✨PROMO SPESIAL 11.11!✨
Belajar Data Bersertifikat 12 Bulan hanya 170K!
0 Hari 1 Jam 47 Menit 50 Detik

Catat! Ini 3 Tipe Machine Learning Paling Jarang Diketahui

Belajar Data Science di Rumah 13-Oktober-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1-longtail-rabu-07-2024-10-13-120830_x_Thumbnail800.jpg

Di era digital yang serba cepat ini, kita semua dikelilingi oleh teknologi pintar dari ponsel yang bisa mengenali wajahmu hingga aplikasi yang merekomendasikan lagu-lagu favorit. Tapi, pernahkah kamu bertanya-tanya bagaimana semua itu bisa terjadi? Jawabannya adalah machine learning atau pembelajaran mesin, teknologi yang memungkinkan mesin belajar dari data untuk membuat keputusan yang lebih cerdas.


Namun, tahukah kamu bahwa ada beberapa jenis machine learning yang jarang dibahas, tapi punya dampak besar di balik layar? Bukan hanya tentang mesin yang belajar dari data, tapi juga mesin yang bisa belajar untuk belajar dan mengambil keputusan cerdas tanpa banyak data. Kedengarannya seperti fiksi ilmiah, ya? Tenang, ini bukan film sci-fi, melainkan kenyataan yang sedang mengubah masa depan teknologi kita.


Di artikel ini, kita akan menjelajahi tiga jenis machine learning yang mungkin belum kamu ketahui: meta-learning, zero-shot learning, dan few-shot learning. Penasaran bagaimana mesin bisa belajar tanpa data? Yuk, kita bahas satu per satu secara lengkap!


1. Meta-Learning: Learning to Learn

Meta-learning terdengar seperti sesuatu dari film sci-fi, tetapi sebenarnya ini adalah konsep yang cukup logis. Jika machine learning biasa melatih mesin untuk mengenali pola dalam data tertentu, meta-learning mengambil langkah lebih jauh: mesin dilatih untuk belajar bagaimana cara belajar.


Pikirkan meta-learning sebagai otak yang mengatur cara otak lain bekerja. Misalnya, ketika kamu belajar cara memasak, di awal mungkin butuh waktu lama untuk menguasai resep baru. Namun, setelah beberapa kali memasak, kamu mulai mengerti pola dasar memasak: seperti kapan waktu yang tepat untuk menggoreng atau merebus.


Kamu tidak hanya tahu resep tertentu, tetapi juga cara memahami proses memasak secara keseluruhan. Inilah yang dilakukan meta-learning pada mesin: ia mengajarkan mesin cara mempelajari pola secara lebih cepat dan efisien, bahkan dalam situasi baru.

Machine Learning

Sumber: meta-learning.fastforwardlabs.com


Meta-learning sangat berguna dalam situasi di mana data terbatas atau situasi cepat berubah. Salah satu contoh nyatanya adalah dalam bidang kesehatan, di mana mesin dilatih untuk mengenali pola penyakit baru meskipun data pasien yang tersedia masih sedikit. Selain itu, dalam dunia self-driving cars, meta-learning dapat membantu mobil untuk mempelajari kondisi jalan baru dengan lebih cepat setelah menghadapi situasi serupa sebelumnya.


Mengapa ini penting? Meta-learning memiliki potensi besar di masa depan, terutama di dunia yang terus berkembang seperti saat ini. Mesin yang bisa belajar dengan lebih cepat dan beradaptasi dalam situasi baru jelas lebih unggul daripada mesin yang hanya belajar satu hal spesifik. Itulah mengapa meta-learning menjadi topik menarik yang harus kamu ketahui!


2. Zero-Shot Learning: Belajar Tanpa Contoh

Bayangkan ini: kamu menunjukkan gambar hewan yang belum pernah kamu lihat sebelumnya, tetapi anehnya, kamu bisa menebak dengan tepat apa jenis hewan tersebut. Menarik, bukan? Nah, inilah konsep dasar dari zero-shot learning.


Dalam machine learning tradisional, mesin dilatih menggunakan banyak contoh untuk mengenali pola tertentu. Tapi dengan zero-shot learning, mesin dapat mengenali atau mengklasifikasikan objek tanpa pernah melihat contoh spesifik dari objek tersebut sebelumnya.


Bagaimana ini bisa terjadi? Sederhananya, zero-shot learning melibatkan transfer pengetahuan. Mesin menggunakan informasi yang sudah dipelajari dari kategori lain untuk membuat keputusan tentang kategori baru yang belum pernah ditemui.


