Mengenal Tipe Machine Learning: Causal Inference and Learning

Siapa sih yang kini tak kenal dengan machine learning (ML)? Teknologi ini kini menjadi bintang di bidang data dan kecerdasan buatan. Dari algoritma mobil otonom hingga rekomendasi film di Netflix, ML memainkan peran penting dalam banyak aspek kehidupan kita. Namun, tahukah kamu bahwa ML bukan hanya soal "memprediksi" atau "mengklasifikasikan"? Ada dimensi menarik dalam ML yang disebut Causal Inference and Learning.

Sebelum kita bahas lebih dalam, bayangkan saja ketika ada seseorang yang sedang meminum kopi, apakah dia akan lebih produktif? Atau, apakah pemasangan iklan benar-benar meningkatkan penjualan, atau hanya kebetulan saja? Di sinilah causal inference hadir, menjawab pertanyaan yang lebih mendalam tentang mengapa sesuatu terjadi, bukan hanya apa yang terjadi. Di dunia yang penuh dengan data ini, memahami hubungan sebab-akibat menjadi sangat penting untuk mengambil keputusan yang lebih baik.

1. Apa Itu Causal Inference dalam Machine Learning?

Causal inference adalah cabang ilmu yang fokus pada memahami dan memodelkan hubungan sebab-akibat. Sederhananya, ini adalah upaya untuk menjawab pertanyaan seperti, “Jika saya melakukan A, apakah B akan terjadi?” Namun, apa bedanya dengan korelasi yang sering kita dengar? Korelasi hanya menunjukkan adanya hubungan antara dua hal, tetapi tidak berarti satu menyebabkan yang lain. Contohnya, jumlah orang yang tenggelam mungkin berbanding lurus dengan konsumsi es krim, tetapi jelas bukan es krim yang menyebabkan tenggelamnya orang.

Dalam konteks causal inference, kita mencoba membedah hubungan ini lebih dalam. Contohnya di dunia bisnis “Bagaimana kita tahu bahwa iklan benar-benar meningkatkan penjualan?” Dengan causal inference, kita dapat memisahkan antara efek sebenarnya dari sebuah tindakan (causal effect) dengan kebetulan semata.

Selain di dunia bisnis, causal inference juga digunakan di bidang kesehatan, misalnya untuk mengevaluasi apakah obat tertentu efektif dalam menyembuhkan penyakit. Hal ini melibatkan pendekatan seperti eksperimen terkontrol acak (randomized controlled trials) atau metode observasional untuk mencari hubungan sebab-akibat.

2. Causal Learning: Bagaimana Mesin Belajar Sebab-Akibat?

Jika causal inference berfokus pada analisis hubungan sebab-akibat, causal learning adalah penerapannya dalam konteks machine learning. Di sini, mesin diajarkan untuk tidak hanya mengenali pola data, tetapi juga memahami hubungan sebab-akibat di balik data tersebut.

Bayangkan sebuah mesin yang mampu menentukan apakah sebuah kebijakan pemerintah, seperti subsidi bahan bakar, benar-benar memengaruhi tingkat konsumsi masyarakat. Untuk memahami ini, causal learning menggunakan alat seperti Directed Acyclic Graphs (DAG), yang membantu memetakan hubungan antar variabel secara visual.

Proses causal learning juga memanfaatkan algoritma seperti Do-Calculus, sebuah teknik untuk mengevaluasi bagaimana perubahan pada satu variabel memengaruhi variabel lain. Misalnya, jika kita mengintervensi variabel "promosi diskon," bagaimana ini memengaruhi variabel "jumlah pembelian"? Algoritma ini dirancang untuk mengeksplorasi skenario what-if yang penting dalam pengambilan keputusan.

Tentu saja, causal learning tidak hanya canggih, tetapi juga praktis. Salah satu tool yang populer di kalangan data scientist adalah library Python seperti DoWhy atau CausalNex, yang dirancang untuk membantu eksperimen dan analisis sebab-akibat dengan lebih mudah.

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

3. Mengapa Causal Inference Penting?

Di dunia yang semakin berbasis data, membuat keputusan yang salah bisa sangat mahal. Itulah mengapa causal inference menjadi kunci untuk pengambilan keputusan yang lebih baik. Bayangkan sebuah perusahaan teknologi besar ingin mengetahui apakah bekerja dari rumah (WFH) meningkatkan produktivitas karyawan. Tanpa causal inference, mereka hanya akan melihat korelasi sederhana: jika produktivitas naik selama masa WFH, apakah itu berarti WFH adalah penyebabnya?

Dalam bidang kesehatan, causal inference juga sangat penting untuk memahami dampak obat atau terapi baru. Misalnya, ketika vaksin COVID-19 dikembangkan, para ilmuwan menggunakan metode causal inference untuk mengevaluasi efektivitas vaksin dengan cepat dan akurat. Tanpa pendekatan ini, kita tidak akan tahu pasti apakah vaksin tersebut benar-benar memberikan perlindungan.

Namun, mengaplikasikan causal inference bukan tanpa tantangan. Dibutuhkan data yang berkualitas, model yang tepat, dan keahlian untuk menginterpretasi hasil. Meskipun begitu, peluang yang ditawarkan oleh pendekatan ini jauh lebih besar daripada hambatannya.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

4. Peluang Karir dan Aplikasi di Dunia Nyata

Nah, oleh karena itu, seiring dengan meningkatnya kebutuhan akan keputusan berbasis data yang lebih cerdas, keterampilan dalam causal inference dan causal learning menjadi sangat berharga. Profesi seperti Data Scientist, Policy Analyst, dan Research Scientist semakin mencari individu yang mampu mengintegrasikan teknik ini dalam pekerjaan mereka.

Di dunia startup, causal inference sering digunakan untuk eksperimen pertumbuhan (growth hacking), seperti mengukur dampak fitur baru pada tingkat retensi pengguna. Perusahaan teknologi besar seperti Google dan Amazon juga memanfaatkan causal learning untuk meningkatkan pengalaman pengguna. Misalnya, Amazon dapat menggunakan causal inference untuk memahami apakah perubahan pada tampilan situs benar-benar meningkatkan penjualan atau tidak.

Bagi kamu yang ingin belajar, banyak sumber daya yang tersedia. Kursus online di platform seperti Coursera dan edX menawarkan pelajaran tentang causal inference. Bahkan, ada tools gratis seperti DoWhy, PyStan, dan CausalImpact yang bisa kamu eksplorasi.

Gimana? Kamu tertarik untuk mengembangkan karier profesional di era ML dan AI ini? 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