Machine learning adalah cabang kecerdasan buatan yang berfungsi untuk membuat komputer mampu memproses data sehingga dapat mengenali pola dan membuat prediksi
Sebelumnya kita telah mempelajari mengenai pengertian big data. Secara umum Big Data adalah suatu pemrosesan data mentah hingga akhirnya menghasilkan insight yang bermanfaat bagi user. Dari proses pengolahan Big Data ini, mencari pattern (pola) dan juga relationship (hubungan) antar data set adalah inti dari sebuah pengolahan Big Data.
Data dengan ukuran yang tidak tergolong kompleks atau masih memiliki jumlah yang “masuk akal” biasanya masih bisa untuk dicari pattern dan relationshipnya. Namun bagaimana jika data yang kita miliki sudah sangat kompleks dan besar? Tentu saja, kita memerlukan bantuan mesin untuk memprosesnya, namun tetap dengan mempertahankan peran kita sebagai manusia yang mengelola mesin tersebut. Konsep inilah yang kita kenal dengan Machine Learning.
Machine learning adalah cabang kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) yang berfungsi untuk membuat komputer mampu memproses data sehingga dapat mengenali pola, dan membuat prediksi atau keputusan berdasarkan informasi yang diperoleh. Saat ini penggunaan Machine Learning semakin populer dalam berbagai aspek kehidupan. Konsep ini memungkinkan komputer untuk belajar dari data tanpa harus diprogram secara eksplisit.
Artikel ini akan membahas secara mendalam tentang apa itu machine learning, cara kerjanya, contohnya, serta mengetahui apa saja perbedaan machine learning dan deep learning.
Apa Itu Machine Learning
Sebelum mengenal pengertian machine learning, mari kita renungi bagaimana kemunculan Machine Learning dalam membantu pekerjaan manusia. Tahukah kalian manusia sebenarnya pandai dalam mengenal suatu pola atau hubungan dalam data. Namun, sayangnya manusia tidak cukup bisa memproses data dengan jumlah yang besar (Big Data) dan dengan waktu pemrosesan yang cepat.
Sebuah Mesin atau Machine dinilai lebih efektif dalam menangani permasalahan pengolahan data yang besar ini, namun hanya jika sebuah mesin tahu caranya. Jika pengetahuan manusia dapat digabungkan dengan kecepatan pemrosesan data dengan sebuah mesin, maka mesin dapat memproses data yang sangat kompleks tanpa memerlukan keterlibatan manusia, beginilah sebuah konsep dasar machine learning.
Sehingga dapat disimpulkan bahwa, Machine learning adalah sebuah konsep yang menggabungkan pengetahuan manusia dengan kecepatan pemrosesan data yang dimiliki mesin. Tujuan dari machine learning adalah untuk mengembangkan sistem komputer agar mampu belajar dan membuat keputusan berdasarkan data yang tersedia. Istilah ini pertama kali diperkenalkan oleh Arthur Samuel pada tahun 1959.
Ciri Utama Machine Learning:
- Data-Driven: Mengandalkan data untuk belajar dan membuat prediksi.
- Iteratif: Sistem belajar dari hasil sebelumnya untuk meningkatkan akurasi.
- Otomatisasi: Setelah dilatih, sistem dapat bekerja secara otomatis tanpa intervensi manusia.
Bagaimana Cara Kerja Machine Learning
Untuk memahami cara kerja machine learning, penting untuk mengetahui tahapan utamanya:
- Pengumpulan Data
Data menjadi elemen inti dari machine learning. Data ini bisa berupa teks, gambar, audio, atau data numerik. - Preprocessing Data
Data mentah seringkali memerlukan pembersihan dan transformasi agar dapat digunakan oleh algoritma. - Pemilihan Algoritma
Ada berbagai algoritma yang digunakan dalam machine learning, seperti:- Linear Regression
- Decision Trees
- Neural Networks
- Pelatihan Model
Data dilatih menggunakan algoritma yang dipilih untuk menghasilkan model. - Pengujian dan Validasi
Model diuji dengan data baru untuk menilai akurasi dan performanya. - Implementasi
Setelah model terbukti efektif, model dapat digunakan untuk memproses data baru.
Baca Juga : Apa itu Big Data
Contoh Machine Learning dalam Kehidupan Sehari-Hari
Berikut adalah beberapa contoh machine learning yang sering kita temui:
- Sistem Rekomendasi
Algoritma yang digunakan oleh Netflix atau Spotify untuk merekomendasikan film dan musik berdasarkan preferensi pengguna. - Deteksi Penipuan
Bank menggunakan machine learning untuk menganalisis pola transaksi dan mendeteksi aktivitas yang mencurigakan. - Asisten Virtual
Siri, Alexa, atau Google Assistant menggunakan algoritma machine learning untuk memahami dan merespons perintah suara. - Pemrosesan Gambar dan Video
Digunakan dalam aplikasi pengenalan wajah atau filter foto di media sosial. - Diagnosis Medis
Algoritma yang membantu dokter dalam mendiagnosis penyakit berdasarkan data pasien.
Perbedaan Machine Learning dan Deep Learning
Meski machine learning dan deep learning sama-sama bagian dari AI, keduanya memiliki perbedaan mendasar. Berikut adalah ulasannya:
| Aspek | Machine Learning | Deep Learning |
| Definisi | Cabang AI yang menggunakan algoritma untuk belajar dari data. | Subset machine learning yang menggunakan neural network yang lebih kompleks. |
| Kompleksitas Algoritma | Algoritma sederhana seperti regresi atau pohon keputusan. | Menggunakan deep neural networks. |
| Kebutuhan Data | Dapat bekerja dengan jumlah data yang lebih kecil. | Membutuhkan data dalam jumlah besar untuk akurasi tinggi. |
| Kecepatan Pemrosesan | Lebih cepat dengan komputasi sederhana. | Memerlukan GPU untuk memproses data besar. |
| Contoh Aplikasi | Sistem rekomendasi, prediksi harga. | Pengenalan wajah, pengolahan bahasa alami (NLP). |
Machine learning lebih cocok untuk aplikasi dengan data terbatas dan kebutuhan komputasi ringan. Sementara itu, deep learning unggul dalam pengolahan data besar dan kompleks, seperti pengenalan pola pada gambar atau suara.
Jenis-Jenis Machine Learning
1. Supervised Learning
Metode ini melibatkan pelatihan model dengan data berlabel. Contohnya, memprediksi harga rumah berdasarkan ukuran dan lokasi.
2. Unsupervised Learning
Tidak memerlukan data berlabel. Metode ini sering digunakan untuk pengelompokan (clustering), seperti mengidentifikasi segmen pelanggan.
3. Reinforcement Learning
Metode ini melibatkan agen yang belajar dengan cara mencoba dan memperbaiki kesalahan untuk mencapai tujuan tertentu. Contohnya adalah pengembangan AI untuk permainan seperti catur.
Teknik Machine Learning
Menurut sumber dari [1] terdapat empat (4) teknik machine learning yang sering digunakan dalam mengolah dan menggali data, antara lain:
Classification
Classification adalah teknik supervised learning yang berfungsi untuk mengklasifikasikan data ke dalam kategori yang relevan dan telah dipelajari sebelumnya. Proses klasifikasi ini melibatkan dua langkah utama:
- Sistem diberi data pelatihan yang telah memiliki label untuk membangun pemahaman tentang kategori data yang berbeda.
- Sistem kemudian diberi data baru yang tidak berlabel dan serupa, untuk diklasifikasikan. Berdasarkan pemahaman dari data pelatihan, algoritma akan mengklasifikasikan data yang tidak berlabel tersebut.
Contoh dari penerapan teknik Classification adalah menyaring email spam.
Clustering
Clustering adalah teknik unsupervised learning yang membagi data ke dalam kelompok-kelompok tertentu berdasarkan persamaan sifat yang dimiliki tiap data dalam setiap kelompok. Teknik ini tidak memerlukan kategori yang sudah ditentukan sebelumnya, namun kategori baru akan dihasilkan dari adanya pengelompokkan data.
Teknik clustering banyak digunakan dalam Data Mining untuk memahami berbagai karakteristik dari dataset yang ada. Contoh penerapan clustering adalah pengelompokan dokumen yang tidak diketahui, pengelompokkan pelanggan berdasarkan perilaku pembelian produk yang serupa
Outlier Detection
Outlier detection adalah proses identifikasi data untuk mengetahui perbedaan signifikansi atau ketidak konsisten data dalam dataset. Teknik machine learning ini biasanya digunakan untuk untuk mendeteksi anomali, kelainan, dan penyimpangan yang dapat menghasilkan insight seperti peluang atau risiko yang perlu diantisipasi. Outlier Detection sendiri menggunakan pendekatan supervised learning dan unsupervised learning.
Contoh penerapan Outlier Detection ada pada sistem diagnosis medis, deteksi penipuan, analisis data jaringan, dan analisis data sensor
Filtering
Filtering adalah proses untuk menemukan item yang relevan dari kumpulan data yang tersedia. Proses filtering ini dapat dilakukan berdasarkan perilaku pengguna secara individu atau dengan mencocokkan perilaku dari beberapa pengguna. Filtering dapat dilakukan dengan beberapa pendekatan seperti
- Collaborative filtering
- Content-based filtering
Contoh penerapan Filtering dapat ditemukan pada filtering data penjualan berdasarkan preferensi, penilaian, riwayat pembelian dan lainnya.
Baca Juga : Peran Big Data dalam Mendeteksi Penipuan Transaksi Keuangan
Keunggulan dan Tantangan Machine Learning
Keunggulan:
- Efisiensi: Dapat memproses data besar dalam waktu singkat.
- Adaptif: Mampu belajar dan beradaptasi dengan data baru.
- Akurasi Tinggi: Cocok untuk prediksi dan klasifikasi.
Tantangan:
- Ketergantungan pada Data: Kualitas data sangat mempengaruhi hasil.
- Kompleksitas: Memerlukan pemahaman mendalam tentang algoritma.
- Biaya: Memerlukan infrastruktur yang memadai.
Masa Depan Machine Learning
Dengan perkembangan teknologi, machine learning diprediksi akan semakin mendominasi berbagai sektor, seperti:
- Transportasi: Mobil otonom yang mampu mengemudi tanpa pengemudi.
- Keuangan: Prediksi pasar saham yang lebih akurat.
- Kesehatan: Penemuan obat baru melalui analisis data genetik.
Kesimpulan
Machine learning telah menjadi pilar utama dalam era digital. Dengan kemampuan untuk belajar dari data, teknologi ini terus membuka peluang baru dalam berbagai bidang. Baik untuk memahami apa itu machine learning maupun mendalami contoh machine learning, teknologi ini menawarkan potensi besar untuk masa depan yang lebih cerdas.
Referensi
Erl, T., Khattak, W., & Buhler, P. (2016). Big data fundamentals: Concepts, Drivers & Techniques. Pearson.
Penulis : Meilina Eka Ayuningtyas
