Sejak zaman dahulu manusia selalu belajar untuk mengembangkan komputer, dan bagaimana komputer tersebut bisa belajar dari pengalaman yang sebelumnya. Pada tahun 1952, terciptalah sebuah program dalam komputer IBM.
Proses komputer dalam mempelajari suatu data disebut dengan machine learning. Machine learning adalah sebuah aplikasi disiplin yang ada pada ilmu kecerdasan buatan.
Apabila Anda ingin ikut mempelajari bagaimana mesin pembelajaran ini bekerja, maka Anda harus terus berinteraksi secara langsung dengan data.
Seluruh pengetahuan yang berkaitan dengan alat ini tentu akan berhubungan langsung dengan informasi/data. Walaupun data yang ada selalu sama, tetapi algoritma pendekatannya biasanya berbeda dan hasilnya pun akan otimal.
Daftar Isi
Apa Itu Machine Learning?
Bagi Anda yang belum paham mengenai mesin pembelajaran ini, maka Anda harus paham terlebih dahulu bahwa data dan komputer akan selalu berkaitan satu sama lain.
Pengertian lainnya dari machine learning adalah cabang dari disiplin ilmu yang berkaitan secara langsung dengan kecerdasan buatan, yang di dalamnya membahas secara langsung mengenai pembangunan sistem dari suatu data.
Ada banyak hal yang harus Anda pelajari di sini. Ilmu kecerdasan buatan ini nantinya akan menghasilkan model secara otomatis dari beberapa kumpulan data yang ada, dengan menggunakan teknis statistika.
Tujuannya adalah untuk memberikan kemampuan belajar pada mesin komputer itu sendiri. Pembejaran mesin ini akan memungkinkan sebuah komputer mempelajari banyak data, agar dapat menghasilkan proses input/output tanpa harus memakai kode program tertentu.
Dalam proses belajar ini ada pula yang memakai algoritma secara khusus, yang dimana istilahnya disebut dengan machine learning algorithms.
Metode Algoritma yang Ada Pada Machine Learning
Beberapa metode algoritma yang ada di antaranya yaitu:
1. Supervised Machine Learning Algorithms
Sebuah algoritma yang mampu menerapkan informasi pada suatu data yang dilakukan dengan cara memberi label tertentu, contohnya seperti data yang sudah terklasifikasi sebelumnya disebut dengan supervised machine learning algorithms.
Jenis algoritma ini dilakukan dengan cara perbandingan dalam pengalaman belajar yang sumbernya dari masa lalu, selain itu algoritma ini juga memiliki kemampuan dalam memberi target pada suatu output.
2. Unsupervised Machine Learning Algorithms
Algoritma yang dipakai pada suatu data yang tak memiliki informasi yang bisa diterapkan secara langsung atau memang tak terarah sebelumnya, disebut dengan Unsupervised machine learning algorithms.
Harapan dari jenis algoritma ini yaitu dapat menemukan struktur tersembunyi apapun yang terdapat di data yang tidak memiliki label.
3. Semi-Supervised Machine Learning Algorithms
Jenis algoritma yang dipakai dalam melakukan pembelajaran, baik melalui data yang memiliki label ataupun yang tidak memiliki label, disebut dengan Semi-supervised machine learning algorithms. Sistem yang memakai jenis algoritma ini bisa meningkatkan efisiensi pada output yang dihasilkan.
4. Reinforcement Machine Learning Algorithms
Suatu algoritma dengan kemampuan dalam melakukan interaksi dengan proses belajar disebut dengan reinforcement machine learning algorithms.
Algoritma inilah yang memberi reward berupa poin pada saat model yang diberikan menjadi semakin baik, atau malah mengurangi poin yang ada jika model yang diberikan semakin buruk. Penerapan dari jenis algoritme ini biasanya terdapat di sebuah mesin pencari.
Pelajari Juga:
Cara Kerja Machine Learning
Awalnya, komputer akan melakukan proses belajar yang disebut dengan training yang tujuannya adalah untuk menghasilkan model tertentu. Proses belajar tersebut biasanya akan memakai algoritma yang juga menjadi penerapan di dalam teknik statistika.
Model itulah yang pada akhirnya menghasilkan sebuah informasi, yang menjadi pengetahuan dalam memecahkan masalah yang juga menjadi proses di dalam input dan outputnya. Model yang dihasilkan ini juga memiliki kemampuan dalam melakukan prediksi/klasifikasi di masa mendatang.
Data yang ada dibagi menjadi dua jenis yaitu data pengujian dan data pembelajaran. Pembagian yang digunakannya memiliki variasi dan bergantung pada algoritma yang dipakai.
Biasanya data pengujian digunakan untuk menghitung jumlah efisien model yang dihasilkan, dalam melakukan prediksi/klasifikasi. Jika data yang dipakai ini semakin banyak jumlahnya, maka nilainya akan semakin baik.
Dampak Machine Learning di Masyarakat
Disadari atau tidak, penerapan dari kecerdasan buatan ini sudah semakin dirasakan oleh banyak orang. Dampak negatif dan positif menjadi dua jenis dampak yang dihasilkan oleh mesin tersebut.
Dampak negatif pada perkembangan teknologi adalah terdapat pemotongan tenaga kerja di suatu perusahaan, yang kemudian diganti oleh mesin atau alat teknologi dalam setiap masalah yang dihadapi perusahaan tersebut.
Ketergantungan manusia pada teknologi juga semakin bertambah. Bahkan manusia sudah terlena pada penggunaan gadget, sehingga lupa/malas belajar melakukan sesuatu yang tidak menggunakan bantuan teknologi.
Namun, ada pula dampak positifnya dalam kehidupan masyarakat, seperti misalnya para wirausahawan atau praktisi teknologi yang akan berkarya secara terus menerus dalam mengembangkan teknologi dari machinge learning tersebut.
Hal itu juga akan menjadi peluang yang menguntungkan bagi mereka. Segala aktivitas yang biasanya dilakukan oleh manusia, juga akan semakin terbantu dengan adanya machine learning ini.
Misalnya fitur pengecekan ejaan untuk segala macam bahasa yang ada, yang terdapat pada perangkat Microsoft Word. Sedangkan, jika kita melakukan pengecekan ini secara manual maka hasilnya akan lama, bahkan bisa melibatkan banyak tenaga.
Kecerdasan buatan ini adalah suatu ilmu disiplin yang secara tidak langsung telah membantu manusia dalam memudahkan aktivitas/kegiatannya.
Pembelajaran pada disiplin ilmu ini sudah menjadi hal yang penting bagi kehidupan manusia. Walaupun dampak negatifnya juga ada, tetapi Anda bisa mengambil hal positifnya juga.
Pixels
