Machine Learning : Pengertian, Fungsi, Cara Kerja, dan Keunggulannya

Serba Serbi, Technology / 0 | | 0

Teknologi selalu berkembang dan juga menyajikan berbagai potensi yang menarik seiringnya waktu. Perkembangan teknologi juga dapat mendukung banyak sektor kehidupan masyarakat serta memberikan dampak yang signifikan dalam kehidupan sehari- hari. Peningkatan teknologi tidak hanya mempermudah hubungan komunikasi jarak jauh, tapi juga dapat membuat masyarakat mengetahui banyak hal secara real time.

Salah satu kemajuan teknologi yang signifikan dalam mempermudah banyak hal, adalah adanya machine learning. Penggunaan machine learning ini bertujuan untuk memberikan pengguna seorang asisten pribadi untuk membantu mengelola hidup. Selain itu penerapan machine learning mampu meningkatkan sistem transportasi melalui penggunaan kendaraan otonom dan sistem perawatan kesehatan, dengan meningkatkan diagnosis penyakit atau perawatan yang dipersonalisasi.

Tidak hanya itu, dari adanya pembelajaran mesin ini dapat diterapkan untuk aplikasi keamanan, seperti menganalisis komunikasi email atau penggunaan internet. Implikasi dari ini dan aplikasi lain dari teknologi perlu dipertimbangkan mengingat ini dapat membantu penggunaan akan bermanfaat bagi masyarakat. Ketahui apa saja yang dimaksud dengan machine learning dalam dunia digital yang serba online saat ini.

 

Pengertian Apa Itu Machine Learning

Pembelajaran mesin atau machine learning adalah cabang kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI) yang berfokus pada pembuatan aplikasi yang belajar dari data dan meningkatkan akurasinya dari waktu ke waktu tanpa diprogram untuk melakukannya. Dalam ilmu data, algoritma adalah urutan langkah pemrosesan statistik sedangkan dalam machine learning, algoritma dapat dilatih untuk menemukan pola dan fitur dalam sejumlah besar data untuk membuat keputusan dan prediksi berdasarkan data baru.

Semakin baik algoritma tersebut, semakin akurat keputusan dan prediksi saat memproses lebih banyak data. Saat ini, ada banyak machine learning yang berada di sekitar kita. Asisten digital mencari web dan memutar musik sebagai respons atas perintah suara Anda adalah salah satu contoh sederhana. Situs web merekomendasikan produk dan film serta lagu berdasarkan apa yang Anda beli, tonton, atau dengarkan sebelumnya.

Itu adalah sebagian dari penerapan machine learning untuk mempermudah banyak hal dalam kehidupan sehari- hari. Tentu saja ini akan semakin meluas dan merambah ke banyak sektor seperti dunia medis dan lain- lain. Mengingat data besar terus bertambah besar, karena komputasi menjadi lebih kuat dan terjangkau, dan seiring ilmuwan data terus mengembangkan algoritma yang lebih mumpuni, machine learning akan membuat semua lebih efisiensi yang semakin besar dalam kehidupan pribadi dan pekerjaan semua orang.

 

Baca Juga  :      Mengenal Vue.js : Pengertian, Sejarah, dan Cara Belajar Vue.js untuk Pemula

 

Cara Kerja Machine Learning

Machine Learning : Pengertian, Fungsi, Cara Kerja, dan Keunggulannya
 

Pembelajaran mesin menggunakan dua jenis teknik yaitu pembelajaran yang diawasi atau supervised machine learning yang melatih model pada data masukan dan keluaran yang diketahui sehingga dapat memprediksi keluaran di masa mendatang. Disamping itu ada pembelajaran tanpa pengawasan atau unsupervised machine learning yang berfungsi untuk menemukan pola tersembunyi atau struktur intrinsik dalam data masukan.

 

  • Supervised machine learning

    Pembelajaran mesin yang diawasi melatih dirinya sendiri pada kumpulan data berlabel. Artinya, data akan diberi label dengan informasi yang ditentukan oleh model pembelajaran mesin yang sedang dibangun dan bahkan dapat diklasifikasikan dengan cara yang seharusnya dilakukan model untuk mengklasifikasikan data.
    Supervised machine learning memerlukan lebih sedikit data pelatihan daripada metode pembelajaran mesin lainnya dan membuat pelatihan lebih mudah karena hasil model dapat dibandingkan dengan hasil berlabel sebenarnya. Namun, data yang diberi label dengan benar akan menelan biaya tertentu untuk disiapkan, serta ada bahaya overfitting, atau membuat model yang sangat terkait dan bias dengan data pelatihan sehingga tidak menangani variasi dalam data baru secara akurat.

  • Unsupervised machine learning

    Jenis unsupervised machine learning menyerap data tak berlabel dalam jumlah besar dan menggunakan algoritma untuk mengekstrak fitur penting yang diperlukan. Kemudian data ini akan dilabeli, diurutkan, dan diklasifikasikan data dalam waktu nyata, tanpa campur tangan manusia.
    Unsupervised machine learning lebih condong tentang mengotomatiskan keputusan dan prediksi, dan lebih banyak tentang mengidentifikasi pola dan hubungan dalam data yang mungkin terlewatkan oleh manusia. Contoh mudah adalah deteksi spam, yang mana orang menghasilkan lebih banyak email daripada email normal yang bisa diberi label atau diklasifikasikan. Algoritma unsupervised machine learning dapat menganalisis email dalam jumlah besar dan mengungkap fitur dan pola yang mengindikasikan gangguan spam.

