Jenis & Cara Algoritma Machine Learning Bekerja

Algoritma machine learning berperan penting dalam kehidupan kita sehari-hari, baik dalam teknologi yang kita gunakan, layanan kesehatan yang kita terima, maupun dalam pengelolaan keuangan yang kita lakukan.

Dengan kemampuan untuk belajar dari data dan membuat keputusan yang lebih cerdas dari waktu ke waktu, machine learning telah membuka peluang baru dalam inovasi dan efisiensi. Yuk cari tahu lebih lanjut apa itu ML dan jenis-jenisnya pada artikel berikut!

1. Apa itu Machine Learning?

Machine Learning (ML) adalah cabang dari kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) yang memungkinkan mesin untuk belajar dari data tanpa harus diprogram secara eksplisit. Pada dasarnya, algoritma machine learning dirancang untuk mengenali pola dalam data dan membuat keputusan atau prediksi berdasarkan pola tersebut.

Dengan kata lain, ML memungkinkan sistem komputer untuk meningkatkan kinerjanya secara otomatis berdasarkan pengalaman yang didapat dari data. Berbeda dari metode tradisional di mana setiap langkah harus diatur oleh manusia, ML bekerja secara otomatis untuk meningkatkan presisi prediksi dengan mengasah kemampuannya melalui latihan dengan data yang tersedia.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. Jenis-Jenis Algoritma Machine Learning

Algoritma machine learning dapat dikategorikan ke dalam tiga kelompok utama: supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning. Supervised learning melibatkan pelatihan model menggunakan data yang sudah memiliki label atau jawaban yang benar, seperti pada masalah klasifikasi dan regresi. Algoritma seperti regresi linier, decision tree, dan random forest termasuk dalam kategori ini.

Unsupervised learning digunakan ketika data tidak memiliki label, sehingga algoritma harus menemukan pola atau struktur tersembunyi dalam data, seperti pengelompokan (clustering) dengan algoritma seperti K-Means dan Principal Component Analysis (PCA).

Terakhir, reinforcement learning bekerja dengan cara memberikan reward dan punishment pada sistem berdasarkan tindakan yang diambil, di mana sistem belajar melalui percobaan dan kesalahan untuk mencapai tujuan tertentu. Algoritma ini sering digunakan dalam pengembangan agen AI untuk bermain game atau mengontrol robot.

3. Bagaimana Algoritma Machine Learning Bekerja?

Secara umum, algoritma machine learning bekerja melalui beberapa tahap utama: pengumpulan data, pra-pemrosesan data, pelatihan model, pengujian model, dan implementasi. Pada tahap pertama, data dikumpulkan sebagai input dasar bagi algoritma.

Selanjutnya, data tersebut diproses melalui langkah-langkah seperti pembersihan data (data cleaning) dan transformasi untuk menghilangkan noise atau data yang tidak relevan. Tahap berikutnya adalah pelatihan model, di mana algoritma mempelajari pola dalam data untuk membuat prediksi atau keputusan.

Model yang telah dilatih ini kemudian diuji menggunakan data baru untuk menilai akurasi dan kinerjanya. Setelah tahap pengujian selesai, model yang berhasil akan diterapkan ke dalam situasi nyata. Seluruh proses ini dilakukan berulang kali, di mana algoritma terus menyempurnakan kinerjanya seiring bertambahnya data yang diproses.

4. Penerapan Nyata Algoritma Machine Learning

Machine learning telah diterapkan di berbagai bidang kehidupan dan memiliki dampak dalam mempermudah pekerjaan manusia serta meningkatkan efisiensi di berbagai industri. Beberapa aplikasi nyata dari algoritma machine learning dapat dilihat di bidang teknologi, kesehatan, dan keuangan, yang dijelaskan di bawah ini.

a. Bidang Teknologi

Bidang teknologi adalah salah satu area paling berkembang dalam penerapan machine learning. Salah satu contoh yang paling populer adalah sistem rekomendasi, seperti yang digunakan oleh YouTube, Netflix, atau Spotify. Algoritma di balik sistem ini mempelajari perilaku pengguna untuk memberikan rekomendasi konten yang sesuai dengan preferensi mereka.

Selain itu, machine learning juga memainkan peran penting dalam pengenalan wajah dan suara, seperti yang diterapkan pada perangkat Apple dengan Face ID atau asisten virtual seperti Siri dan Google Assistant. Teknologi ini menggunakan supervised learning untuk mengenali pola dalam data, memungkinkan perangkat mengenali pengguna atau memahami perintah dengan lebih akurat seiring waktu.

b. Bidang Kesehatan

Dalam dunia kesehatan, machine learning telah membawa perubahan besar dalam diagnosis medis, pengobatan, dan penelitian farmasi. Contohnya adalah penggunaan algoritma untuk menganalisis gambar medis seperti MRI, CT scan, atau X-ray. Dengan kemampuan untuk mengenali pola yang tidak selalu terlihat oleh mata, algoritma ini dapat mendeteksi penyakit seperti kanker dengan lebih dini dan lebih akurat.

Selain itu, machine learning juga digunakan dalam prediksi perkembangan penyakit serta personalisasi perawatan pasien berdasarkan riwayat kesehatan dan data genetik. Di masa depan, ML diharapkan akan semakin membantu dalam pengembangan obat baru dengan cara mempercepat proses penemuan molekul yang berpotensi menjadi obat.

c. Bidang Keuangan

Dalam industri keuangan, algoritma machine learning telah digunakan secara luas untuk berbagai keperluan, mulai dari deteksi penipuan hingga prediksi pasar saham. Salah satu penerapan penting ML adalah dalam deteksi anomali untuk mengidentifikasi aktivitas transaksi yang mencurigakan dan berpotensi penipuan. Dengan mempelajari pola transaksi yang normal, algoritma dapat mengenali jika ada aktivitas yang tidak biasa dan mengeluarkan peringatan dini.

Selain itu, machine learning juga membantu dalam pengelolaan risiko kredit, di mana algoritma digunakan untuk menilai kelayakan kredit seseorang berdasarkan data historis, seperti riwayat pembayaran dan pengeluaran. Di pasar saham, machine learning digunakan untuk menganalisis tren dan pola historis guna memprediksi pergerakan harga di masa depan, membantu perusahaan dan investor dalam membuat keputusan investasi yang lebih tepat.

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

Agar mampu menerapkan ML di berbagai bidang, dibutuhkan pemahaman dasar dulu tentang Machine Learning. Dimana ya tempat belajar yang tepat untuk mengasah skill tersebut? Nah, DQLab adalah jawabannya. 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 ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner dan persiapkan diri untuk menguasai machine learning!