Apa Itu Machine Learning? Ini Pengertian dan Perbedaannya dengan AI

Machine learning adalah teknologi yang dikembangkan untuk mengadopsi kemampuan belajar manusia pada komputer. Seiring perkembangannya, machine learning sudah banyak membantu manusia untuk menyelesaikan masalah kompleks secara lebih efisien. 

Coba ingat-ingat. Pernahkah Anda penasaran bagaimana Netflix bisa tahu genre film apa saja yang Anda sukai? Atau ketika Anda mencari sebuah produk di Google lalu tiba-tiba muncul iklan produk serupa di Instagram? Nah, rahasia di balik semua itu adalah penggunaan algoritma pembelajaran mesin. 

Mau tahu lebih banyak tentang apa itu machine learning?

Di artikel ini, kami akan mengajak Anda mengeksplor apa itu machine learning, cara kerja, jenis-jenis machine learning, sampai contoh implementasinya di kehidupan sehari-hari. Sudah penasaran? Yuk, langsung simak artikelnya!

Apa Itu Machine Learning?

Mudahnya, pembelajaran mesin atau machine learning adalah teknik untuk mendidik komputer agar mempelajari algoritma pemrograman tertentu agar bisa melakukan beberapa tugas sendiri tanpa arahan dari manusia. 

Tujuan utama pengembangan machine learning adalah untuk meniru cara belajar manusia, di mana manusia dapat mempelajari pola-pola dan informasi dari pengalaman masa lalu untuk membuat prediksi atau keputusan yang lebih baik di masa depan.

Ibaratnya seperti ketika Anda mengajari seorang anak untuk mengenali hewan kucing dengan menunjukkan banyak gambar kucing dan memberitahunya: ‚ÄúIni lho yang namanya kucing‚ÄĚ. Nah, setelah melihat berbagai gambar, anak akan mulai memahami karakteristik kucing.

Sama halnya dengan anak, setelah diberi banyak data tentang kucing, algoritma akan menggunakannya untuk mengidentifikasi karakteristik hewan tersebut. Seperti anak yang akhirnya bisa mengenali kucing tanpa harus diberitahu, algoritma machine learning juga akan mengenali kucing secara otomatis tanpa bantuan manusia.

Jadi, dengan pembelajaran mesin, Anda dapat menciptakan mesin atau komputer yang mampu mempelajari data yang ada untuk membuat keputusan sendiri tanpa perlu diprogram lagi.

Perbedaan Machine Learning dengan AI

Mungkin, Anda sering mendengar kedua istilah ini disebut secara bersama-sama. Bahkan tidak jarang beberapa orang menganggapnya sebagai hal yang sama. Namun, pada dasarnya perbedaan AI dan machine learning cukup jelas.

Lihat juga:  Simak 7 Cara Membuat Strategi Marketing Terbaik untuk Podcast

AI atau Artificial Intelligence adalah ilmu yang mencakup segala sesuatu yang berkaitan dengan membuat mesin menjadi lebih pintar, sedangkan machine learning adalah salah satu cabang ilmu dari AI.

Intinya, machine learning berfokus pada pengembangan algoritma agar bisa mengambil keputusan sendiri berdasarkan data. Sementara itu, AI merupakan konsep utama untuk menciptakan perangkat yang bisa meniru kecerdasan manusia.

Cara Kerja Machine Learning

Ketika Anda ingin belajar hal baru, mungkin Anda akan membaca buku atau menonton video tutorial. Namun, Anda baru benar-benar paham saat sudah mempraktikkannya atau mendapat feedback dari orang lain. 

Cara kerja machine learning juga seperti itu, kok. Dengan terus memberinya banyak data dan feedback terhadap performanya, Anda bisa mengajari algoritma untuk menyelesaikan sebuah masalah.

Tapi sebenarnya, bagaimana proses itu bisa terjadi? Ini dia penjelasannya.

  1. Pengumpulan data. Langkah pertama dalam cara kerja machine learning adalah mengumpulkan data yang relevan dengan masalah yang dihadapi, juga dapat digunakan untuk melatih algoritma. 
  2. Persiapan data. Setelah terkumpul, data harus disiapkan untuk analisis. Misalnya, pada langkah ini data akan dibersihkan untuk menghapus kesalahan atau inkonsistensi.
  3. Pemilihan model. Langkah selanjutnya adalah memilih model pembelajaran mesin yang sesuai untuk menyelesaikan sebuah kasus. 
  4. Pelatihan. Model pembelajaran mesin akan dilatih dengan data yang sudah disiapkan. Mesin akan mengidentifikasi pola dari kumpulan data yang diberikan oleh programmer. Jika pola-polanya sudah terkumpul, mesin pun bisa membuat prediksi dan keputusan secara matematis. 
  5. Evaluasi. Model juga harus dievaluasi untuk menentukan seberapa baik performanya. Biasanya, evaluasi dilakukan dengan memisahkan data menjadi set pelatihan dan pengujian. Kemudian, akurasi atau metrik performa lain dari model pada set pengujian ini akan dinilai.

Selanjutnya, mesin dapat digunakan di lingkungan produksi setelah dilatih dan dievaluasi melalui proses di atas.

Nah,sampai di sini, Anda sudah mengetahui cara kerja machine learning. Di bagian selanjutnya, kami akan membahas berbagai jenis machine learning yang perlu Anda ketahui. Scroll ke bawah, yuk!

Jenis Machine Learning 

Dari tahapan proses kerja di atas, machine learning dibagi lagi menjadi beberapa jenis. Pembagian ini didasarkan pada metode yang digunakan oleh machine learning dalam mempelajari algoritma.

Nah, berikut jenis-jenis machine learning yang saat ini dikembangkan:

1. Supervised Learning

Supervised learning adalah jenis pembelajaran mesin di mana algoritma dilatih menggunakan data yang telah dikategorikan atau memiliki label. 

Dalam supervised learning, data yang digunakan untuk melatih algoritma terdiri dari pasangan input dan output yang telah ditentukan. Lalu, algoritma belajar dari data tersebut dan mencoba mengidentifikasi hubungan antara input dan output.

Lihat juga:  Pahami 5 Perbedaan Commercial dan Editorial Photography

Jenis machine learning ini digunakan dalam banyak aplikasi seperti pengenalan wajah, deteksi email spam, dan lain-lain.

2. Semi-supervised Learning

Semi-supervised machine learning adalah jenis pembelajaran mesin yang mencoba memanfaatkan data yang hanya sebagiannya diberi label. Jenis machine learning ini juga merupakan gabungan dari supervised learning dan unsupervised learning.

Dalam semi-supervised learning, algoritma menganalisis pola pada sampel data yang memiliki label. Setelahnya, algoritma menggunakan pola-pola tersebut untuk memprediksi kategori dari data yang tidak berlabel.

Contoh penerapan jenis semi-supervised machine learning adalah sistem pengenalan suara. 

3. Unsupervised Learning

Berkebalikan dari supervised learning, unsupervised learning adalah jenis pembelajaran mesin untuk mempelajari pola-pola yang terdapat pada data tanpa adanya informasi atau label kategori.

Nantinya, algoritma akan belajar mengenali pola-pola dan struktur di dalam data secara mandiri.

Contoh penerapan unsupervised learning yaitu dalam pengelompokan atau clustering data. Misalnya, algoritma bisa digunakan untuk mengelompokkan pelanggan sebuah perusahaan berdasarkan kesamaan karakteristik atau perilaku mereka. 

4. Reinforcement Learning

Reinforcement machine learning adalah jenis pembelajaran mesin di mana algoritma belajar dari pengalamannya memecahkan masalah spesifik. 

Dalam reinforcement learning, algoritma belajar dengan mencoba tindakan-tindakan tertentu dan mengamati respons yang dihasilkan oleh lingkungan tersebut. Dengan begitu, algoritma pun bisa menghindari kesalahan dari proses sebelumnya.

Reinforcement learning bisa diibaratkan sebagai sebuah game. Misalnya, untuk mengalahkan musuh, pemain memegang kendali controller yang bisa memberikan instruksi kepada karakter untuk menyelesaikan level. Lalu, karakter game akan memberikan respons terhadap tindakan yang diberikan pemain. 

Nah, kalau tindakan yang diambil berhasil mencapai tujuan yaitu mengalahkan musuh, maka pemain akan mendapat poin. Tapi kalau gagal, pemain akan kehilangan poinnya.

Contoh Penerapan Machine Learning 

Tanpa Anda sadari, contoh aplikasi machine learning sudah banyak Anda gunakan di kehidupan sehari-hari. Contohnya saja chatbot yang digunakan untuk customer service. Tak hanya itu saja, masih banyak contoh machine learning yang perlu Anda ketahui.

Nah, berikut ini contoh-contoh machine learning yang ada di keseharian Anda:

1. Hasil Pencarian Google

Contoh machine learning yang paling sering Anda gunakan di kehidupan sehari-hari adalah search engine Google. Bahkan, machine learning adalah sistem yang memiliki peran penting dalam cara kerja mesin pencarian Google . 

Mesin pencarian Google menggunakan algoritma yang kompleks untuk menganalisis dan mengurutkan ranking halaman website berdasarkan relevansinya dengan kata kunci yang dicari oleh pengguna. 

Nah, pembelajaran mesin digunakan untuk terus meningkatkan pemahaman algoritma guna memastikan hasil pencarian tetap relevan dan sesuai dengan search intent pengguna. 

Lihat juga:  Apa Benar Ibu Hamil Boleh Makan Rambutan? Mari Kita Temukan Faktanya!

2. Rekomendasi Produk E-commerce

rekomendasi produk e-commerce yang menggunakan machine learning

Setelah mencari sebuah produk di e-commerce, pernahkah Anda menyadari bahwa produk yang tadi Anda cari terus muncul di kolom rekomendasi? 

E-commerce seperti Shopee, Tokopedia, dan yang lainnya menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk menganalisis pembelian terakhir dan histori pencarian pengguna untuk memberikan rekomendasi produk. 

Tujuan adanya fitur rekomendasi ini adalah untuk meningkatkan customer experience. Sebab, hal ini bisa membantu pengguna menemukan produk baru yang mungkin belum mereka ketahui sebelumnya.

3. Deteksi Gambar

contoh implementasi pembelajaran mesin pada Facebook untuk deteksi gambar

Contoh machine learning selanjutnya adalah deteksi gambar. Anda bisa menjumpainya di media sosial seperti Facebook yang menggunakan algoritma untuk mendeteksi dan menandai orang dalam foto. 

Dengan menganalisis fitur wajah seperti mata, hidung, dan mulut, algoritma bisa mengenali orang-orang yang ada di dalam foto dan mencocokkannya dengan profil pengguna.

Tak hanya di media sosial, deteksi gambar juga sering digunakan di hal lain seperti CCTV hingga medical imaging untuk mendiagnosis penyakit. 

4. Aplikasi Penerjemah

aplikasi terjemahan bahasa sebagai contoh penerapan pembelajaran mesin

Contoh machine learning yang paling menarik adalah aplikasi terjemahan bahasa. Untuk membuat aplikasi machine learning ini, programmer harus melatih algoritma agar bisa menerjemahkan teks. 

Caranya, algoritma diberikan dataset berupa serangkaian teks dalam dua bahasa yang berbeda. Kemudian, algoritma akan mempelajari pola data tersebut dan mengembangkan aturan-aturan dalam menerjemahkan teks. 

5. Asisten Pribadi Virtual

tampilan chatbot yang merupakan salah satu contoh machine learning

Contoh machine learning yang terakhir adalah penggunaannya dalam membuat asisten virtual seperti chatbot. Chatbot adalah program komputer yang menggunakan AI, utamanya machine learning untuk berkomunikasi dengan manusia. 

Chatbot biasa digunakan untuk membantu bisnis dalam memberikan layanan pelanggan yang cepat dan efisien. Nah, chatbot memerlukan algoritma pembelajaran mesin untuk menganalisis dan belajar dari data supaya bisa memberikan jawaban yang lebih akurat dari waktu ke waktu.

Kelebihan dan Kekurangan Machine Learning

Di bagian sebelumnya, Anda sudah mengetahui pengertian machine learning, jenis, hingga contohnya dalam kehidupan sehari-hari. Selanjutnya kami akan membahas kelebihan dan kekurangan machine learning, yaitu:

Kelebihan:

  • Kemampuan untuk memproses data yang besar dan kompleks dalam waktu singkat.¬†
  • Kemampuan untuk mempelajari pola dan tren yang tidak dapat dilihat oleh manusia.¬†
  • Dapat digunakan untuk automasi tugas-tugas yang biasanya dilakukan oleh manusia sehingga bisa mengurangi biaya dan meningkatkan efisiensi.
  • Pembelajaran mesin akan terus belajar dan meningkatkan performanya seiring dengan bertambahnya data yang diterima.¬†
  • Meminimalkan kesalahan yang mungkin dilakukan manusia (human error).

Kekurangan:

  • Membutuhkan data mining untuk menghasilkan hasil yang akurat. Jika data yang digunakan tidak tepat atau tidak lengkap, maka hasil yang dihasilkan tidak akurat.
  • Pengembangan algoritma pembelajaran mesin yang kompleks dapat memakan waktu yang lama.
  • Diperlukan keahlian yang tinggi dalam pemrograman, matematika, dan statistik.
  • Biaya pengembangan machine learning yang tinggi.¬†
Lihat juga:  Polimenore: Gejala, Penyebab, dan Cara Mengatasinya

Perbedaan Machine Learning dan Deep Learning

ilustrasi perbedaan machine learning dan deep learning

Pernah mendengar tentang Deep Learning? Ya, di samping machine learning, istilah ini juga kini mulai banyak dijumpai. Kalau Anda ingin tahu perbedaan machine learning dan deep learning, kami akan menjelaskannya.

Deep learning adalah cabang machine learning yang menggunakan neural network untuk mempelajari data yang kompleks. Tujuannya yaitu untuk mencapai tingkat akurasi yang lebih tinggi daripada teknik pembelajaran mesin tradisional.

Neural network yang dimaksud merupakan sistem yang meniru cara kerja otak manusia. Hasilnya, deep learning bisa memproses data terstruktur maupun tidak terstruktur seperti gambar, audio, dan teks.

Dengan begitu, deep learning bisa digunakan untuk mengembangkan deteksi gambar dan suara yang sulit dilakukan dengan pembelajaran mesin tradisional.

Tips Belajar Machine Learning 

Belajar machine learning bukanlah soal menghafal algoritma kompleks atau menguasai bahasa pemrograman. Justru, hal ini erat kaitannya dengan pengembangan logika dan skill analisis untuk mengidentifikasi pola dalam data.

Nah, cara mengasah logika berpikir tersebut bisa dengan membiasakan diri melakukan coding. Untuk itu, inilah tips tahapan belajar machine learning yang bisa Anda terapkan:

1. Kuasai Kalkulus Multivariat dan Aljabar Linier

Penting untuk memiliki pemahaman yang mendalam tentang matematika dalam proses belajar machine learning. Walaupun tak perlu sampai punya gelar di bidang matematika, Anda tetap harus menguasai konsep-konsep dasar kalkulus dan aljabar linear.

Sebab, kalkulus merupakan fondasi dalam memahami cara kerja machine learning. Konsep-konsep seperti turunan dan integral sering dipakai untuk mengoptimasi algoritma dan meminimalisasi error. Selain itu, aljabar linier juga penting untuk mengolah data agar mudah dipahami oleh komputer. 

2. Pahami Probabilitas dan Statistik

Tips selanjutnya dalam proses belajar machine learning adalah memahami probabilitas dan statistik. 

Probabilitas adalah ukuran besaran kemungkinan terjadinya suatu hal. Jadi, programmer bisa mengidentifikasi kemungkinan adanya hubungan antara dua variabel. 

Kemudian, statistik adalah algoritma yang digunakan dalam menerjemahkan pola data untuk ditindaklanjuti. Tak hanya itu, statistik juga berfungsi untuk menerapkan model matematika ke variabel yang sesuai.

Dengan menguasai kedua konsep ini, Anda akan memahami semua informasi data yang tersedia. Sehingga, Anda bisa memberikan data yang akurat untuk melatih algoritma pembelajaran mesin.

3. Pelajari Fundamental Pemrograman

Tips berikutnya yang tidak boleh dilewatkan sebelum belajar machine learning adalah mempelajari fundamental pemrograman. Sebab, pembelajaran mesin berkaitan dengan mengembangkan algoritma yang bisa memproses dan menganalisis data yang membutuhkan skill programming. 

Jadi, Anda harus paham konsep-konsep berikut ini untuk belajar machine learning: 

  • Algoritma pemrograman ‚Äď Anda harus menguasai algoritma karena hal ini berkaitan erat dengan logika yang akan digunakan selama proses programming
  • Struktur data ‚Äď Penting untuk mengelola data pada sistem komputer atau database supaya lebih mudah diakses. Tak hanya itu, dengan mempelajari struktur data, masalah pada coding bisa cepat selesai karena akan mudah ditemukan.
  • Syntax ‚Äď Syntax adalah aturan penulisan kode untuk membuat sebuah program. Jadi, Anda perlu memastikan ketepatan syntax yang digunakan untuk mencegah terjadinya error.
Lihat juga:  5 Menu Buka Puasa Favorit Keluarga Indonesia yang Wajib Dicoba

4. Pelajari Bahasa Pemrograman Python

Bahasa pemrograman yang wajib dikuasai sebelum belajar machine learning adalah Python. Sebab, bahasa ini mendukung pengumpulan data, analisis, hingga pemodelan.

Tak berhenti di situ, Python juga memiliki beberapa keunggulan lain yang menjadikannya alasan mengapa sering digunakan dalam pembelajaran mesin, yaitu:

  • Python memiliki ekosistem library yang cocok untuk pembelajaran mesin seperti TensorFlow dan Scikit-Learn.
  • Python bisa diintegrasikan dengan cloud computing, analisis data, hingga big data.
  • Python bersifat open source sehingga Anda bisa mencari framework dan algoritma machine learning di berbagai sumber.

5. Miliki Skill Manajemen Database

Manajemen database adalah salah satu skill yang juga penting untuk dimiliki sebelum belajar machine learning. Sebab, untuk mengembangkan algoritma machine learning yang efektif, Anda perlu memahami bagaimana data disimpan, diakses, dan dikelola dalam sistem database.

Selain itu, belajar manajemen database juga membantu Anda memahami konsep-konsep dasar dalam database, seperti pengindeksan data, normalisasi data, dan relasi antar tabel. 

Nah, hal ini akan membantu Anda mengolah data dalam machine learning, karena Anda dapat memahami bagaimana mengoptimalkan data agar dapat menghasilkan algoritma machine learning yang lebih baik dan akurat.

Setelah mengikuti tips di atas dan memiliki pemahaman yang cukup, Anda bisa langsung mulai belajar machine learning, deh. 

Tertarik Belajar Machine Learning?

Di artikel ini, Anda sudah mempelajari apa itu machine learning, contoh machine learning di kehidupan sehari-hari, kelebihan dan kekurangannya, sampai tips belajarnya. 

Anda juga kini tahu bahwa machine learning adalah teknologi canggih yang sebenarnya sudah diterapkan di berbagai hal dalam kehidupan sehari-hari. Mulai dari hasil pencarian Google, asisten virtual, sampai aplikasi penerjemah. 

Meski demikian, machine learning tetap memiliki kelebihan dan kekurangan yang perlu dipertimbangkan. Di samping kemampuannya untuk menyelesaikan masalah secara efisien, Anda tetap harus memahami kekurangannya agar bisa menghindari kesalahan dan tetap mendapatkan hasil yang akurat.

Bagaimana menurut Anda? Yuk, diskusi tentang machine learning di kolom komentar! O iya, jangan lupa klik Subscribe agar tidak ketinggalan update artikel terbaru Niagahoster. Sampai jumpa!