pemilihan Algoritma:

Langkah ini biasanya dilakukan sejalan dengan langkah-langkah sebelumnya, karena memilih algoritma adalah salah satu keputusan awal dalam machine learning. Di inti setiap model terdapat algoritma matematika yang menentukan bagaimana model akan menemukan pola dalam data.

4. Pelatihan Model (Model Training):

Pelatihan adalah bagian utama dari seluruh proses. Untuk melatih model agar dapat membuat prediksi terhadap data baru, data scientist akan menyesuaikan (fit) model tersebut dengan data historis agar model dapat "belajar".

5. Pengujian dan Validasi:

Model yang sudah dilatih kemudian diuji terhadap data uji (testing data) dan data validasi untuk memastikan tingkat akurasi prediktif yang tinggi. Dengan membandingkan hasil dari berbagai pengujian, model bisa disesuaikan, dimodifikasi, atau dilatih ulang dengan data yang berbeda. Pelatihan dan evaluasi adalah fase yang bersifat iteratif dan terus dilakukan hingga model mencapai tingkat prediksi yang dianggap memuaskan.

6. Implementasi (Deployment):

Tahap akhir adalah menerapkan model machine learning ke dalam lingkungan produksi. Pada tahap ini, pengguna akhir dapat memanfaatkan model untuk mendapatkan prediksi secara langsung berdasarkan data yang sedang berjalan (live data).

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: Mengenal NLP, Salah Satu Produk Machine Learning

5. Realita Implementasi Machine Learning di Dunia Industri

Meski Machine Learning semakin populer, kenyataannya penerapan model ML ke dalam sistem produksi tidak semudah kelihatannya. Mengutip dari The New Stack, 63% dari 745 responden menyatakan sudah pernah mengembangkan dan menerapkan model ML ke dalam produksi. Namun, hanya 14% di antaranya yang mampu menyelesaikan proses deployment dalam waktu 7 hari atau kurang. Sebagian besar (40%) butuh lebih dari satu bulan.

Lebih lanjut, menurut laporan Algorithmia, data ini dianggap lebih realistis dibanding temuan Dotscience yang menyebutkan 80% perusahaan butuh lebih dari enam bulan untuk deployment. Hal ini disebabkan karena banyak perusahaan dalam survei tersebut masih dalam tahap evaluasi use case dan baru pertama kali mencoba Machine Learning.

Bahkan menurut survei dari Alegion terhadap 277 data scientist dan profesional AI, sebanyak 78% proyek ML terhenti sebelum berhasil masuk tahap produksi. Fakta ini menunjukkan bahwa meskipun konsep ML terlihat menjanjikan, ada berbagai tantangan kompleks dalam praktiknya, mulai dari kualitas data, pemilihan model, hingga proses integrasi dengan sistem yang sudah ada.

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.

FAQ

1. Apa langkah pertama yang dilakukan dalam membangun model Machine Learning?

Langkah pertama adalah mengumpulkan data yang relevan. Tim data scientist atau ahli domain bisnis akan menentukan jenis data yang dibutuhkan untuk pelatihan model. Langkah ini juga dikenal sebagai definisi masalah, karena data yang dikumpulkan harus sesuai dengan tujuan model yang ingin dibangun.

2. Apa itu feature engineering dan mengapa penting?

Feature engineering adalah proses mengolah dan memilih atribut data (fitur) yang paling relevan dan berpengaruh terhadap prediksi model. Proses ini penting karena kualitas fitur sangat menentukan akurasi model, baik saat pelatihan maupun saat digunakan di dunia nyata (produksi).

3. Bagaimana cara mengetahui apakah model Machine Learning sudah siap digunakan?

Model dikatakan siap jika telah melalui pengujian dan validasi menggunakan data uji dan data validasi, dan menunjukkan tingkat akurasi prediksi yang memuaskan. Proses ini bersifat iteratif, artinya model mungkin perlu beberapa kali pelatihan ulang hingga performanya dianggap layak untuk diterapkan ke dalam sistem produksi (deployment).

Gimana sahabat DQ? Seru banget kan membahas soal machine learning beserta jenis-jenisnya. Eits, kalau kamu masih bingung soal model machine learning, tenang aja. Yuk, segera ambil kesempatan untuk Sign Up dengan bergabung bersama DQLab! Disini kamu bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho. Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri.

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!

Penulis: Reyvan Maulid

Editor : Annissa Widya Davita