Misalnya, jika sebuah mesin telah dilatih untuk mengenali berbagai jenis kucing dan anjing, ia mungkin dapat mengidentifikasi bahwa seekor rubah adalah binatang berkaki empat dengan ekor berbulu, meskipun rubah belum pernah menjadi bagian dari dataset pelatihan awal. Mesin "menerka" karakteristik rubah dengan menggunakan atribut yang sudah dikenalnya dari hewan lain.


Machine Learning

Sumber: LearnOpenCV


Ini sangat berguna dalam dunia nyata, terutama ketika menghadapi situasi atau data yang tidak lengkap. Salah satu contoh aplikasinya adalah pada chatbot AI yang menggunakan natural language processing (NLP).


Chatbot ini mampu menjawab pertanyaan yang belum pernah diajarkan secara spesifik, dengan menggunakan pemahaman umum tentang bahasa manusia. Ketika seseorang bertanya sesuatu yang sedikit berbeda dari pola yang dikenal, AI bisa tetap memberikan jawaban yang relevan berkat zero-shot learning.


Potensi teknologi ini sangat besar. Zero-shot learning bisa diaplikasikan di berbagai bidang, mulai dari pengenalan wajah, analisis teks, hingga sistem keamanan. Dalam dunia keamanan, teknologi ini bisa digunakan untuk mengidentifikasi objek atau ancaman yang belum pernah terlihat sebelumnya, sesuatu yang sangat berguna dalam menghadapi ancaman yang terus berubah.


Mesin yang dilatih dengan zero-shot learning dapat beradaptasi dengan cepat tanpa memerlukan data spesifik yang ekstensif, yang seringkali sulit dikumpulkan atau diperbarui.


Singkatnya, zero-shot learning memungkinkan mesin menjadi lebih fleksibel, pintar, dan mandiri dalam membuat keputusan. Mesin tidak lagi harus "diberi tahu" setiap hal secara eksplisit, tapi justru belajar untuk menghubungkan titik-titik informasi yang sudah ada.


Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


3. Few-Shot Learning: Belajar dengan Sedikit Data

Jika zero-shot learning memungkinkan mesin belajar tanpa contoh, few-shot learning mengambil pendekatan yang sedikit berbeda namun tetap menarik: mesin dilatih untuk belajar dengan hanya sedikit contoh. Dalam machine learning tradisional, agar model bisa memahami suatu konsep atau pola, sering kali diperlukan ratusan hingga ribuan data pelatihan.


Namun, few-shot learning membuat mesin mampu mengenali pola hanya dengan beberapa contoh saja, kadang hanya satu atau dua contoh.

Machine Learning

Sumber: V7 Labs


Analoginya seperti ini: bayangkan kamu belajar memainkan alat musik baru. Dengan latihan yang cukup banyak, tentu kamu bisa memainkannya dengan baik. Tetapi bagaimana jika kamu hanya diberi waktu sebentar dan hanya sedikit kesempatan untuk mencoba? Few-shot learning adalah seperti belajar memainkan alat musik hanya dalam beberapa kesempatan, namun tetap mampu memainkannya dengan baik.


Teknologi ini sangat berguna ketika kita tidak memiliki banyak data yang tersedia. Bayangkan di bidang medis, di mana terkadang kita hanya memiliki sedikit data pasien dengan penyakit langka. Dalam kasus seperti ini, dengan few-shot learning, model AI tetap bisa belajar dan memberikan diagnosis yang akurat hanya dengan beberapa contoh kasus.


Salah satu aplikasi nyata few-shot learning yang menarik adalah pada sistem pengenalan gambar. Misalnya, kita ingin melatih AI untuk mengenali spesies burung yang jarang ditemukan. Dengan teknologi ini, kita hanya perlu menyediakan beberapa gambar burung tersebut, dan AI akan dapat mengenalinya dengan cukup baik di lain waktu. Semakin sering teknologi ini digunakan, semakin cerdas pula mesinnya, meskipun hanya diberikan data yang sedikit.


Perbedaan antara few-shot dan zero-shot learning adalah, pada few-shot learning, kita masih memberi beberapa data contoh, meski sangat terbatas. Keunggulan utama few-shot learning adalah kemampuannya untuk beradaptasi di lingkungan di mana pengumpulan data sangat terbatas atau mahal. Inilah yang menjadikan few-shot learning sangat relevan di era sekarang, di mana akses terhadap data besar terkadang sulit dicapai.


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


Kamu tertarik untuk menguasai bidang Machine Learning dan mengembangkan portofolio data yang berkualitas? Yuk, segera Sign Up ke 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: Lisya Zuliasyari


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login