Definisi Machine Learning, Metode, Fungsi, dan Contoh Penerapannya

Ada yang masih bingung dengan istilah machine learning? Padahal hal tersebut lebih dekat dari yang kalian kira loh karena dalam keseharian sering memakainya tanpa kalian sadari. Kalem, tak usah tambah bingung gitu karena di sini akan dikupas mengenai Definisi Machine Learning, Metode, Fungsi, dan Contoh Penerapannya

Definisi Machine Learning

Menurut definisi dari Amazon, machine learning adalah upgrade dari algoritma dan permodelan statistik dari suatu sistem komputen. Upgrade tersebut berfungsi agar komputer dapat secara otomatis menjalankan tugasnya tanpa harus menerima instruksi yang sangat detail.

Cukup dengan memasukkan sebuah pola dan inferensi, komputer bisa langsung memproses pekerjaannya dari awal hingga akhir dengan baik. 

Dengan adanya bantuan machine learning ini akan membuat komputer menjadi lebih efisien karena: 

• Mampu mengolah data historis yang berjumlah besar sekalipun sekaligus mengidentifikasi pola data yang terbentuk. 
• Memberi estimasi tentang bagaimana nantinya hasil suatu proses analisis dilakukan dengan lebih akurat. 

Model Machine Learning

Berikut ini jenis-jenis machine learning yang perlu diketahui: 

Supervised Learning

Tipe supervised merupakan algoritma machine learning yang pengaturan datanya sudah diketahui mana input dan mana outputnya. Contohnya adalah sebuah alat memiliki data point yang berlabel F (failed) atau R (runs).

Setelah itu, algoritma akan secara otomatis melakukan pembelajaran dengan komparasi antara output yang dihasilkan dengan output yang benar. Hal ini dilakukan untuk menemukan error. Biasanya sih pengaplikasian supervised learning terjadi pada program memprediksi kejadian di masa mendatang berdasarkan data historis.

Semi-supervised Learning

Jenis ini tidak begitu berbeda dengan supervised learning. Akan tetapi, semi-supervised learning menggunakan data berlabel dan tidak untuk melatih algoritma. Biasanya kondisi data yang berlabel jumlahnya kecil sedangkan yang tidak dilabeli berjumlah besar. Contoh penggunaan semi-supervised learning adalah untuk proses identifikasi wajah seseorang pada webcam atau kamera smartphone.

Unsupervised Learning

Unsupervised merupakan kebalikan dari supervised learning. Data yang sedang diolah tidak punya label, baik input maupun outputnya. Tujuannya adalah untuk mengeksplorasi data dan menemukan struktur di dalamnya seperti pada data transaksional.

Reinforcement Learning

Aplikasi reinforcement machine learning adalah pada robotik, pembuatan game, dan navigasi. Dengan tipe ini, algoritma akan mampu menemukan aksi atau perlakuan yang menghasilkan output terbaik dari hasil uji coba berulang kali (trial and error).

Ada tiga komponen utama untuk reinforcement learning, yaitu:  

• Agen sebagai decision making. 
• Lingkungan, apa saja yang berinteraksi dengan agen.
• Aksi yang menunjukkan apa yang agen bisa lakukan.

Metode Machine Learning Dalam Bekerja

Berikut ini terkait bagaimana cara kerja machine learning:

Langkah Pertama: Mengumpulkan Data

Langkah pertama sekaligus paling krusial dalam proses kerja ML adalah mengumpulkan data. Dikatakan paling krusial karena data layaknya pembuluh darah bagi performa dari sistem. Bagaimana nanti output yang dihasilkan sangat bergantung pada kualitas dan kuantitas yang diberikan dalam input. 

Data di sini bentuknya beraneka ragam, mulai dari database, text files, gambar, audio, dan masih banyak lagi. 

Langkah Kedua: Prapemprosesan Data

Langkah-langkah yang dilaksanakan dalam tahapan prapemrosesan data adalah: 

• Pembersihan data yang meliputi menyingkirkan data-data duplikat dan mengoreksi error yang terjadi.
• Penanganan data yang hilang, baik dengan menghapus atau melengkapinya.
• Penormalisasian data dengan mengatur agar data memenuhi standar format yang ditentukan.

Tujuan dari prapemrosesan adalah mengembangkan kualitas dari data kalian dan memastikan model machine learning bisa menginterpretasikannya dengan benar. Makanya, akurasinya juga akan semakin meningkat.

Langkah Ketiga: Memilih Model yang Tepat

Setelah mempersiapkan data-data yang dibutuhkan maka masuk ke langkah selanjutnya, yaitu memilih model yang tepat.

Ada banyak sekali model yang dapat dipilih, seperti linear regression, decision trees, dan neural networks. Pemilihannya bergantung dari: 

• Bagaimana bentuk data. 
• Masalah yang ingin diselesaikan dan seberapa tinggi tingkat kompleksitasnya.
• Ukuran dan tipe data.
• Sumber daya yang tersedia.

Langkah Keempat: Melatih Model

Selanjutnya, kalian harus melatih mengelola data-data yang telah dipersiapkan sebelumnya. Maksud dari melatih di sini adalah memasukkan data ke dalam model dan memberinya waktu untuk menyesuaikan parameter internal untuk output yang lebih baik. 

Langkah Kelima: Mengevaluasi Model 

Selanjutnya, penting sekali melakukan evaluasi sebelum menjalankan sistem secara keseluruhan. Evaluasi di sini meliputi pengujian pada data-data baru yang belum diproses dalam model. 

