Natural Language Processing (NLP) Machine Learning
Machine Learning adalah sebuah teknologi yang menggunakan algoritma dan model statistik untuk menganalisis data dan membuat mesin bisa mengambil keputusan secara otomatis. Algoritma dan model statistik yang digunakan akan mempelajari data historis yang telah disediakan untuk menemukan pola dari data atau yang dikenal dengan proses training. Dari hasil belajar inilah model Machine Learning dapat membuat prediksi atau keputusan berdasarkan data tersebut tanpa diprogram secara eksplisit untuk tugas-tugas tersebut.
Natural Language Processing (NLP) adalah cabang dari kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI) yang fokus pada interaksi antara komputer dan bahasa manusia. Dalam Machine Learning, NLP berperan penting dalam menganalisis, memahami, dan menghasilkan bahasa manusia. Pada artikel ini, kita akan membahas mengenai NLP dalam Machine Learning. Yuk, simak pembahasannya!
1. Definisi dan Fungsi NLP dalam Machine Learning
NLP merupakan bidang studi yang menggabungkan beberapa bidang studi lain seperti linguistik, ilmu komputer, dan Machine Learning. NLP dapat digunakan untuk memproses dan menganalisis data teks dan ucapan dalam bahasa alami manusia. Fungsi utama penggunaan NLP adalah memungkinkan komputer untuk memahami, menafsirkan, dan merespons bahasa manusia dengan cara yang berarti dan berguna.
NLP memungkinkan otomatisasi tugas-tugas yang melibatkan bahasa alami manusia, seperti terjemahan teks, analisis sentimen, dan chatbot. Selain itu, NLP juga dapat memperbaiki interaksi manusia-komputer dengan membuat interface yang lebih intuitif dan responsif.
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
2. Teknik Dasar NLP dalam Machine Learning
NLP dalam Machine Learning memiliki beberapa teknik dasar, diantaranya adalah:
Tokenisasi, merupakan proses memecah teks menjadi unit-unit kecil seperti kata atau frasa yang disebut token. Contoh: Memecah kalimat "Saya suka AI" menjadi ["Saya", "suka", "AI"].
Stemming dan Lemmatization. Teknik ini digunakan untuk mengubah kata-kata ke bentuk dasarnya atau root form. Stemming akan memotong kata-kata menjadi akar kata sementara lemmatization menggunakan kamus untuk mengembalikan kata ke bentuk dasar yang benar. Contoh: Kata "running" diubah menjadi "run" menggunakan stemming dan "ran" diubah menjadi "run" menggunakan lemmatization.
Bag of Words (BoW), merupakan teknik representasi teks yang mengabaikan urutan kata dan hanya memperhatikan frekuensi kemunculan kata. Contoh: Kalimat "saya suka AI" dan "AI suka saya" akan memiliki representasi yang sama dalam model BoW.
TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency). Teknik ini berguna untuk menilai pentingnya sebuah kata dalam dokumen relatif terhadap kumpulan dokumen. TF-IDF dapat menyeimbangkan frekuensi kata dalam satu dokumen dengan frekuensi kata dalam semua dokumen. Dimana kata yang jarang muncul akan dianggap sebagai kata unik sehingga memiliki nilai TF-IDF yang tinggi. Contoh: Kata "AI" dalam dokumen tentang teknologi akan memiliki nilai TF-IDF tinggi jika jarang muncul dalam dokumen lain.
3. Model-Model Machine Learning untuk NLP
Penggunaan NLP dalam Machine Learning tentu akan melibatkan model-model Machine Learning. Berikut adalah contoh model yang bisa dikombinasikan dengan NLP:
Naive Bayes. Algoritma ini merupakan klasifikasi yang berlandaskan pada teorema Bayes dengan asumsi independensi antar fitur. Contoh Penggunaan: Klasifikasi email sebagai spam atau tidak spam berdasarkan kata-kata yang muncul dalam email.
Support Vector Machines (SVM). Algoritma ini akan mencari hyperplane terbaik untuk memisahkan data ke dalam kelas yang berbeda. Contoh Penggunaan: Klasifikasi teks untuk mengidentifikasi topik dokumen.
Recurrent Neural Networks (RNN). Algoritma ini merupakan jenis jaringan saraf yang memiliki koneksi mundur, memungkinkan untuk memproses urutan data seperti teks. Contoh Penggunaan: Penerapan dalam tugas-tugas seperti terjemahan mesin dan analisis sentimen.
Transformers, merupakan arsitektur jaringan saraf yang menggunakan mekanisme perhatian (attention) untuk menangani urutan data secara lebih efisien dibandingkan RNN. Contoh Penggunaan: Model transformer seperti BERT dan GPT digunakan untuk berbagai tugas NLP seperti pemahaman bahasa alami dan pembuatan teks.
4. Aplikasi NLP dalam Kehidupan Sehari-hari
Tanpa disadari, penggunaan NLP ternyata telah sering kita temui dalam kehidupan sehari-hari. Atau bahkan bisa jadi kita adalah salah satu pengguna nya. Berikut adalah contoh pemanfaatan NLP dalam kehidupan sehari-hari:
Chatbots dan Asisten Virtual. Teknologi ini berupa sistem yang menggunakan NLP untuk memahami dan merespons pertanyaan atau perintah pengguna dalam bahasa alami. Contoh yang paling sering digunakan adalah Siri, Google Assistant, dan Amazon Alexa yang dapat menjawab pertanyaan, mengatur pengingat, dan menjalankan tugas-tugas lain berdasarkan perintah suara.
Machine Engine. Teknologi ini berupa aplikasi yang menggunakan NLP untuk menerjemahkan teks dari satu bahasa ke bahasa lain. Contoh yang sering ditemui adalah Google Translate yang menggunakan model NLP untuk menerjemahkan teks dan percakapan secara real-time.
Analisis Sentimen. Selain aplikasi, kita juga dapat menggunakan NLP dalam analisis data seperti analisis sentimen. Analisis ini merupakan teknik untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan opini yang diekspresikan dalam teks, seperti positif, negatif, atau netral. Contoh: Analisis ulasan produk di platform e-commerce untuk menentukan sentimen pelanggan terhadap produk tersebut.
Pengelompokan Dokumen, merupakan teknik untuk mengelompokkan dokumen ke dalam kategori berdasarkan isi teks. Contoh: Menggunakan NLP untuk mengelompokkan artikel berita ke dalam kategori seperti politik, olahraga, dan teknologi.
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
Tertarik dengan Machine Learning? Kita bisa memulai 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 dengan fokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI). Platform ini telah menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Selain itu, materi yang ada di DQLab telah dibuat menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT.
Untuk mendapatkan pengalaman belajar menarik, buruan sign up di DQLab. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Analyst!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri