Apa Itu Machine Learning? Pengertian dan Contohnya

Apa itu machine learning? Pertanyaan tersebut kerap muncul belakangan ini, mengingat Kecerdasan Buatan atau Artificial Intelligence (AI) yang berkembang begitu pesatnya. Machine learning telah menjadi salah satu teknologi yang banyak digunakan. Menariknya, teknologi tersebut tanpa disadari kita temukan dalam kehidupan sehari-hari!

Sesuai namanya, machine learning memungkinkan mesin atau komputer mempelajari pola dari data. Namun, apakah ini berarti kita membiarkan komputer belajar sendiri? Lalu, bagaimana cara kerjanya?

Apa Itu Machine Learning?

Machine learning adalah metode yang memungkinkan komputer mempelajari pola dari data untuk membuat prediksi atau mengambil keputusan, tanpa harus diprogram secara manual untuk setiap kemungkinan.

Misalnya, kita ingin membuat sistem yang mampu membedakan email berisi spam. Kita tidak harus menulis aturan untuk setiap kemungkinan isi email. Model machine learning dapat mempelajari pola dari contoh email yang sudah dikategorikan, kemudian menggunakan pola tersebut untuk memperkirakan kategori email baru.

Meski begitu, bukan berarti mesin bisa belajar sebebas manusia. Manusia tetap menentukan tujuan, menyiapkan data, dan memilih metode pembelajaran yang digunakan.

Baca Juga: Begini Cara AI Membuat Lagu

Bagaimana Cara Kerja Machine Learning?

Secara sederhana dan tidak terlalu teknis, machine learning bekerja melalui beberapa tahap berikut.

1. Menentukan Tujuan dan Mengumpulkan Data

Pertama, kita harus menentukan kemampuan yang ingin dibuat. Misalnya, sistem yang dapat mengenali email spam.

Setelah itu, sistem membutuhkan data yang sesuai. Dalam contoh ini, data bisa berupa kumpulan email yang sudah diberi label sebagai spam atau bukan spam.

2. Melatih Model Machine Learning

Data yang sudah disiapkan digunakan untuk melatih model. Dalam proses ini, model mempelajari pola yang berkaitan dengan tujuan yang ditentukan.

Misalnya, model mempelajari karakteristik yang sering ditemukan pada email spam. Model kemudian menyesuaikan parameter matematisnya berdasarkan metode pembelajaran yang digunakan. Proses ini disebut pelatihan atau training.

3. Menguji Kemampuan Model

Setelah dilatih, model perlu diuji menggunakan data yang belum pernah digunakan dalam proses pelatihan. Tujuannya untuk mengetahui apakah model bisa mengenali pola pada data baru, bukan hanya menghafal contoh yang sudah diberikan.

Jika hasilnya belum memadai, pengembang bisa memperbaiki data, metode, atau pengaturan pelatihan model.

4. Menggunakan Model untuk Membuat Prediksi

Jika hasil pengujian sudah memadai, model bisa digunakan untuk memproses data baru. Contohnya, ketika email baru masuk, model memperkirakan apakah email tersebut termasuk spam. Hasil prediksi ini kemudian dapat digunakan oleh sistem email untuk membantu menyaring pesan.

Namun, prediksi model tidak selalu benar. Karena itu, sistem machine learning tetap perlu dievaluasi agar kinerjanya bisa diketahui dan diperbaiki.

Apa Saja Jenis Machine Learning?

Machine learning memiliki beberapa pendekatan pembelajaran. Tiga jenis yang umum dikenal adalah sebagai berikut.

1. Supervised Learning

Supervised learning adalah metode pembelajaran menggunakan data yang sudah memiliki label atau jawaban. Misalnya, model dilatih menggunakan kumpulan foto yang sudah diberi label kucing atau anjing. Dari data tersebut, model mempelajari pola untuk memperkirakan kategori foto baru.

Metode ini juga dapat digunakan untuk memperkirakan harga rumah berdasarkan data seperti luas bangunan, lokasi, dan harga rumah sebelumnya.

2. Unsupervised Learning

Unsupervised learning menggunakan data yang tidak memiliki label jawaban seperti pada supervised learning. Model berusaha menemukan pola atau kelompok di dalam data tersebut.

Contohnya, toko dapat menggunakan metode ini untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan pola belanja mereka. Hasil pengelompokan tersebut bisa membantu toko memahami karakteristik pelanggan.

3. Reinforcement Learning

Reinforcement learning adalah pendekatan ketika suatu agen belajar memilih tindakan melalui interaksi dengan lingkungan dan menerima umpan balik berupa reward atau penalti.

Misalnya, agen dalam simulasi permainan mencoba berbagai tindakan untuk mendapatkan skor yang lebih tinggi. Seiring proses pembelajaran, agen dapat mempelajari strategi yang menghasilkan reward lebih baik.

Ketiga pendekatan ini memiliki cara kerja dan penggunaan yang berbeda. Metode yang dipilih bergantung pada tujuan dan jenis masalah yang ingin diselesaikan.

Apa Contoh Penggunaan Machine Learning?

Machine learning digunakan dalam berbagai bidang. Beberapa contohnya bisa ditemukan dalam layanan sehari-hari.

• Rekomendasi video: Sistem mempelajari pola interaksi pengguna untuk memperkirakan video yang mungkin menarik, seperti pada layanan video pendek. Ini bisa kita temukan di rekomendasi video TikTok dan YouTube,
• Filter spam email: Model mempelajari karakteristik email untuk memperkirakan apakah pesan baru termasuk spam.
• Deteksi transaksi mencurigakan: Sistem menganalisis pola transaksi untuk membantu mengidentifikasi aktivitas yang berpotensi mengandung penipuan.
• Rekomendasi produk: Toko online dapat memanfaatkan pola penelusuran dan pembelian untuk menyarankan produk yang relevan. Rekomendasi semacam ini bisa kita temukan di layanan e-commerce.
• Prediksi permintaan barang: Bisnis dapat memanfaatkan data penjualan sebelumnya untuk memperkirakan kebutuhan stok.

Contoh-contoh tersebut menunjukkan bahwa machine learning tidak hanya digunakan untuk membuat chatbot atau menghasilkan gambar. Teknologi ini juga dapat membantu sistem menemukan pola dan membuat prediksi berdasarkan data.

Baca Juga: Apa Maksud Halusinasi AI? Ini Penjelasannya

Apa Bedanya AI dan Machine Learning?

AI merupakan bidang ilmu komputer yang berfokus pada pengembangan sistem yang mampu melakukan tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia.

Sementara itu, machine learning adalah salah satu metode yang digunakan untuk mengembangkan AI. Dengan metode ini, sistem dapat mempelajari pola dari data untuk membuat prediksi atau mengambil keputusan, tanpa harus diprogram secara manual untuk setiap kemungkinan.

Kesimpulan

Machine learning adalah metode yang memungkinkan komputer mempelajari pola dari data untuk membuat prediksi atau mengambil keputusan. Dalam prosesnya, manusia menentukan tujuan dan menyiapkan metode pembelajaran, sedangkan model mempelajari pola berdasarkan data yang diberikan.

Teknologi ini digunakan dalam berbagai hal, mulai dari filter spam email dan rekomendasi video hingga deteksi transaksi mencurigakan. Meski bisa membantu mengolah data dalam jumlah besar, hasil machine learning tetap bergantung pada kualitas data, metode yang digunakan, dan tujuan sistem tersebut.

Jadi sudah tahu kan apa itu machine learning?