Dalam proses mengevaluasi, biasanya metriks-metriks yang dipakai untuk menilai sudah sebaik apa performa model adalah: 

• Akurasi 
• Presisis
• Squared eror 

Langkah Keenam: Melakukan Tune Hyperparameter dan Optimasi

Dari model yang sudah melalui proses evaluasi, masih perlu menyesuaikan hyperparameternya loh untuk lebih meningkatkan performa. Teknik yang secara umum diterapkan dalam penyesuaian adalah: 

• Grid search, mencoba kombinasi parameter yang berbeda
• Cross validation, membagi data ke dalam beberapa kelompok dan melatih model dengan sekelompok data tersebut. Tujuannya adalah memastikan kinerja model konsisten pada data-data yang berbeda. 

Langkah Ketujuh: Prediksi dan Eksekusi

Model yang telah memperoleh optimasi  sudah siap membuat prediksi pada data baru yang akan dimasukkan. Nantinya dari output yang dihasilkan akan dipakai untuk mengambil keputusan atau analisis yang lebih lanjut. 

Selanjutnya untuk tahap eksekusi, model akan diintegrasikan dengan lingkungan produksi. Machine learning akan memproses data sesungguhnya dan menyediakan analisis secara riil time. Proses ini sering disebut sebagai MLOps.

Fungsi Machine Learning

Fungsi machine learning ada beberapa poin seperti di bawah ini:

Menjadi Penolong Dalam Menyelesaikan Masalah yang Terjadi Pada Bisnis

Seiring perkembangannya, machine learning bukan hanya sekedar untuk menunjukkan kecerdasan komputer saat ditandingkan dengan manusia dalam suatu permainan. Kini sistem pun telah banyak dipakai oleh industri-industri besar untuk menyelesaikan masalah yang terjadi dengan lebih efisien. 

Menganalisis Perilaku Konsumen dengan Lebih Mudah

Kalian pernah berpikir kah mengapa setelah kalian mencari informasi suatu barang di e-commerce ataupun Google lalu kalian mendapatkan iklan tentang produk yang sejenis? 

Nah, di sinilah machine learning mengambil peran untuk mempelajari perilaku berdasarkan informasi apa yang sedang kalian cari saat itu. Lalu mengolahnya menjadi layanan personalisasi yang lebih baik.

Mewujudkan Automasi Bisnis

ML bisa dipakai pula untuk mengupgrade sistem perusahaan secara keseluruhan. Contoh otomasi salah satunya pada divisi sales dan pengelolaan interaksi dengan konsumen melalui ML yang diaplikasikan pada Customer Relationship Management software (CRM).

Machine Learning, Deep Learning, dan Artificial Intelligence (AI )

Yuk simak perbedaan machine learning dan deep learning dan perbedaan AI dan machine learning:

Artificial Intelligence (AI)

AI mengacu pada suatu program yang dirancang sedemikian rupa agar bisa bertindak cerdas layaknya manusia melalui pengaturan serangkaian algoritma. Sedangkan area yang menjadi fokus utama dalam pengembangan AI agar semakin efisien terbagi menjadi 3 jenis, yaitu belajar mandiri, berlogika, dan mengoreksi. 

Machine Learning (ML) 

ML bisa dibilang merupakan turunan dari AI yang memakai berbagai algoritma untuk bisa mempelajari macam-macam data sebelum membuat suatu prediksi. Prediksi ini dapat dihasilkan melalui pembelajaran yang pengembang monitor secara langsung. Dengan sistem tersebut, algoritma akan belajar dari data-data yang telah disiapkan.

Oia, bisa jadi pengembang mengatur Machine Learning untuk melakukan pembelajaran tanpa perlu pengawasan sama sekali. Jadi,data-data yang diberikan masih mentah dan sangat general. 

Deep Learning (DL)

DL di sisi lain merupakan bentuk upgrade dalam ranah development dari ML. Algoritma yang ditangani oleh Deep Learning jauh lebih kompleks karena berbentuk  multi-layered artificial neural networks (ANN) yang terinspirasi dari cara kerja saraf otak manusia. 

Disebut kompleks karena algoritma DL sifatnya lebih tidak beraturan tapi justru itulah yang menyebabkan DL memiliki kompetensi di atas ML. Ia mampu belajar data dengan jumlah yang lebih banyak namun hasilnya memiliki akurasi yang juga bagus.

Contoh Penerapan Machine Learning

Berikut ini contoh-contoh machine learning dalam kehidupan sehari-hari: 

Hasil Pencarian Google

Meski terlihat sederhana, tinggal ketik dan klik tapi senyatanya dalam mengeksekusi permintaan butuh proses algoritma yang kompleks. Tujuannya adalah untuk mengurutkan peringkat dan menganalisis laman web sesuai relevansinya dengan keyword dari pengguna.

Aplikasi Penerjemah Bahasa

Untuk bisa membuat pembelajaran mesin ini, kalian harus melatih algoritma agar dapat menerjemahkan teks. Caranya adalah dengan memberi sekumpulan data berupa sejumlah kata dalam dua bahasa yang berbeda. Setelah itu, algoritma akan belajar mempelajari pola dari data tersebut dan mengembangkan aturan dalam menerjemahkan teks.

Okay, jadi itulah pembahasan mengenai machine learning. Semoga bisa menambah insight ya bagi kalian 🙂