Blog

Data Science

Machine Learning Adalah: Pengertian, Fungsi, dan Jenisnya

Siti Khadijah Azzukhruf Firdausi

•

24 January 2024

•

295

Di era perkembangan teknologi, machine learning adalah salah satu konsep paling menarik dan revolusioner. Sebagai cabang penting dari AI, machine learning adalah sistem yang bisa belajar dari data.

Machine learning merupakan bentuk kemajuan teknologi yang bermanfaat di berbagai sektor. Untuk mempelajari lengkapnya, simak informasi berikut!

Apa yang Dimaksud dengan Machine Learning?

Secara garis besar, machine learning adalah cabang dari kecerdasan buatan (AI) dengan fokus di pengembangan sistem. Pengembangan sistem dari machine learning ini dibuat untuk mempermudah pembuatan keputusan dan prediksi berdasarkan data.

Lebih lanjut, machine learning didesain agar komputer bisa mengenali pola dan perilaku melalui algoritma dan model statistik. Pengenalan tersebut bisa dicapai lewat machine learning tanpa perlu pemrograman eksplisit untuk tugas tertentu.

Saat ini, penggunaan machine learning telah berkembang secara luas. Machine learning telah digunakan untuk sistem rekomendasi, pengenalan suara, aplikasi di bidang kesehatan, dan masih banyak lagi.

Apa Fungsi dari Machine Learning?

Machine learning adalah cabang kecerdasan buatan dengan fungsi yang luas dan beragam. Beberapa fungsi utama dari machine learning adalah:

1. Mengenali Pola dalam Data

Pertama, fungsi machine learning adalah mengenali pola dalam data. Beberapa pola yang dikenali adalah pengenalan wajah, sidik jari, dan suara. Pola-pola tersebut sekarang digunakan di berbagai aplikasi keamanan dan pribadi.

2. Natural Language Processing (NLP)

Berikutnya, fungsi machine learning adalah untuk natural language processing (NLP). Hal ini memungkinkan komputer untuk memahami, menafsirkan, dan merespons bahasa manusia.

Umumnya, fungsi ini seringkali digunakan dalam aplikasi asisten virtual, seperti Siri dan Alexa. Selain itu, fungsi ini juga sering digunakan untuk terjemahan otomatis serta analisis sentimen.

3. Membuat Rekomendasi Sistem

Lalu, fungsi machine learning adalah untuk membuat rekomendasi sistem. Hal ini seringkali ditemukan di berbagai platform seperti Amazon, Netflix, dan Spotify.

Machine learning dimanfaatkan untuk merekomendasikan produk, film, atau musik berdasarkan kebiasaan pengguna.

4. Membuat Prediksi dan Analisis Trend

Selanjutnya, fungsi machine learning adalah untuk membuat prediksi dan analisis tren. Contohnya dalam bidang keuangan. Machine learning digunakan untuk menganalisis tren pasar saham dan melakukan prediksi.

Selain bidang keuangan, machine learning juga digunakan untuk ramalan cuaca dan prediksi tren dalam berbagai sektor lainnya.

5. Diagnostik Kesehatan dan Penelitian Biomedis

Lalu, fungsi machine learning adalah sebagai diagnostik kesehatan dan penelitian biomedis. Dalam bidang kesehatan, machine learning digunakan untuk mendiagnosis penyakit dengan lebih cepat dan akurat.

Selain mendiagnosa, fungsi machine learning di bidang kesehatan adalah sebagai alat bantu dalam penelitian obat-obatan dan genomik.

6. Mengenali Citra dan Pengolahan Visual

Terakhir, fungsi machine learning adalah untuk mengenali citra dan pengelolahan visual. Hal ini diaplikasikan di beragam hal seperti analisis medis, inspeksi keamanan, dan kendaraan otonom.

Jenis - Jenis Machine Learning

Machine learning dapat dikategorikan ke dalam beberapa jenis utama. Kategori ini dibuat berdasarkan bagaimana algoritmanya belajar dari data. Berikut adalah jenis-jenis utama dari machine learning:

1. Supervised Learning

Jenis pertama adalah supervised learning atau pembelajaran terbimbing. Dalam supervised learning, model dilatih menggunakan dataset yang telah dilabeli. Hal ini dilakukan dengan memberi tahu komputer apa yang harus dipelajari dengan memberikan contoh khusus.

Pada jenis machine learning ini, praktisi memberi komputer data yang sudah memiliki label atau jawaban. Misalnya, untuk mengenali foto anjing dan kucing. Komputer akan diberikan ribuan foto yang sudah ditandai sebagai kucing atau anjing.

Dari data tersebut, komputer akan belajar. Pada akhirnya, komputer bisa mengenali dan membedakan mana yang kucing atau anjing di foto-foto baru.

Baca Juga: 9 Langkah Optimasi Algoritma Machine Learning

2. Unsupervised Learning

Berikutnya adalah unsupervised learning atau pembelajaran tak terbimbing. Dalam unsupervised learning, model bekerja dengan data yang tidak dilabeli.

Tujuan penggunaan model ini adalah untuk mengeksplorasi struktur data guna menemukan pola atau kelompokan tertentu. Teknik umum dalam unsupervised learning adalah clustering dan reduksi dimensi.

Clustering dilakukan dengan mengelompokkan data berdasarkan kesamaan. Sementara itu, reduksi dimensi dilakukan untuk mengurangi jumlah variabel yang dianggap.

Contohnya, komputer diberikan ribuan foto tanpa memberi tahu apa yang ada di dalamnya. Lalu, komputer akan mencoba menemukan pola atau kelompok sendiri. Pada akhirnya, foto-foto serupa akan dikelompokkan jadi satu kategori.

3. Semi-Supervised Learning

Jenis berikutnya adalah semi-supervised learning. Metode ini merupakan kombinasi antara supervised dan unsupervised model.

Dalam pendekatan ini, model dilatih menggunakan kombinasi data berlabel dan tidak berlabel. Hal ini kerap kali digunakan apabila label data mahal dan sulit didapat.

4. Reinforcement Learning

Terakhir adalah reinforcement learning atau pembelajaran penguatan. Kategori ini adalah jenis machine learning di mana model belajar untuk membuat keputusan dengan berinteraksi dengan lingkungan.

Pada jenis ini, komputer akan membuat keputusan. Berdasarkan keputusan tersebut, komputer akan mendapatkan reward atau punishment. Lalu, sering waktu komputer akan membuat keputusan dengan reward terbanyak.

Model machine learning ini paling sering digunakan dalam permainan, robotika, dan sistem navigasi.

Baca Juga: Memahami 7 Perbedaan Machine Learning vs Deep Learning

Contoh Aplikasi Machine Learning

Seperti yang telah disebutkan sebelumnya, aplikasi machine learning telah digunakan di berbagai bidang. Beberapa contoh aplikasi machine learning adalah:

1. Asisten Virtual

Pertama, contoh aplikasi machine learning adalah asisten virtual. Contohnya adalah Siri dari Apple, Alexa dari Amazon, dan Google Assistant.

Aplikasi ini menggunakan machine learning untuk memahami dan merespons perintah suara manusia. Dengan mengumpulkan data dari interaksi sebelumnya, asisten virtual belajar untuk memahami pola ucapan dan preferensi pengguna secara lebih baik.

Hal tersebut memungkinkan mereka untuk memberikan jawaban lebih akurat serta rekomendasi yang dipersonalisasi.

2. Chatbot

Selanjutnya, contoh aplikasi machine learning adalah Chatbot. Aplikasi ini sering kali ditemukan pada layanan pelanggan online.

Chatbot menggunakan teknik seperti natural language processing (NLP) untuk memahami pertanyaan atau pernyataan yang dibuat oleh pengguna. Selain itu, aplikasi NLP di model ini juga digunakan untuk memberikan respons yang relevan dari pertanyaan itu.

Sama seperti asisten virtual, Chatbot belajar dari interaksi sebelumnya untuk meningkatkan kemampuan pemahamannya.

3. Mesin Penerjemahan

Setelah itu, contoh aplikasi machine learning adalah mesin penerjemahan. Contohnya adalah Google Translate. Sistem ini dilatih dengan teks dalam berbagai bahasa. Tujuannya adalah untuk memahami dan menerjemahkan bahasa dengan lebih akurat.

4. Kendaraan Otonom

Terakhir adalah aplikasinya pada kendaraan otonom. Contohnya adalah mobil self-driving dari Tesla atau Waymo. Kendaraan ini menggunakan berbagai sensor, kamera, dan radar guna kumpulkan data tentang lingkungannya.

Machine learning digunakan untuk memproses data tersebut. Dengan data yang telah diproses, mobil bisa membuat keputusan mengemudi. Keputusan tersebut antara lain mengenali rambu lalu lintas, menghindari rintangan, dan mengikuti aturan jalan.

Sistem ini terus belajar dari pengalaman mengemudi dan data yang dikumpulkan. Pembelajaran ini tentunya akan terus meningkatkan kemampuan navigasi dan keamanannya dari waktu ke waktu.

Bangun Karir di Data Science Bersama Dibimbing.id

Demikian penjelasan mengenai apa itu machine learning hingga contoh aplikasinya. Dari penjelasan di atas, dapat disimpulkan bahwa machine learning adalah sebuah revolusi teknologi yang membuka peluang karir di berbagai sektor.

Kamu bisa menjadi bagian revolusi ini dengan switch career ke data science. Namun, sebelum memulainya, kamu harus tingkatkan keterampilan dan pengetahuanmu di bidang ini.

Eits, tapi nggak usah khawatir! Bagi Sobat MinDi yang bingung mulai dari mana, MinDi punya solusinya! Kamu bisa ikuti Bootcamp Data Science Dibimbing.id!

Lewat program ini, Sobat MinDi bakal dibimbing dari awal untuk menguasai data science. Terlebih lagi, program ini dirancang dengan silabus terupdate dan beginner-friendly. Jadi, kamu bisa belajar dari nol hingga mahir.

So, tunggu apa lagi? Segera gabung dan mulai perjalanan karir barumu bersama Dibimbing.id!