Mengenal Machine Learning, Fungsi Serta Cara Kerjanya

Di era serba digital saat ini, teknologi adalah hal yang sangat berguna dalam kehidupan sehari-hari. Saat ini kita memasuki era dimana Artificial Intelligence (AI) atau ilmu kecerdasan buatan berkembang sangat pesat, bahkan sudah mulai diimplementasikan di semua lini bisnis. Namun tahukah Anda, bahwa ternyata cabang ilmu dari Artificial Intelligence (AI) sangat banyak? Salah satu cabang adalah teknologi Machine Learning (ML) yang cukup menarik perhatian karena mampu melakukan proses belajar layaknya kemampuan manusia. 

Banyak orang dari berbagai latar belakang mulai belajar Machine Learning (ML) karena kecanggihan teknologi ini yang mulai sudah diterapkan di perusahaan kecil maupun besar. Dalam hal ini, Machine Learning (ML) mempelajari sesuatu secara otomatis guna meningkatkan pengalamannya tanpa harus diprogram. Karena kelebihannya ini, Machine Learning (ML) dapat digunakan untuk menganalisa data serta pembuat keputusan. 

Melalui artikel ini, kita akan berfokus pada salah satu cabang dari kecerdasan buatan yaitu machine learning. Dalam artikel ini kita kan mengenal teknologi machine learning, fungsi, penerapan dan contoh penggunaannya, serta manfaat dan cara kerjanya dalam kehidupan sehari-hari. Sebelum membahas lebih lanjut mengenai machine learning, mari kita telusuri terlebih dahulu mengenai definisinya.

Apa itu Machine Learning?

Machine Learning merupakan mesin yang dikembangkan untuk dapat belajar sendiri tanpa arahan dari penggunanya. Hal yang dipelajari oleh mesin ini berkaitan dengan statistika, data mining dan matematika, sehingga mesin dapat belajar dengan menganalisa dan belajar dari data sendiri tanpa harus menunggu perintah atau diprogram ulang. Inti machine learning adalah untuk membuat model data (matematis) yang merefleksikan dan menemukan pola-pola data. Bahkan machine learning dapat memerintah dirinya sendiri untuk mempelajari data kemudian melakukan analisa. Dari mengeksplorasi data yang diperoleh, kemudian ia dapat melakukan tugasnya sendiri. Dalam hal ini, tugas yang ia kerjakan sesuai dengan apa yang ia pelajari.

Perbedaan machine learning dan manusia adalah pada kecerdasannya, manusia belajar dari pengalaman. Dengan cara itu, manusia mampu untuk belajar dari pengalaman sebelumnya dengan menganalisis berdasarkan data dan membuat keputusan dari pengetahuan yang didapatkan dari masa lalu. Namun, kecerdasan buatan (AI) membawa mesin lebih dekat dengan manusia. Mesin dapat diprogram untuk mengambil keputusan seperti manusia. Teknologi machine learning bertujuan untuk bekerja lebih cepat dan mengambil keputusan dan prediksi lebih akurat, serta dapat mempelajari data melalui kecerdasan buatan.

Peran machine learning banyak membantu manusia dalam berbagai lini bisnis. Bahkan saat ini penerapan machine learning dapat dengan mudah Anda temukan dalam kehidupan sehari-hari. Misalnya ketika Anda membuka fitur face unlock di smartphone, pada saat itu machine learning sedang menjalankan tugasnya. Pernahkan Anda menjelajah di media sosial lalu Anda disuguhkan oleh beberapa iklan yang sesuai dengan kebutuhan Anda saat itu? Iklan-iklan yang dimunculkan juga merupakan hasil pengolahan machine learning yang memberikan iklan sesuai dengan Anda.

Baca Juga: Mengenal Cara Kerja Chatbot, Mesin Pintar Untuk Bisnis

Teknik-Teknik Pada Machine Learning

Ternyata Machine Learning mempelajari sesuatu berdasarkan contoh kemudian menjawab serta melakukan tugas berdasarkan data tersebut. Proses belajar ini disebut dengan train dataset. Ada beberapa teknik yang dimiliki oleh machine learning, menurut Makavskaja (2018), machine learning memiliki 4 (empat) teknik pembelajaran, antara lain: Supervised Learning, Unsupervised Learning, Semisupervised Learning, dan Reinforcement Learning. Mari simak pembahasan tiap teknik-teknik pembelajaran pada machine learning di bawah ini:

1. Supervised Learning

Metode supervised machine learning merupakan teknik yang bisa Anda terapkan pada pembelajaran mesin yang bisa menerima informasi yang sudah ada pada data dengan memberikan label tertentu. Metode ini dilakukan dengan pemberian label pada dataset  yang digunakan oleh machine learning dan diklasifikasikan oleh pengembang dengan memungkinkan algoritma melihat tingkat akurasi kinerjanya. Pembuatan mesin akan dilatih dengan tujuan mencapai output yang diinginkan serta meningkatkan akurasinya.

