Mengenal Machine Learning dari Pengertian Hingga Implementasi

Machine learning merupakan istilah yang sedang naik daun beberapa tahun ini. Teknologi ini mulai banyak diterapkan di berbagai bidang karena fungsinya yang sangat membantu proses mengolah data dan juga memudahkan aktivitas manusia.

Dengan adanya digitalisasi, hampir seluruh aktivitas manusia terbantu dengan sistem, contohnya untuk komunikasi, berbelanja, dan lain sebagainya. Tentu saja aktivitas-aktivitas tersebut akan menghasilkan data yang terus bertumpuk. 

Data ini bisa digunakan untuk menggali informasi di dalamnya dan menjadi dasar dalam pengambilan keputusan. Teknologi machine learning dapat diandalkan untuk hak tersebut. Selain itu machine learning juga dapat digunakan untuk memberikan pengalaman menarik bagi pelanggan

Ketika belajar tentang data, machine learning bukanlah istilah asing. Machine learning bahkan menjadi skill yang wajib dikuasai calon praktisi data. Praktisi data seperti Data Analyst atau Data Scientist bertugas mengolah data dalam jumlah yang sangat banyak atau disebut juga dengan Big Data. 

Perlu tools dan teknologi canggih yang mampu mengolah big data. Machine learning adalah teknologi yang powerful untuk mengolah big data. Di artikel kali ini DQLab akan membahas mengenai machine learning dan contoh pengaplikasiannya. Yuk, simak dibawah ini!

1. Apa Itu Machine Learning

Machine learning adalah sistem pembelajaran mesin yang dirancang agar dapat mempelajari data dengan sendirinya tanpa perlu diprogram ulang secara berkala. Machine learning akan mempelajari data yang diberikan kemudian menghasilkan output sesuai algoritma yang diterapkan.

Istilah machine learning diciptakan oleh Arthur Samuel pada 1959 dan mendefinisikan machine learning sebagai bidang studi yang memberi komputer kemampuan untuk belajar tanpa diprogram secara eksplisit. Dalam machine learning semakin banyak data input yang diberikan, semakin terlatih machine learning tersebut dan akan semakin memberikan output sesuai yang diinginkan. Machine learning dikemabangkan berdasarkan disiplin ilmu seperti matematika, statistika, dan data mining. 

Adapun algoritma yang digunakan dalam membangun machine learning yaitu supervised learning, unsupervised learning, semi-supervised learning, dan reinforcement learning. Setiap pembelajaran mesin tersebut mempunyai cara kerjanya masing-masing.

Untuk menerapkan machine learning ada tahapan yang harus dilakukan yaitu mengumpulkan data, preprocessing data, training data, serta validasi data dan test model. Beberapa keunggulan machine learning yaitu dapat menggunakan data dengan jumlah sedikit, bisa menggunakan hardware yang biasa saja, algoritma yang mudah diinterpretasikan, dan butuh waktu yang sebentar untuk eksekusinya.

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

2. Ketahui Perbedaannya dengan Deep Learning

Dalam Artificial Intelligence, tidak hanya machine learning yang termasuk di dalamnya salah satu diantaranya adalah deep learning. Deep Learning atau sering juga dikenal dengan Deep Structured Learning adalah sistem yang terdiri dari algoritma tingkat tinggi pada data dengan menggunakan berbagai fungsi yang ditata berlapis-lapis dan mendalam. 

Singkatnya deep learning adalah metode pembelajaran mesin yang meniru cara kerja sistem saraf manusia. Sistem saraf manusia sangat kompleks sehingga kita dapat dengan mudah mengenali suara atau benda yang ada disekitar kita. Sistem inilah yang diadaptasi oleh deep learning dengan menerapkan struktur dan dan jaringan dalam jumlah yang sangat banyak bahkan ratusan untuk pembelajaran mesinnya. 

Algoritma deep learning dapat melakukan pembelajaran secara mandiri sehingga dapat digunakan sebagai pedoman dalam pemecahan suatu masalah dari yang mudah hingga yang kompleks. Beberapa jenis algoritma deep learning yaitu:

• Deep Neural Networks (DNN) merupakan sebuah struktur algoritma yang berlapis-lapis yang dirancang untuk mengenali pola yang disebut neural network (NN).

• Artificial Neural Networks (ANN) merupakan algoritma yang mensimulasikan kerja otak manusia. ANN akan menerima informasi pada nodes yang terkumpul dalam satu layer kemudian diteruskan dan diproses pada layer selanjutnya (hidden layer).

• Convolutional Neural Networks (CNN) merupakan algoritma yang memindai bagian per bagian area pada objek untuk dijadikan node.

3. Penerapan Machine Learning di Bidang Perbankan

Perusahaan yang bergerak di bidang finance seperti bank menggunakan machine learning dalam aktivitasnya. Bank menggunakannya untuk mencegah terjadinya penipuan, kredit, dan m-banking. Volume transaksi di sebuah bank biasanya sangat tinggi sehingga sulit jika transaksi yang terjadi ditinjau secara manual. 

Machine learning dapat diterapkan untuk menentukan apakah transaksi tersebut masuk ke dalam penipuan atau tidak berdasarkan faktor-faktor tertentu yang disertakan. Hal ini juga dapat dipakai untuk sistem kredit. Ketika ada pengajuan kredit, bagian terkait harus menentukan apakah disetujui atau tidak. Machine learning dapat membantu pengambilan keputusan kredit yang diajukan nasabah secara cepat berdasarkan penilaian resiko tertentu. 

Sahabat DQ mungkin ada yang menggunakan mobile-banking. Teknologi ini memang dirancang  untuk mempermudah berbagai transaksi nasabah. Nah, machine learning diterapkan untuk menciptakan layanan praktis bagi nasabah sehingga dapat melakukan transaksi secara mandiri dimanapun seperti transfer, cek saldo, pembayaran tagihan, dan lain sebagainya.

Bahkan sekarang nasabah dapat membuka rekening baru tanpa harus pergi ke bank. Cukup dengan mempersiapkan data diri yang diminta dan ikuti alur registrasinya. 

4. Penerapan Machine Learning di Bidang Transportasi

Contoh penerapan machine learning juga dapat kita lihat dalam bidang transportasi. Machine learning mampu memberi arah dan mempersingkat waktu perjalanan. Sahabat DQ mungkin pernah menggunakan Google Maps untuk pergi ke suatu tempat.

Google maps menggunakan data lokasi dari smartphone kita kemudian memeriksa arus lalu lintas secara real time. Sehingga kita dapat menuju lokasi yang diinginkan dalam waktu lebih singkat dengan rute tercepat yang diberikan Google maps. 

Tidak hanya itu, machine learning yang diterapkan juga dapat menganalisis harga perjalanan, akurasi lokasi penjemputan, mengoptimalkan rute terpendek, dan mendeteksi penipuan. Ini sangat bermanfaat ketika kita menggunakan layanan transportasi online.

Tersedia juga pilihan layanan transportasi online yang terhubung langsung dengan aplikasi dari layanan tersebut yang telah terpasang di smartphone kita sebelumnya, contohya ojek online yang saat ini lebih sering digunakan. 

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

Ingin jadi Data Scientist handal? Maka perdalam skill machine learning. Teknologi machine learning adalah skill yang wajib dikuasai. Data Scientist bertugas membangun machine learning yang dapat membantu proses pengolahan data di perusahaan. Hal ini akan sangat berdampak dalam kemajuan bisnis perusahaan. Oleh karena itu, machine learning menjadi bekal penting untuk berkarir sebagai Data Scientist. 

Yuk, gabung di DQLab.id! Kamu akan belajar machine learning dari dasar sehingga talenta data dari non IT pun dapat mempelajari dan menguasainya. Dengan mentor data dan pembelajaran terstruktur akan lebih memudahkan pemula meningkatkan skill machine learning yang berdampak di industri. 

Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya