Jagad.id – Meskipun ada berbagai contoh atau aplikasi Machine Learning yang kita gunakan dalam kehidupan sehari-hari. Namun beberapa orang masih bingung tentang ML itu apa, jadi mari kita mulai dengan melihat definisi Machine Learning.
Definisi Machine Larning
Dalam istilah awam, ML dapat didefinisikan sebagai kemampuan mesin untuk mempelajari sesuatu tanpa harus diprogram untuk hal spesifik tersebut. Ini adalah bidang studi di mana komputer menggunakan sekumpulan besar data dan menerapkan algoritme untuk ‘melatih’ dirinya sendiri dan membuat prediksi. Pelatihan ML mencakup memasukkan banyak data ke dalam algoritma dan memungkinkan mesin/sistem mempelajari lebih lanjut tentang informasi yang diproses.
Menjawab apakah hewan dalam foto adalah kucing atau anjing, menemukan rintangan di depan mobil tanpa pengemudi, deteksi email spam, dan pengenalan ucapan dari video YouTube untuk menghasilkan teks hanyalah beberapa contoh dari kebanyakan prediksi Model Machine Learning.
Definisi Machine Learning lainnya dapat diberikan karena ML adalah bagian dari Kecerdasan Buatan yang terdiri dari algoritme yang diprogram untuk mengumpulkan informasi tanpa instruksi eksplisit pada setiap langkah. Itu telah mengalami kesuksesan system teknologi akhir-akhir ini.
Kita sering melihat kebingungan seputar penggunaan kata Kecerdasan Buatan dan Machine Learning. Mereka sangat terkait dan tampaknya sering digunakan secara bergantian, namun keduanya berbeda. Benarkah? Mari kita uraikan Artificial Intelligence vs. ML vs. Deep Learning.
Mengapa Machine Learning?
Mari kita mulai dengan sebuah contoh di mana sebuah mesin mengungguli permainan strategis dengan belajar mandiri. Pada tahun 2016, pemain Go terkuat (Go adalah permainan papan strategi abstrak yang ditemukan di China lebih dari 2.500 tahun yang lalu) di dunia, Lee Sedol, duduk untuk pertandingan melawan program ML Google DeepMind, AlphaGo. AlphaGo memenangkan pertandingan selama 5 hari.
Baca Juga : Apa itu Deep Learning?
Satu hal yang dapat diambil dari kejadian ini bukanlah bahwa sebuah mesin dapat belajar untuk menaklukkan Go, tetapi fakta bahwa cara revolusioner dalam Pembelajaran Mesin ini kemampuan mesin untuk meniru otak manusia dapat diterapkan berada di luar imajinasi.
Teknologi ini telah membuka jalan ke berbagai industri bisnis di seluruh dunia. Itu semua karena kemampuan Machine Learning yang luar biasa untuk mendorong pertumbuhan organisasi, mengotomatiskan pekerjaan manual dan biasa, memperkaya pengalaman pelanggan, dan memenuhi sasaran bisnis.
Menurut BCC Research, pasar global untuk ML diharapkan tumbuh dari $17,1 miliar pada tahun 2021 menjadi $90,1 miliar pada tahun 2026 dengan tingkat pertumbuhan tahunan gabungan (CAGR) sebesar 39,4% untuk periode 2021-2026. Selain itu, Engineer Machine Learning adalah pekerjaan dengan pertumbuhan tercepat keempat menurut LinkedIn.
Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence) dan ML akan menjadi sangat penting bagi masyarakat yang akan datang. Oleh karena itu, inilah saat yang tepat untuk mempelajari Machine Learning.
Bagaimana Cara Kerja Machine Learning?
ML bekerja pada berbagai jenis algoritme dan teknik. Algoritma ini dibuat dengan bantuan berbagai bahasa pemrograman ML. Biasanya, dataset pelatihan diumpankan ke algoritme untuk membuat model.
Sekarang, setiap kali input diberikan ke algoritme ML, algoritme ini mengembalikan nilai/prediksi hasil berdasarkan model. Sekarang, jika prediksinya akurat, diterima dan algoritme diterapkan. Tetapi jika prediksi tidak akurat, algoritma dilatih berulang kali dengan dataset pelatihan untuk sampai pada prediksi/hasil yang akurat.
Contoh Kasus :
Jika Anda ingin memprediksi pola cuaca di area tertentu, Anda dapat memasukkan tren dan pola cuaca masa lalu ke model melalui algoritme. Ini akan menjadi dataset pelatihan untuk algoritme. Sekarang jika model mengerti dengan sempurna, hasilnya akan akurat.
Baca Juga : Tren Deep Learning : Penggunaan terbaik GPT-3 oleh OpenAI
Machine Learning merupakan jenis Artificial Intelligence yang memungkinkan sistem meningkatkan kinerja secara otomatis pada tugas tertentu, misalnya mengenali pola dalam data, melalui belajar dari pengalaman. Prosesnya melibatkan penggunaan algoritme yang dapat mengidentifikasi pola dalam data dan membuat prediksi atau keputusan tanpa diprogram secara eksplisit untuk melakukannya.
Beberapa contoh aplikasi Machine Learning yaitu :
⦁ Image recognition, seperti mengidentifikasi objek dalam gambar atau mengkategorikan gambar berdasarkan kontennya
⦁ Speech recognition, seperti mengubah ucapan menjadi teks
⦁ Natural language processing, seperti menerjemahkan teks dari satu bahasa ke bahasa lain atau mengenali perasaan dalam sebuah teks
⦁ Predictive maintenance, seperti menggunakan pembelajaran mesin untuk memprediksi kapan peralatan cenderung gagal
⦁ Deteksi penipuan, seperti menggunakan pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi transaksi yang mencurigakan
Benefit dari Machine Learning meliputi:
⦁ Tingkatkan akurasi dan efisiensi dalam tugas-tugas seperti analisis data dan peramalan
⦁ Kemampuan untuk mengotomatiskan tugas yang berulang atau memakan waktu
⦁ Dapat membuat keputusan dan membuat prediksi berdasarkan data, bahkan ketika hubungan yang mendasarinya tidak dipahami dengan baik
⦁ Bisa untuk memproses data dalam jumlah besar dengan cepat dan mengidentifikasi pola dan tren yang sulit atau tidak mungkin dideteksi secara manual.
Kesimpulan
Munculnya teknologi machine learning telah merevolusi cara kami memproses dan menganalisis data. Dalam dekade terakhir, pembelajaran mesin telah mengalami lonjakan popularitas, dan sekarang dianggap sebagai salah satu teknologi terpenting di zaman kita. Pembelajaran mesin telah digunakan di berbagai industri yang berbeda, mulai dari perawatan kesehatan hingga keuangan, untuk membantu mengotomatiskan tugas dan meningkatkan efisiensi.
Pembelajaran mesin telah melihat sejumlah besar investasi baik dari sektor publik maupun swasta, karena telah menjadi bagian integral dari banyak industri. Banyak perusahaan sekarang menggunakan pembelajaran mesin untuk mengotomatiskan tugas, seperti layanan pelanggan, analisis data, dan deteksi penipuan. Hal ini menghasilkan pengurangan yang signifikan dalam biaya yang terkait dengan tenaga kerja manual dan memungkinkan bisnis untuk tetap kompetitif di pasar global.
Baca Juga : OpenAI Playground, Apa itu? Bagaimana Cara Menggunakannya?
Selain aplikasi komersialnya, pembelajaran mesin juga telah digunakan untuk meningkatkan penelitian dan pengembangan di bidang kecerdasan buatan dan robotika. Hal ini menyebabkan perkembangan robot yang mampu melakukan tugas kompleks dan berinteraksi dengan manusia dengan cara yang lebih alami. Ini telah membuka berbagai kemungkinan dan aplikasi baru untuk pembelajaran mesin, seperti kendaraan otonom dan aplikasi medis.
Mengingat potensinya dan jumlah investasi yang telah diterimanya, dapat dikatakan bahwa pembelajaran mesin adalah teknologi yang berkembang pesat.
Nah, demikianlah pembahasan mengenai Tren apa itu Machine Learning ? Semoga bisa menambah wawasan dan pengetahuan kita tentang teknologi yang sedang berkembang dan bermanfaat dalam membantu aktivitas kita ya guys. Tiap perkembangan selalu dituruti oleh faktor positif dan negatif. Tetapi satu hal yang jelas dan pasti, perubahan teknologi masa depan akan membuat hidup Anda lebih gampang dan efisien!
