Mechine learning adalah bidang ilmu yang berfokus pada penggunaan data dan algoritma untuk meniru cara manusia belajar, meningkatkan akurasi secara bertahap. Mechine learning merupakan cabang dari kecerdasan buatan (AI) dan ilmu komputer¹. Mechine learning memungkinkan komputer untuk melakukan tugas-tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia, seperti mengenali wajah, menerjemahkan bahasa, atau mengemudi mobil.

Artikel ini akan menjelaskan apa itu mechine learning, bagaimana cara kerjanya, dan apa manfaatnya bagi manusia dan bisnis. Artikel ini juga akan memberikan beberapa contoh aplikasi mechine learning di dunia nyata.

Apa Itu Mechine Learning?

Mechine learning adalah proses di mana komputer belajar dari data untuk meningkatkan kinerja mereka pada beberapa set tugas¹. Mechine learning menggunakan algoritma yang membangun model berdasarkan data sampel, yang disebut data pelatihan, untuk membuat prediksi atau keputusan tanpa harus diprogram secara eksplisit².

Ada tiga jenis utama mechine learning: supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning. Berikut adalah penjelasan singkat tentang masing-masing jenis:

• Supervised learning: Komputer diberi data pelatihan yang berisi input dan output yang diinginkan. Tujuannya adalah untuk membuat model yang dapat memetakan input ke output dengan akurat pada data baru. Contoh supervised learning adalah klasifikasi (misalnya mengenali apakah gambar berisi kucing atau anjing) dan regresi (misalnya memprediksi harga rumah berdasarkan fitur-fiturnya).
• Unsupervised learning: Komputer diberi data pelatihan tanpa label atau output yang diinginkan. Tujuannya adalah untuk menemukan pola atau struktur tersembunyi dalam data. Contoh unsupervised learning adalah pengelompokan (misalnya mengelompokkan pelanggan berdasarkan preferensi mereka) dan reduksi dimensi (misalnya mengurangi jumlah fitur dalam data tanpa kehilangan informasi penting).
• Reinforcement learning: Komputer belajar melalui interaksi dengan lingkungannya. Tujuannya adalah untuk memaksimalkan imbalan jangka panjang dengan mencoba tindakan-tindakan yang berbeda dan belajar dari umpan baliknya. Contoh reinforcement learning adalah kontrol robot (misalnya mengajari robot cara berjalan) dan permainan (misalnya mengajari komputer cara bermain catur).

Bagaimana Cara Kerja Mechine Learning?

Cara kerja mechine learning dapat bervariasi tergantung pada jenis algoritma yang digunakan. Namun secara umum, ada beberapa langkah dasar yang biasanya dilakukan dalam proses mechine learning³:

1. Pengumpulan data: Langkah pertama adalah mendapatkan data yang relevan dengan masalah yang ingin diselesaikan. Data dapat berasal dari berbagai sumber seperti sensor, kamera, mikrofon, internet, atau basis data.
2. Pemrosesan data: Langkah kedua adalah membersihkan dan menyusun data agar siap digunakan oleh algoritma mechine learning. Hal ini dapat melibatkan penghapusan data yang hilang atau tidak valid, normalisasi skala nilai, pengkodean kategori, dan pemilihan fitur yang relevan.
3. Pembelajaran model: Langkah ketiga adalah memilih algoritma mechine learning yang sesuai dengan tujuan dan data yang tersedia. Algoritma mechine learning dapat bervariasi dalam kompleksitas dan parameter yang dapat disesuaikan. Algoritma mechine learning kemudian dilatih pada data pelatihan untuk menyesuaikan modelnya dengan data.
4. Evaluasi model: Langkah keempat adalah menguji kinerja model pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya, yang disebut data pengujian. Hal ini dapat melibatkan pengukuran metrik seperti akurasi, presisi, recall, atau kesalahan kuadrat rata-rata. Evaluasi model dapat membantu menentukan apakah model sudah cukup baik atau perlu ditingkatkan lebih lanjut.
5. Penerapan model: Langkah kelima adalah menerapkan model pada situasi dunia nyata. Model dapat digunakan untuk membuat prediksi atau keputusan berdasarkan input baru. Model juga dapat diintegrasikan dengan sistem lain seperti aplikasi web atau perangkat lunak.

Apa Manfaat Mechine Learning?

Mechine learning memiliki banyak manfaat bagi manusia dan bisnis. Berikut adalah beberapa contoh manfaat mechine learning:

• Meningkatkan efisiensi dan produktivitas: Mechine learning dapat membantu mengotomatisasi tugas-tugas yang berulang, membosankan, atau sulit dilakukan oleh manusia. Mechine learning juga dapat meningkatkan kecepatan dan akurasi proses bisnis dengan mengurangi kesalahan manusia.
• Menyediakan wawasan dan pengetahuan baru: Mechine learning dapat membantu menganalisis data dalam jumlah besar dan kompleks untuk menemukan pola atau hubungan yang tidak terlihat oleh mata manusia. Mechine learning juga dapat memberikan rekomendasi atau saran yang disesuaikan dengan preferensi atau perilaku pengguna.
• Meningkatkan kualitas hidup dan kesejahteraan: Mechine learning dapat membantu meningkatkan kualitas hidup dan kesejahteraan manusia dengan menyediakan layanan atau produk yang lebih baik, lebih aman, lebih nyaman, atau lebih murah. Mechine learning juga dapat membantu menyelesaikan masalah sosial atau lingkungan seperti kesehatan, pendidikan, transportasi, atau energi.

