Machine Learning Model, Bagian dari AI

Machine Learning adalah cabang dari ilmu Data Science yang kian populer seiring berkembangnya teknologi. Artificial Intelligence (AI) atau kecerdasan buatan merupakan bidang ilmu komputer yang menekankan penciptaan mesin cerdas yang bekerja dan bereaksi seperti manusia.

Saat kita membahas tentang Artificial Intelligence dan Data Science, makan kurang lengkap jika tidak membahas Machine Learning di dalamnya.  Ketiga hal ini sama-sama memiliki peran penting dalam perkembangan teknologi.

Jika kamu adalah seorang yang berasal dari non IT, tenang saja jangan khawatir karena setiap orang memiliki kesempatan yang sama untuk mempelajarinya. Karena pada dasarnya Machine Learning dan Data Science tidak hanya terbatas di background pendidikan tertentu, mengingat pada era digital transformation saat ini, ilmu ini dapat digunakan di semua lini bisnis.

Lalu sebenarnya apa itu Machine Learning? Mari kita bahas pada artikel berikut ini apa hubungannya Machine Learning dan Artificial Intelligence. Yuk simak pembahasannya!

1. Definisi Machine Learning

Machine Learning merupakan aplikasi kecerdasan buatan (AI) yang menyediakan sistem yang  secara otomatis dapat belajar dan meningkatkan sistem berdasarkan pengalaman tanpa secara eksplisit diprogram. Machine Learning berfokus pada pengembangan program komputer yang dapat mengakses data dan menggunakannya untuk belajar sendiri. Machine Learning diibaratkan sebagai proses mesin “belajar” dengan menganalisa data dalam jumlah besar.

Sebagai contoh, kamu tidak lagi harus menulis program baru untuk mengetahui gambar wajah kucing dan manusia, mesin dapat dilatih dengan beberapa gambar sehingga mesin dapat mengenal objek tersebut. Machine Learning dapat mencari pola dalam data dan membuat keputusan berdasarkan contoh yang diberikan. 

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

2. Hubungan Machine Learning dan Artificial Intelligence

Machine Learning adalah bagian dari Artificial Intelligence yang saling bersilangan dengan Knowledge Discovery dan Data Mining. Kedua hal ini pastinya sudah tidak asing lagi keberadaannya dalam industri teknologi.

Contoh kasus yang pasti sudah banyak dikenal oleh orang-orang adalah teknologi Siri yang dapat merespon dan melakukan perintah melalui suara manusia. Machine Learning merupakan bagian dari Artificial Intelligence yang dapat mempelajari sistem dari sebuah data, lalu mengidentifikasi pola dan membuat keputusan dengan campur tangan manusia. 

3. Cara Kerja Machine Learning

Berikut beberapa tahapan kerja Machine Learning, yaitu:

• Pemilihan data, memisahkan data menjadi 3 bagian, pertama data yang akan dilatih (training data), kedua data yang akan digunakan untuk validasi (validation data), dan yang terakhir adalah data yang digunakan untuk percobaan prediksi (test data).

• Pemodelan data, menggunakan training data untuk membangun model menggunakan fitur-fitur yang sesuai dengan tujuannya.

• Validasi model, uji validasi model yang telah ada dengan validation data. Tujuannya adalah untuk mendapatkan feedback dari analisa yang dilakukan.

• Menguji model, melihat perbandingan dari kinerja model yang sudah divalidasi dengan test data.

• Menggunakan test model, mengaplikasikan model yang sudah dilatih untuk membuat prediksi data baru.

• Menyesuaikan model, memperbaiki kinerja algoritma dengan data yang lebih banyak dengan fitur yang berbeda dan parameter yang disesuaikan.

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 : Kenali Algoritma Klasifikasi Machine Learning Terpopuler di Tahun 2021

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.

Tertarik untuk mengeksplorasi kegunaan Machine Learning lebih luas? Yuk belajar cara kerja Machine Learning untuk berbagai case dengan modul DQLab! Project pada modul DQLab disusun oleh profesional di bidang data sehingga case yang diangkat adalah case yang terjadi di dunia industri yang sesungguhnya.

DQLab adalah platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science dan Artificial Intelligence dengan menggunakan bahasa pemrograman populer seperti R dan Python. Menariknya, DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai Data Science secara lebih mendalam.

DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal Data Science sama sekali.

i

Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif, yuk sign up sekarang di DQLab.id atau ikuti training corporate DQLab dengan klik tautan https://dqlab.id/b2b  berikut untuk informasi lebih lengkapnya! Ingin akses semua modul DQLab? Yuk signup sekarang!