Teknologi kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI) menjadi salah satu teknologi yang pesat perkembangannya pada masa kini.

AI merupakan teknologi yang memungkinkan mesin untuk melakukan tugas-tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia, seperti memahami bahasa alami, pengambilan keputusan, dan mengenali pola-pola pada data.

Salah satu bagian penting dari AI adalah machine learning (ML). Machine learning merupakan salah satu teknik dalam AI yang memungkinkan mesin untuk belajar dari data tanpa harus diprogram secara eksplisit.

Dalam ML, mesin akan belajar melalui pengalaman dan data yang telah diberikan. Dengan begitu, mesin dapat menghasilkan prediksi, klasifikasi, dan clustering pada data.

Pengertian Machine Learning

Machine learning adalah cabang kecerdasan buatan (AI) dan ilmu komputer yang berfokus pada penggunaan data dan algoritme untuk meniru cara manusia belajar, secara bertahap meningkatkan akurasinya.

Dalam machine learning, mesin belajar melalui pengalaman dan data yang telah diberikan tanpa harus diprogram secara eksplisit.

Pada dasarnya, ML adalah sebuah metode untuk melatih mesin agar dapat memahami pola-pola pada data dan menghasilkan prediksi atau keputusan.

Metode Pembelajaran Machine Learning

Ada beberapa metode yang dimiliki oleh machine learning, namun secara luas ML memiliki dua teknik dasar belajar, dikutip dari IBM metode tersebut yaitu supervised dan unsupervised. Berikut penjelasannya.

1. Supervised Learning

Supervised learning adalah jenis teknik pembelajaran machine learning yang paling umum digunakan.

Dalam supervised learning, mesin belajar dengan menggunakan data yang telah diberikan dan label atau hasil yang diinginkan sebagai bahan latihannya.

Misalnya, jika Anda ingin melatih mesin untuk mengenali gambar mobil dan motor, maka Anda perlu memberikan data berupa gambar mobil dan motor beserta labelnya. Label dalam hal ini bisa berupa "mobil" dan "motor".

Mesin akan belajar dengan mengenali pola-pola pada data dan mencari keterkaitan antara fitur-fitur pada gambar dengan label yang telah diberikan.

Setelah dilatih, mesin dapat digunakan untuk memprediksi label pada data baru, seperti gambar mobil atau motor yang belum pernah dilihat sebelumnya.

2. Unsupervised Learning

Unsupervised learning adalah jenis teknik pembelajaran machine learning yang tidak menggunakan label atau hasil yang diinginkan sebagai bahan latihannya.

Mesin akan belajar dari data yang tidak terstruktur dan mencari pola-pola yang ada pada data tersebut.

Dalam unsupervised learning, tujuannya adalah untuk menemukan struktur atau keterkaitan antara fitur-fitur pada data.

Misalnya, jika Anda memiliki kumpulan data pelanggan toko online, maka mesin dapat melakukan clustering atau pengelompokan pelanggan berdasarkan perilakunya dalam berbelanja.

Dengan begitu, Anda dapat mengetahui segmentasi pelanggan dan melakukan pemasaran yang lebih efektif.

3. Reinforcement Learning

Reinforcement learning adalah jenis teknik pembelajaran machine learning yang memungkinkan mesin belajar melalui trial and error.

Dalam reinforcement learning, mesin akan berinteraksi dengan lingkungannya dan belajar dari hasil interaksi tersebut.

Setiap tindakan yang dilakukan mesin akan diberikan reward atau hukuman tergantung pada hasilnya. Dengan begitu, mesin dapat belajar untuk melakukan tindakan yang lebih baik di masa depan.

Misalnya, jika Anda ingin melatih mesin untuk bermain game, maka mesin dapat belajar dengan mencoba-coba dan mendapatkan reward jika berhasil menyelesaikan level atau hukuman jika gagal.

Setelah dilatih, mesin dapat melakukan tindakan yang lebih baik dan mencapai tujuan dengan lebih efektif.

BACA JUGA: Perkembangan Artificial Intelligence dan Penerapannya dalam Digital Marketing

Cara Kerja Machine Learning

Dalam machine learning, terdapat beberapa tahapan yang harus dilalui untuk dapat mencapai tujuan yang diinginkan. Secara umum, cara kerja machine learning melibatkan beberapa langkah, yaitu:

Pengumpulan Data

Pada tahap ini, data yang diperlukan untuk pelatihan mesin dikumpulkan. Data ini bisa berupa teks, gambar, suara, atau data numerik lainnya.

Data tersebut haruslah cukup banyak dan representatif agar mesin dapat belajar dengan baik.

Pengolahan Data

Setelah data terkumpul, tahap selanjutnya adalah pengolahan data. Data yang diberikan bisa mengandung noise atau data yang tidak relevan, sehingga perlu dibersihkan dan di-filter agar dapat digunakan pada tahap pelatihan mesin.

Selain itu, data juga perlu di-organisasi agar dapat diproses oleh mesin.

Pola Mempelajari Data

Setelah data siap, tahap selanjutnya adalah pelatihan mesin. Pada tahap ini, mesin akan mempelajari pola-pola dari data yang diberikan.

Proses ini dilakukan dengan menghitung parameter-parameter yang terkait dengan model yang digunakan, sehingga mesin dapat memberikan hasil yang akurat saat digunakan untuk memproses data baru.

Pelatihan mesin dilakukan dengan menggunakan salah satu teknik pembelajaran mesin, yaitu supervised learning, unsupervised learning, atau reinforcement learning.

Validasi Model

Setelah mesin dilatih, tahap selanjutnya adalah validasi model. Pada tahap ini, model yang telah dibuat dites dengan menggunakan data yang belum pernah dilihat oleh mesin sebelumnya.

Tujuan dari validasi model adalah untuk mengukur seberapa akurat mesin dalam melakukan prediksi atau memproses data baru.

Kesimpulan

Berdasarkan penjelasan yang telah dijelaskan sebelumnya, dapat disimpulkan bahwa machine learning adalah salah satu teknologi kecerdasan buatan yang pesat perkembangannya di masa kini.

ML merupakan teknologi yang memungkinkan mesin untuk belajar secara mandiri dan dapat digunakan untuk melakukan berbagai macam tugas seperti pengenalan gambar, pengenalan suara, prediksi harga saham, dan sebagainya.

Dalam pengembangan machine learning, semakin banyak data yang digunakan dalam pelatihan, maka semakin akurat hasil yang dapat diberikan oleh mesin.

Oleh karena itu, machine learning merupakan teknologi yang sangat potensial dan memiliki masa depan yang cerah dalam berbagai bidang.