Apa Contoh Aplikasi Mechine Learning di Dunia Nyata?

Mechine learning telah diterapkan di berbagai bidang dan industri di dunia nyata. Berikut adalah beberapa contoh aplikasi mechine learning di dunia nyata:

• Pengenalan suara: Mechine learning digunakan untuk mengenali suara manusia dan mengubahnya menjadi teks atau perintah. Contoh pengenalan suara adalah asisten virtual seperti Siri, Alexa,atau Google Assistant, sistem telepon otomatis seperti IVR (Interactive Voice Response), dan aplikasi transkripsi seperti Otter.ai.
• Pengenalan wajah: Mechine learning digunakan untuk mengenali wajah manusia dan mengidentifikasi atau memverifikasi identitas mereka. Contoh pengenalan wajah adalah fitur kunci pintar seperti Face ID pada iPhone, sistem keamanan seperti CCTV (Closed-Circuit Television), dan aplikasi media sosial seperti Facebook atau Instagram.
• Penerjemahan bahasa: Mechine learning digunakan untuk menerjemahkan teks atau ucapan dari satu bahasa ke bahasa lain. Contoh penerjemahan bahasa adalah layanan online seperti Google Translate atau Microsoft Translator, aplikasi ponsel seperti Duolingo atau Babbel, dan perangkat keras seperti Google Pixel Buds atau ili.
• Kendaraan otonom: Mechine learning digunakan untuk mengendalikan kendaraan tanpa campur tangan manusia. Contoh kendaraan otonom adalah mobil tanpa sopir seperti Tesla Autopilot atau Waymo, drone pengiriman seperti Amazon Prime Air atau Wing, dan robot penjelajah seperti Mars Rover.
• Diagnosis medis: Mechine learning digunakan untuk mendiagnosis penyakit atau kondisi kesehatan berdasarkan gejala, tes laboratorium, gambar medis, atau data lainnya. Contoh diagnosis medis adalah sistem pendukung keputusan klinis seperti IBM Watson Health atau Google Health, aplikasi kesehatan pribadi seperti Ada atau WebMD, dan alat deteksi dini seperti SkinVision atau MoleScope.

FAQ

Berikut adalah beberapa pertanyaan yang sering diajukan tentang mechine learning:

Apa perbedaan antara mechine learning dan artificial intelligence?

Artificial intelligence adalah bidang ilmu yang bertujuan untuk membuat mesin atau sistem yang dapat meniru atau melampaui kemampuan manusia dalam berbagai aspek. Mechine learning adalah cabang dari artificial intelligence yang berfokus pada penggunaan data dan algoritma untuk membuat mesin belajar dari pengalaman mereka sendiri. Dengan kata lain, mechine learning adalah salah satu cara untuk mencapai artificial intelligence.

Apa perbedaan antara mechine learning dan deep learning?

Deep learning adalah subbidang dari mechine learning yang menggunakan jaringan saraf tiruan (artificial neural networks) sebagai algoritma utamanya. Jaringan saraf tiruan adalah model komputasi yang terinspirasi oleh cara kerja otak manusia. Deep learning dapat menangani data yang sangat besar dan kompleks dengan akurasi tinggi, tetapi juga membutuhkan daya komputasi dan waktu pelatihan yang besar. Contoh deep learning adalah pengenalan gambar, sintesis suara, atau pemrosesan bahasa alami.

Apa tantangan utama dalam mechine learning?

Tantangan utama dalam mechine learning adalah mendapatkan data yang cukup, berkualitas, dan relevan untuk melatih model. Data yang kurang atau buruk dapat menyebabkan model menjadi tidak akurat atau bias. Selain itu, tantangan lain dalam mechine learning adalah memilih algoritma yang tepat untuk masalah tertentu, menyesuaikan parameter model dengan optimal, mengevaluasi kinerja model secara objektif, dan menjaga keamanan dan etika data dan model.

Kesimpulan

Mechine learning adalah bidang ilmu yang berfokus pada penggunaan data dan algoritma untuk membuat mesin belajar dari pengalaman mereka sendiri. Mechine learning merupakan cabang dari artificial intelligence dan ilmu komputer. Mechine learning memiliki banyak manfaat bagi manusia dan bisnis, seperti meningkatkan efisiensi dan produktivitas, menyediakan wawasan dan pengetahuan baru, dan meningkatkan kualitas hidup dan kesejahteraan. Mechine learning juga telah diterapkan di berbagai bidang dan industri di dunia nyata, seperti pengenalan suara, pengenalan wajah, penerjemahan bahasa, kendaraan otonom, dan diagnosis medis.

Artikel ini telah menjelaskan apa itu mechine learning, bagaimana cara kerjanya, dan apa manfaatnya bagi manusia dan bisnis. Artikel ini juga telah memberikan beberapa contoh aplikasi mechine learning di dunia nyata. Semoga artikel ini bermanfaat bagi Anda yang ingin belajar lebih lanjut tentang mechine learning.