Machine Learning & Penggunaanya Dalam Keseharian

Machine Learning adalah salah satu teknologi baru setelah perkembangan teknologi digital. Penggunaan Machine Learning tidak hanya terbatas pada perusahaan yang bergerak di bidang teknologi saja, namun hampir merambah ke semua sektor industri, misalnya sektor perbankan, kesehatan, retail, pendidikan, keamanan, dan masih banyak lagi. Teknologi ini menjadi sangat berguna bagi banyak industri disebabkan karena kelebihan yang dimiliki oleh Machine Learning. 

Dalam proses Machine Learning, komputer diberi data dan mempelajari pola dan korelasi di dalamnya. Kemudian, mesin ini dapat menggunakan pengetahuan yang telah didapatkan dari proses pembelajaran untuk memprediksi hasil atau membuat keputusan dalam situasi yang serupa dengan data pelatihan yang digunakan. Machine learning digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti deteksi penipuan, analisis risiko kredit, klasifikasi citra dan teks, pengenalan suara, dan banyak lagi.

Di artikel ini kita akan membahas mengenai kelebihan dan contoh penggunaan Machine Learning dalam kehidupan sehari-sehari. Yuk, simak pembahasannya!

1. Machine Learning

Machine Learning (ML) merupakan salah satu cabang dari ilmu komputer dan kecerdasan buatan yang memungkinkan sistem komputer untuk belajar dari data, meskipun tidak diprogram secara eksplisit. Dalam Machine Learning, algoritma-algoritma dan model-model statistik yang dibuat akan digunakan untuk menganalisis data, mengidentifikasi pola dan mencari trend di dalamnya, serta membangun model prediksi yang dapat digunakan untuk memprediksi hasil yang mungkin terjadi pada data baru.

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

2. Kelebihan Machine Learning

Penggunaan Machine Learning dapat mempermudah banyak pekerjaan yang ada di kehidupan kita. Beberapa kelebihan tersebut misalnya seperti:

• Machine Learning memungkinkan komputer untuk mempelajari pola dari data, hal ini bisa membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih akurat dan efisien.

• Dalam beberapa kasus, Machine Learning dapat menghasilkan hasil analisis yang lebih cepat daripada manusia, terutama ketika menangani data yang kompleks dengan volume data yang besar.

• Implementasi machine learning dapat membantu organisasi mengurangi biaya operasional dan meningkatkan efisiensi bisnis.

• Kemampuan untuk menangani data yang kompleks. Machine learning dapat membantu dalam menganalisis dan memproses data yang kompleks seperti gambar, video, dan data berstruktur.

• Machine learning dapat memprediksi hasil dan mengidentifikasi risiko dengan tingkat akurasi yang lebih tinggi, yang dapat membantu dalam pengambilan keputusan bisnis yang lebih baik.

• Machine learning dapat memungkinkan otomatisasi tugas-tugas yang berulang, seperti pengolahan data dan analisis, yang dapat meningkatkan efisiensi dan produktivitas.

  
  

3. Kelemahan Machine Learning

Meskipun machine learning memiliki banyak kelebihan dan dapat diaplikasikan secara yang luas, namun tetap saja teknologi ini memiliki beberapa kekurangan yang perlu diperhatikan:

• Ketergantungan pada data berkualitas. Model machine learning hanya akan menghasilkan akurasi tinggi di data yang digunakan untuk melatihnya, sehingga data yang buruk atau tidak lengkap dapat menghasilkan model yang buruk juga.

• Interpretasi yang sulit. Mesin pembelajaran dapat menghasilkan model yang sangat kompleks, dan interpretasi model dapat menjadi sangat sulit. Karena itu, menjelaskan bagaimana model membuat keputusan bisa menjadi tantangan.

• Pelatihan model machine learning dapat memakan waktu dan biaya yang cukup tinggi. Selain itu, proses tersebut juga memerlukan komputasi yang kuat dan kapasitas penyimpanan yang besar, yang dapat memakan biaya yang signifikan.

• Risiko overfitting. Overfitting terjadi ketika model terlalu kompleks dan terlalu cocok dengan data pelatihan, sehingga tidak dapat digeneralisasi ke data baru. Ini adalah risiko utama dalam pembelajaran mesin, yang dapat menyebabkan model tidak dapat digunakan dalam situasi dunia nyata.

• Penggunaan machine learning dapat menimbulkan masalah privasi dan keamanan, terutama jika data sensitif digunakan dalam pelatihan model atau dalam pengambilan keputusan. Ada risiko kebocoran informasi dan penggunaan data dengan cara yang tidak diinginkan.

  
  

Meskipun demikian, kekurangan-kekurangan ini dapat diatasi dengan pemilihan model yang tepat, pengolahan data yang hati-hati, serta pengujian model yang dilakukan secara ketat.

4. Pengaplikasian Machine Learning

Disadari ataupun tidak, penerapan Machine learning telah banyak digunakan dalam kehidupan sehari-hari kita. Berikut ini adalah beberapa contohnya:

• Asisten virtual. Asisten virtual seperti Siri, Google Assistant, dan Alexa menggunakan algoritma machine learning untuk memahami perintah suara pengguna dan memberikan jawaban yang tepat.

• Self Driving Car menggunakan teknologi machine learning untuk memahami lingkungan sekitar dan membuat keputusan yang aman saat berkendara.

• Analitik bisnis. Banyak perusahaan menggunakan machine learning untuk mengoptimalkan proses bisnis mereka. Contohnya termasuk memprediksi permintaan pasar, menganalisis perilaku pelanggan, dan mengoptimalkan rantai pasokan.

• Fraud Detection. Banyak perusahaan keuangan menggunakan machine learning untuk mendeteksi penipuan dan aktivitas mencurigakan pada kartu kredit dan rekening bank

• Diagnostik medis Teknologi machine learning digunakan dalam bidang medis untuk membantu dokter memahami gejala penyakit dan memprediksi risiko pasien terkena penyakit tertentu.

  
  

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

Pemanfaatan Machine Learning dalam kehidupan sehari-hari bukanlah hal yang bisa kita pungkiri. Adanya Machine Learning tidak hanya memberikan manfaat bagi para pemilik bisnis, namun juga bisa meringankan pekerjaan kita sebagai masyarakat biasa.

Agar tidak tertinggal dan bisa mengikuti perkembangan zaman, kita juga harus terus mengupgrade diri. Salah satunya adalah dengan mempelajari Machine Learning di DQLab.

DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT.  Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. 

Untuk mendapatkan pengalaman belajar menarik, buruan sign up di DQLab. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Analyst!

Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri