Belum banyak yang mengetahui bahwa Machine Learning termasuk salah satu cabang AI. Bagaimana awal mulanya?
Ada berbagai aspek yang menjadi bagian dari perkembangan kecerdasan buatan, salah satunya ialah Machine Learning. Dengan terknologi tersebut, ada berbagai aktifitas yang dapat dibantu penyelesaiannya.
Machine Learning adalah Pembelajaran mesin yang ditujukan untuk memahami dan membangun suatu metode yang memanfaatkan data untuk meningkatkan kinerja dan dikembangkan untuk bisa mendapatkan berbagai informasi secara mandiri. Jadi pengembang hanya perlu memprogramnya sekali dengan algoritma tertentu.
Selanjutnya mesin akan bekerja sesuai dengan sistem algoritma yang ditanam padanya. Tentunya hal ini menjadi sebuah penemuan besar demi kemudahan berbagai kegiatan.
Untuk tugas-tugas yang mampu dikerjakan pun sangatlah beragam sesuai dengan penanaman program pembelajarannya.
Sejarah Penemuan Machine Learning
Istilah sistem Machine Learning dasar pertama kali didengungkan oleh sekelompok matematikawan tahun 1920an. Ilmuan tersebut antara lain: Andrey Markov, Andrien M. Legendre, dan Thomas Bayes.
Mereka bertigalah yang memperkenalkan konsep ML beserta dasar-dasarnya. Dari adanya temuan tersebut menyebabkan banyak developer tertarik untuk mengembangkan pembelajaran mesin.
Deep Blue keluaran IBM tahun 1996 merupakan salah satu pengembangan ML yang terkenal kala itu. Ia dikembangkan untuk bisa bermain catur.
Kesuksesan pembelajaran pada mesin yang dilakukan IBM, membuat Deep Blue mampu mengalahkan juara catur dunia. Dari sinilah pengembangan ML semakin gencar dilakukan demi kepentingan manusia.
Bagaimana Machine Learning Bekerja?
Sebenarnya kinerja sebuah Machine Learning berbeda-beda tergantung dari tujuan dan jenis sistem yang disematkan. Tetapi secara prinsip, semuanya sama.
Pengerjaan dilakukan dalam beberapa tahapan yakni sebagai berikut:
- Proses pengumpulan berbagai data dan informasi yang diperlukan untuk dimasukan ke dalam sistem.
- Setelah itu dilanjutkan dengan eksplorasi. Di mana dari data-data tadi diolah dan dikembangkan sesuai kebutuhan.
- Ketiga yaitu penentuan model mesin yang dipilih agar sesuai sistem yang akan ditanam nantinya.
- Apabila mesin pilihan sudah ditanam, maka dilanjutkan dengan pelatihan model hingga mencapai kecakapan tertentu.
- Terakhir ialah evaluasi dari seluruh rangkaian hingga hasil proses yang berlangsung.
Tahapan tersebut harus dijalankan secara runut agar diperoleh kesesuaian hasil maksimal. Apabila pada tahap evaluasi masih dirasa kurang, maka pengembang dapat melakukan berbagai perbaikan lagi.
Dengan adanya Machine Learning, di satu sisi memang menawarkan berbagai kemudahan. Namun di sisi lain manusia harus mampu bersaing dengan teknologi.
Oleh sebab itu menguasai IT adalah hal wajib baik untuk masa kini maupun mendatang. Tertarik belajar lebih lanjut? Pelajari mengenai Machine Learning di Jurusan S1 Informatika Telkom University.
Referensi :