2. Unsupervised Learning

Teknik unsupervised machine learning sering disebut juga sebagai metode machine learning tanpa pengawasan sehingga algoritma machine learning yang digunakan pada data yang tidak mempunyai informasi dapat diterapkan secara langsung (tidak terarah). Teknik ini digunakan terhadap data yang tidak memiliki label historis. Sistem tidak diberi tahu “jawaban yang benar” dan diharapkan teknik ini dapat membantu menemukan struktur atau pola dalam data yang tersembunyi dan tidak memiliki label. Berbeda dengan teknik supervised learning, Anda tidak memiliki data apapun yang dijadikan sebagai acuan sebelumnya.

3. Semi-supervised

Learning Metode semisupervised machine learning merupakan algoritma yang digunakan untuk melakukan pembelajaran data berlabel dan tanpa label. Dengan menggunakan metode ini dapat meningkatkan efisiensi output yang dihasilkan.

4. Reinforcement Learning

Teknik reinforcement machine learning merupakan algoritma yang mempunyai kemampuan untuk berinteraksi dengan proses belajar yang dilakukan. Algoritma ini akan memberikan reward ketika model yang diberikan semakin baik atau mengurangi error saat model yang dihasilkan semakin buruk.

Cara Kerja Machine Learning

Sekarang Anda sudah paham, apa itu Machine Learning dan teknik pembelajaran dalam machine learning. Berikutnya, apakah Anda ingin tahu bagaimana teknologi ini bekerja? Pada dasarnya cara kerja machine learning berbeda-beda sesuai dengan teknik atau metode pembelajarannya yang digunakan. Namun pada dasarnya prinsip cara kerja mesin masih sama, diawali dengan pengumpulan data seperti web scraping dan data mining, eksplorasi data, uji validasi model yang telah ada dengan validation data, memberikan pelatihan terhadap model, dan mengevaluasi hasil dari machine learning.

Program machine learning ini mengikuti cara belajar manusia, yakni belajar dari contoh dan masalah sebelumnya. Machine learning akan mempelajari pola dari contoh yang sudah dianalisis sebelumnya sehingga bisa menentukan jawaban dari pertanyaan-pertanyaan berikutnya. Memang, tidak semua masalah bisa diselesaikan dengan program machine learning, namun seringkali algoritma yang bersifat kompleks ternyata bisa dipecahkan dengan mudah dengan machine learning.

Contoh Penerapan Machine Learning dalam Kehidupan Sehari-hari

Setelah mengetahui cara kerja machine learning, lantas apa saja contoh teknologi machine learning di sekitar kita dalam meningkatkan efisiensi kehidupan sehari-hari?

1. Virtual Assistant

Perangkat smartphone serta laptop saat ini telah dilengkapi dengan teknologi Virtual Assistant atau asisten digital yang membantu pengguna dalam mengaplikasikan perangkat. Virtual Assistant merupakan contoh dari Machine Learning yang dapat diperintah untuk melaksanakan tugas, Anda dapat memberi perintah kepada Virtual Assistant untuk melakukan panggilan, melakukan pencarian di Google, membuka aplikasi, memberi petunjuk arah, dan sebagai operating system.  

2. Autonom Car

Contoh Machine Learning berikutnya adalah autonom car atau mobil otonom yang dapat berkendara secara otomatis. Mobil ini memang dirancang khusus untuk bisa berkendara sendiri, ia juga diajarkan untuk membaca rambu lalu lintas serta mengetahui arah. Tak hanya itu, mobil ini juga dapat mengetahui kondisi jalanan apakah macet atau tidak dengan menggunakan sensor yang ditanam di dalam mobil.  

3. Filter Spam

Filter atau penyaringan spam pada email serta website juga menggunakan teknologi Machine Learning. Cara kerja filter spam adalah dengan memanfaatkan algoritma decision fee yang dapat membedakan pesan yang mengandung spam dan yang tidak.  

4. Social Media

Contoh teknologi Machine Learning berikutnya terdapat pada media sosial. Pada saat Anda membuka halaman social media, akan muncul notifikasi berupa saran pertemanan, Nah, saran pertemanan tersebut dipelajari oleh Machine Learning berdasarkan informasi yang Anda tampilkan, seperti kota tinggal, sekolah, kantor, serta postingan lain yang memiliki kemiripan dengan teman yang disarankan. Melalui Machine Learning, media sosial juga dapat mengenali wajah pada foto yang diunggah.

Nah, itulah cara kerja, penerapan dan contoh Machine Learning dalam kehidupan sehari-hari. Akhirnya kita sadar bahwa mesin juga mempelajari sesuatu layaknya manusia. Hal ini dapat terjadi karena teknologi yang semakin berkembang dari hari ke hari. Nantinya akan ada banyak hal lagi di sekitar kita yang dapat menggunakan teknologi Machine Learning seiring dengan bertambah pesatnya teknologi.  

Oleh karena itu, kita pun perlu terus mempelajari berbagai teknologi yang ada. Terlebih jika Anda adalah seorang pelaku usaha, mau tidak mau harus mengikuti tren teknologi yang terus berkembang. Jika tidak, maka bisnis dapat tertinggal jauh. Anda dapat menggunakan layanan teknologi baru berbasis AI yang ditawarkan melalui berbagai produk di Kata.ai dengan layanan berbasis teknologi machine learning, bisnis yang Anda jalankan dapat berkembang dengan baik dan tentunya efisien dari segi waktu dan tenaga.