PROMO SPESIAL 12.12
Belajar Data Science Bersertifikat, 6 Bulan hanya 120K!
0 Hari 4 Jam 7 Menit 56 Detik

Memahami Machine Learning Beserta Cara Kerjanya!

Belajar Data Science di Rumah 27-Agustus-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/longtail-senin-07-2024-08-27-154903_x_Thumbnail800.jpg
Follow Instagram dan LinkedIn kami untuk info karir dan topik menarik

Sahabat DQ pasti sudah tidak asing lagi dan sering dengar istilah machine learning, kan? Teknologi yang satu ini memang sedang naik daun dan banyak dibicarakan dalam berbagai industri. Melihat berbagai manfaatnya dalam berbagai bidang kehidupan, mulai dari pendidikan, kesehatan, hingga hiburan, machine learning semakin menjadi primadona. Tapi, sebenarnya, apa sih machine learning itu? Gimana sih cara kerjanya? Yuk, kita bahas lebih dalam melalui pembahasan berikut ini!


1. Machine Learning Sebenarnya Apa sih?

Bayangkan kamu punya teman yang jago banget main catur. Setiap kali dia main, dia selalu belajar dari kesalahan dan terus mengasah strateginya biar makin jago. Nah, machine learning itu mirip seperti temanmu tadi, tapi versi mesin! Secara sederhana, machine learning adalah cabang dari kecerdasan buatan (artificial intelligence atau AI) yang memungkinkan komputer untuk “belajar” dari berbagai kumpulan data dan  membuat keputusan atau prediksi tanpa perlu diprogram secara eksplisit.


Nah, di sinilah letak kecanggihan Machine Learning. Dengan memanfaatkan algoritma tertentu, komputer bisa mempelajari pola dari data yang diberikan, mengidentifikasi tren, dan membuat keputusan yang diharapkan berdasarkan pola, tren, atau pengalaman sebelumnya. Keren, kan? Misalnya, ketika kamu mendengar Spotify merekomendasikan lagu yang sesuai dengan selera kamu, itu hasil dari machine learning yang mempelajari kebiasaan mendengarmu.


2. Bagaimana Cara Kerja Machine Learning?

Nah, gimana sih cara mesin bisa "belajar"? Prosesnya ternyata nggak sesederhana itu, tapi aku akan coba jelasin dengan mudah. Pada dasarnya, machine learning terdiri dari beberapa tahap utama:

  1. Mengumpulkan Data
    Langkah pertama adalah mengumpulkan data yang banyak. Semakin banyak data yang dimiliki, semakin akurat pula hasil yang didapatkan. Data ini bisa dalam bentuk apa saja, seperti teks, gambar, video, atau bahkan angka-angka. Misalnya, jika kamu ingin membuat model Machine Learning yang bisa mengenali wajah, kamu harus mengumpulkan banyak gambar wajah sebagai data.

  2. Preprocessing Data
    Setelah data dikumpulkan, langkah berikutnya adalah mempersiapkan data tersebut agar bisa digunakan oleh algoritma Machine Learning. Data mentah sering kali tidak sempurna—bisa ada nilai yang hilang, atau format data yang tidak konsisten. Oleh karena itu, data perlu dibersihkan dan diubah menjadi format yang sesuai. Proses ini disebut preprocessing.

  3. Memilih Algoritma
    Di sinilah letak seni dari Machine Learning. Ada berbagai macam algoritma yang bisa dipilih, tergantung dari jenis data dan tujuan yang ingin dicapai. Beberapa algoritma populer adalah Decision Trees, Support Vector Machines (SVM), dan Neural Networks. Masing-masing algoritma memiliki cara kerja yang berbeda-beda dalam “belajar” dari data.

  4. Training Model
    Setelah algoritma dipilih, langkah berikutnya adalah melatih model. Proses ini melibatkan memberikan data ke algoritma yang sudah dipilih agar bisa belajar dan menemukan pola dari data tersebut. Misalnya, jika kita melatih model untuk mengenali wajah, kita akan memberi gambar-gambar wajah dan memberitahu model mana yang benar dan mana yang salah. Seiring waktu, model akan semakin "pintar" dalam mengenali wajah.

  5. Testing Model
    Setelah model dilatih, kita harus memastikan bahwa model tersebut bekerja dengan baik. Caranya adalah dengan menguji model menggunakan data baru yang belum pernah dilihat oleh model sebelumnya. Jika model bisa membuat prediksi yang akurat, maka model tersebut bisa dianggap berhasil.

  6. Evaluasi dan Optimasi
    Proses terakhir adalah mengevaluasi performa model. Jika hasilnya belum memuaskan, maka kita bisa mengoptimasi model tersebut dengan berbagai cara, seperti mengganti algoritma, menambah data, atau mengubah parameter model.


Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


3. Contoh Penerapan Machine Learning dalam Kehidupan Sehari-hari

Machine Learning bukan hanya konsep atau teori tentang teknologi komputer saja. Lebih jauh dari itu, teknologi yang satu ini sudah diterapkan di berbagai aspek kehidupan kita sehari-hari. Yuk, lihat beberapa contohnya!

  • Rekomendasi Produk: Saat kamu berbelanja online, pernahkah kamu melihat rekomendasi produk yang sepertinya pas banget dengan apa yang kamu butuhkan? Itu adalah hasil dari Machine Learning yang menganalisis kebiasaan belanja kamu dan pengguna lainnya.

  • Asisten Virtual: Seperti Siri atau Google Assistant, asisten virtual ini menggunakan Machine Learning untuk memahami perintah suara dan memberikan respons yang sesuai.

  • Pengolahan Gambar: Teknologi ini digunakan dalam aplikasi pengeditan foto untuk memperbaiki gambar secara otomatis, seperti memperjelas gambar yang buram atau menghapus objek yang tidak diinginkan.

  • Prediksi Cuaca: Dengan data cuaca yang besar, Machine Learning dapat membantu memprediksi cuaca dengan lebih akurat, sehingga kamu bisa merencanakan aktivitas dengan lebih baik.


  • Mobil Otonom: Salah satu teknologi masa depan yang sedang dikembangkan adalah mobil otonom. Mobil ini bisa "mengemudi" sendiri dengan menggunakan machine learning untuk memahami lingkungan sekitarnya dan mengambil keputusan di jalan.


  • Deteksi Penipuan: Di dunia perbankan, machine learning digunakan untuk mendeteksi transaksi yang mencurigakan atau berpotensi penipuan. Model ini belajar dari pola transaksi sebelumnya untuk mengidentifikasi anomali.


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


4. Mengapa Machine Learning Penting untuk Masa Depan?

Machine Learning memiliki peran yang sangat penting dalam perkembangan teknologi masa depan. Dengan semakin banyaknya data yang tersedia, kemampuan komputer untuk belajar dari data dan membuat keputusan cerdas, meningkatkan efisiensi, dan memberikan pengalaman yang lebih baik kepada pelanggan, sehingga akan menjadi kunci utama dalam berbagai inovasi teknologi. 


Bagi siapapun yang ingin berkarir di dunia teknologi, memahami Machine Learning dapat menjadi nilai tambah yang lebih baik untuk personal branding kamu, sehingga membuka banyak peluang kerja. Mulai dari menjadi Data Scientist, Machine Learning Engineer, hingga AI Researcher. Banyak startup atau perusahaan teknologi besar yang mencari talenta-talenta di bidang ini, dan tentunya gaji yang ditawarkan juga sangat menggiurkan! 


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 Belajar
Machine Learning Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajar & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Machine Learning

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login