Natural Language Processing (NLP) di Machine Learning
Machine Learning adalah teknologi yang bisa melakukan analisis secara otomatis tanpa harus diprogram secara eksplisit. Karena kemudahannya, teknologi ini mulai diterapkan dalam berbagai bidang. Hal ini akhirnya membuat teknologi Machine Learning mulai dikombinasikan dengan teknologi lainnya untuk mendapatkan hasil yang lebih baik. Misalnya saja pengkombinasian antara Machine Learning dan Natural Language Processing.
Natural Language Processing (NLP) sendiri merupakan cabang dari Artificial Intelligence atau kecerdasan buatan yang fokusnya pada pemahaman dan penghasilan bahasa manusia secara alami oleh komputer. NLP dapat dikombinasikan dengan teknik-teknik Machine Learning untuk memahami, menganalisis, dan menghasilkan teks yang mirip dengan hasil manusia. Dalam artikel ini kita akan membahas tentang NLP dan hubungannya dengan Machine Learning. Yuk, simak pembahasannya!
1. Mengenal Natural Language Processing
Sebelum kita membahas tentang NLP dan hubungannya dengan Machine Learning, ada baiknya kita mengenal teknologi tersebut terlebih dahulu. Pada dasarnya, NLP akan melibatkan pemrosesan bahasa alami manusia oleh komputer. Hal ini bertujuan untuk membuat komputer bisa memahami, menganalisis, serta merespons teks yang dibuat dengan bahasa manusia sehari-hari dengan cara yang serupa dengan manusia. Contoh tugas NLP meliputi pengenalan entitas, pemahaman makna, penerjemahan bahasa, analisis sentimen, serta generasi teks.
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
2. Hubungan dengan Machine Learning
Machine Learning memainkan peran kunci dalam pengembangan solusi NLP. Teknik-teknik Machine Learning digunakan untuk melatih model untuk memahami struktur dan pola dalam teks manusia. Berikut adalah beberapa contoh teknik Machine Learning yang sering digunakan dalam NLP, misalnya seperti Supervised Learning (dengan menggunakan data yang telah dilabeli) untuk klasifikasi teks, Unsupervised Learning (datanya tidak dilabeli) untuk pengelompokan dan reduksi dimensi teks, sera Reinforcement Learning untuk penerjemahan bahasa dan generasi teks.
3. Penggunaan Data sebagai Input
Salah satu aspek penting dari NLP adalah penggunaan data sebagai input untuk melatih model Machine Learning. Data teks manusia yang dilabeli sering digunakan untuk melatih model Supervised Learning untuk tugas-tugas seperti klasifikasi teks atau analisis sentimen. Sementara itu, data teks yang tidak dilabeli sering digunakan untuk melatih model Unsupervised Learning untuk tugas-tugas seperti pengelompokan atau reduksi dimensi teks.
4. Penerapan dalam Berbagai Bidang
NLP termasuk salah satu teknologi yang bisa diaplikasikan secara luas dalam berbagai bidang, termasuk dalam pengolahan teks, analisis data, pengenalan ucapan, sistem cerdas, dan masih banyak lagi. Contoh penerapan NLP yang paling sering digunakan adalah pencarian web, analisis media sosial, chatbot, penerjemahan bahasa, analisis teks medis, dan pemanfaatan teknologi NLP pada software serta aplikasi lainnya.
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
Tidak bisa dipungkiri, teknologi NLP dan Machine Learning saling terkait erat dalam pengembangan solusi untuk Natural Language Processing. Penggunaan teknik-teknik Machine Learning dalam NLP memungkinkan komputer untuk memahami, menganalisis, dan menghasilkan teks yang mirip dengan bahasa manusia dengan tingkat akurasi dan kompleksitas yang semakin meningkat.
Untuk bisa menguasai Machine Learning, kita bisa memulainya dengan mempelajari Machine Learning di DQLab. Selain modul pembelajaran, kita juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner yang diadakan oleh 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