 

Baca Juga  :     Apa Itu Point of Sale : Pengertian, Contoh, Cara Kerja, dan Mendaftarnya

 

Fungsi dan Keunggulan Machine Learning

Mulai dari mengotomatiskan entri data manual, hingga kasus penggunaan yang lebih kompleks seperti penilaian risiko asuransi atau deteksi penipuan. Machine learning juga memiliki banyak aplikasi, termasuk fungsi yang dihadapi klien seperti layanan pelanggan, rekomendasi produk maupun internal aplikasi di dalam organisasi untuk membantu mempercepat proses dan mengurangi beban kerja manual.

Bagian utama dari apa yang membuat pembelajaran mesin sangat berharga adalah kemampuannya untuk mendeteksi apa yang terlewatkan oleh mata manusia. Model machine learning mampu menangkap pola kompleks yang akan terlewatkan selama analisis manusia. Berkat teknologi kognitif seperti pemrosesan bahasa alami, visi mesin, dan pembelajaran mendalam, pembelajaran mesin membebaskan pekerja manusia untuk fokus pada tugas-tugas seperti inovasi produk serta menyempurnakan kualitas dan efisiensi layanan.

 

Baca Juga  :     Daftar Teknologi Smart Home System untuk Kebutuhan Rumah Pintar

 

Contoh Penggunaan dan Penerapan Machine Learning

Machine Learning : Pengertian, Fungsi, Cara Kerja, dan Keunggulannya
 

Seperti yang diketahui, zaman sekarang machine learning berada dimana- mana. Berikut ini beberapa contoh machine learning yang mungkin Anda temui setiap hari :

 

  • Asisten digital

    Hampir semua orang menggunakan asisten digital seperti Apple Siri, Amazon Alexa, Google Assistant, dan asisten digital lainnya didukung oleh pemrosesan bahasa alami (NLP), aplikasi machine learning yang memungkinkan komputer memproses data teks dan suara serta memahami bahasa manusia seperti yang dilakukan layaknya orang. Pemrosesan bahasa alami juga menjalankan aplikasi berbasis suara seperti GPS dan perangkat lunak pengenalan suara.

  • Iklan online kontekstual

    Model machine learning dan deep learning dapat mengevaluasi konten halaman web tidak hanya secara topik umum, tetapi juga nuansa seperti pendapat atau sikap penulisnya serta menampilkan iklan yang disesuaikan dengan minat dan relevansi pengunjung.

  • Deteksi penipuan

    Model regresi dan klasifikasi machine learning telah menggantikan sistem deteksi penipuan berbasis aturan yang memiliki jumlah positif atau palsu yang tinggi saat menandai penggunaan kartu kredit curian dan jarang berhasil mendeteksi penggunaan kriminal atas data keuangan yang dicuri atau disusupi.

  • Chatbots

    Chatbots dapat menggunakan kombinasi pengenalan pola, pemrosesan bahasa alami, dan jaringan saraf dalam untuk menafsirkan teks input dan memberikan respons yang sesuai.

  • Keamanan siber

    Penerapan machine learning dapat mengekstrak kecerdasan dari laporan insiden, peringatan, entri blog, dan lainnya untuk mengidentifikasi kemungkinan akan potensi ancaman, memberi saran kepada analis keamanan, dan mempercepat respons untuk mengatasinya.

  • Analisis citra medis

    Jenis dan volume data pencitraan medis digital telah umum digunakan yang,mengarah ke lebih banyak informasi untuk dapat mendukung diagnosis tetapi juga lebih banyak peluang untuk kesalahan manusia dalam membaca data. Jaringan saraf konvolusional , jaringan saraf berulang , dan model deep learning lainnya telah terbukti semakin berhasil dalam mengekstrak fitur dan informasi dari gambar medis untuk membantu mendukung diagnosis penyakit yang akurat.

  • Mendapatkan dan memberikan rekomendasi

    Model pembelajaran mendalam atau deep learning mampu membuat dan mendorong rekomendasi. Maka Anda akan mendapatkan notifikasi seperti ‘orang juga menyukai’ dan ‘hanya untuk Anda’ yang ditawarkan oleh aplikasi, platform media sosial, layanan ritel, hiburan, perjalanan, pencarian kerja, dan berita lainnya.

 

Baca Juga  :     Mengenal Clubhouse : Fitur, Keunggulan, dan Cara Dapat Invitationnya

 

Kesimpulan dan Penutup

Kemajuan inovasi teknologi pada pembelajaran mesin atau machine learning dapat memberikan nilai kepada banyak sektor kehidupan seperti para konsumen serta perusahaan. Perusahaan dapat memperoleh wawasan tentang lanskap kompetitif dan loyalitas pelanggannya serta memperkirakan penjualan atau permintaan secara real time dengan pembelajaran mesin.

Machine learning juga merambah ke banyak faktor dalam kehidupan sehari- hari seperti asisten digital yang bisa dimanfaatkan dari smartphone yang digunakan dalam keseharian. Anda bisa melakukan pemrosesan dan observasi data secara massal sehingga mempermudah pekerjaan Anda hingga dapat membantu Anda dalam mengambil suatu keputusan dalam suatu kasus. Ini menjadikan tujuan utama machine learning adalah untuk memungkinkan komputer belajar secara otomatis tanpa campur tangan manusia atau bantuan dan menyesuaikan tindakan yang sesuai nantinya.

Related Post :

popup image