PROMO PUNCAK LEBARAN DISKON 99%
Belajar Data Science 6 Bulan BERSERTIFIKAT hanya Rp 99K!

1 Hari 4 Jam 2 Menit 7 Detik

Keunggulan Hingga Kelemahan Machine Learning yang Wajib Diketahui

Belajar Data Science di Rumah 09-Juli-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/ba6d324b893fb366afb26904224e00bd_x_Thumbnail800.jpg

Machine Learning merupakan salah satu teknologi yang lahir untuk mengimbangi perkembangan teknologi yang semakin canggih, khususnya teknologi digital. Perkembangan teknologi digital membuat banyak aspek dalam kehidupan ikut mengalami perubahan. Salah satunya adalah lahirnya mesin yang dapat mengerjakan pekerjaan yang umumnya hanya bisa dikerjakan oleh manusia. Hal ini karena mesin tersebut mengimplementasikan cara berpikir manusia.


Machine Learning sama halnya dengan teknologi-teknologi lainnya, yang pastinya memiliki kelemahan dan kelebihannya. Hingga saat ini memang belum ditemukan teknologi yang benar-benar sempurna tanpa celah. Secanggih apapun teknologi tersebut, pasti ada kelemahannya juga. Sehingga teknologi selanjutnya akan dibangun untuk melengkapi teknologi yang ada saat ini. Dalam artikel ini, kita akan membahas bagaimana manfaat serta kelemahan dari Machine Learning itu. Kelihatan menarik kan? Yuk, simak artikelnya!


1. Pengertian Machine Learning

Machine Learning

Machine Learning  jika diartikan dalam bahasa Indonesia berarti pembelajaran mesin. Teknologi ini merupakan bagian dari Artificial Intelligence (kecerdasan buatan). Fokus dari Machine Learning adalah membuat komputer dapat mengakses data dan mempelajari data tersebut secara mandiri. Hasil belajar ini akan menentukan kemampuan dari mesin tersebut untuk membuat keputusannya sendiri. Layaknya manusia, semakin beragam hal yang dipelajari, maka kemampuannya untuk memprediksi akan semakin meningkat. Kita dapat menggunakan tingkat akurasi dalam menilai keakuratan keputusan yang dihasilkan oleh Machine Learning.


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


2. Cara Kerja Machine Learning

Machine Learning

Cara kerja dari Machine Learning pada umumnya hampir mirip dengan proses belajar manusia. Terkadang untuk bisa membuat keputusan, kita sebagai manusia perlu melihat contoh kasus-kasus yang sejenis untuk menentukan mana keputusan yang terbaik, nah begitu pula pada Machine Learning. Dalam Machine Learning mereka akan mempelajari contoh-contoh yang ada di dalam data train (data yang digunakan untuk belajar oleh mesin). Dari hasil pembelajaran ini nantinya akan muncul model data, dimana model ini bisa digunakan untuk melakukan prediksi ataupun klasifikasi untuk data baru.


Secara garis besar, alur kerja Machine Learning akan meliputi proses pengumpulan data, mengeksplorasi data, pemilihan model dengan algoritma Machine Learning terbaik, melakukan testing terhadap model yang terpilih, evaluasi model, dan yang terakhir adalah prediksi.


3. Manfaat Machine Learning

Machine Learning

Bagi sebagian orang, Machine Learning sangat membantu kehidupan mereka agar menjadi lebih mudah. Nah, berikut ini adalah manfaat dari penggunaan Machine Learning:

  • Pola dan tren data dapat lebih mudah untuk diidentifikasi. Teknologi Machine Learning menjadi salah satu teknologi yang digunakan untuk mengolah data yang berukuran besar, termasuk untuk menemukan pola dan tren big data tersebut dalam waktu yang relatif singkat.

  • Akurasi yang meningkat seiring berjalannya waktu. Machine Learning membuat dirinya dapat terus belajar berdasarkan data yang ada. Hal ini membuat akurasi dari hasil prediksi dapat terus meningkat seiring banyaknya data yang dipelajari.

  • Mesin ini sangat mungkin berjalan tanpa adanya intervensi manusia.


4. Kelemahan Machine Learning

Machine Learning

Tidak hanya kelebihan, Machine Learning tentu saja memiliki beberapa kelemahan layaknya teknologi yang lainnya. Nah, beberapa kelemahan tersebut adalah:

  • Keterbatasan sumber daya manusia yang menguasai teknologi ini. Teknologi ini termasuk salah satu teknologi yang belum lama booming. Sehingga jumlah orang yang benar-benar mahir masih sangat sedikit dibandingkan jumlah kebutuhan yang ada.

  • Rentan terjadi kesalahan. Tentunya ada banyak hal yang mungkin tidak sesuai dengan harapan dari developer ketika mesin dibiarkan bekerja sendirian untuk menggantikan manusia. Selain itu, untuk proses diagnosis kesalahan yang terjadi, ternyata cukup memakan waktu.

  • Membutuhkan waktu agar hasilnya bisa dilihat. Hal ini tentu saja akan terjadi mengingat proses untuk mendapatkan model yang terbaik tidaklah singkat.


Baca juga : Kenali Algoritma Klasifikasi Machine Learning Terpopuler di Tahun 2021


Perkembangan teknologi Machine Learning ini dapat menjadi hal yang positif atau negatif, tergantung dari cara kita menyikapinya. Agar dapat beradaptasi dengan teknologi ini, maka kita perlu untuk terus meng-upgrade ilmu. Salah satunya adalah dengan mempelajari Machine Learning.


Jika kamu tertarik untuk mempelajari Machine Learning khususnya dengan menggunakan Python, kamu dapat berlangganan sebagai member premium DQLab, karena disana menyediakan pembelajaran yang berhubungan dengan Machine Learning. 


Selain mendapatkan ilmu tentang Machine Learning, kamu juga bisa mempelajari hal-hal lainnya, karena sekali berlangganan modul premium, maka kamu akan bisa mengakses semua modul premium yang disediakan oleh DQLab. Modul-modul tersebut dibungkus dalam bahasa pemrograman yang umum digunakan oleh praktisi data seperti SQL, R, dan Python. Yuk, tunggu apa lagi? Buruan sign up dan nikmati modulnya!


Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login