Machine Learning : Pengertian dan Cara Kerjanya

Machine Learning (ML) merupakan salah satu cabang dari kecerdasan buatan yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data tanpa perlu secara eksplisit diprogram. Konsep dasar dibalik ML adalah memberikan kemampuan kepada mesin untuk mengidentifikasi pola yang tersembunyi dalam data dan menggunakan pola tersebut untuk membuat prediksi atau keputusan. Teknik ini telah mengubah cara kita memahami dan memanfaatkan data di berbagai bidang, termasuk keuangan, kesehatan, teknologi, dan banyak lagi.

Apa Itu Machine Learning

Teknologi machine learning (ML) adalah pengembangan mesin yang dapat belajar secara mandiri tanpa perlu arahan dari pengguna. Pembelajaran mesin ini didasarkan pada prinsip-prinsip dari disiplin ilmu seperti statistika, matematika, dan data mining sehingga mesin mampu belajar dengan menganalisis data tanpa memerlukan reprogram ulang atau perintah langsung.

Dalam konteks ini, machine learning memiliki kemampuan untuk mengakses data yang ada dengan inisiatif sendiri. ML juga mampu mempelajari data yang tersedia dan data yang diperolehnya sehingga dapat menyelesaikan berbagai tugas tertentu. Ragam tugas yang dapat dijalankan oleh ML sangat bervariasi, tergantung pada apa yang dipelajarinya.

Istilah machine learning pertama kali diperkenalkan oleh beberapa ilmuwan matematika seperti Adrien Marie Legendre, Thomas Bayes, dan Andrey Markov pada tahun 1920-an, ketika mereka mengembangkan dasar-dasar dan konsep-konsep machine learning. Sejak saat itu, pengembangan ML telah terus berkembang pesat. Salah satu contoh penerapan ML yang terkenal adalah Deep Blue yang diciptakan oleh IBM pada tahun 1996.

Deep Blue adalah mesin pembelajaran yang dikembangkan untuk belajar dan bermain catur. Mesin ini telah diuji dengan bermain catur melawan juara catur profesional, dan berhasil memenangkan pertandingan.

Peran machine learning sangatlah signifikan dalam berbagai bidang dan saat ini, aplikasinya dapat ditemukan dengan mudah dalam kehidupan sehari-hari. Misalnya, ketika menggunakan fitur face unlock pada smartphone atau menjelajah internet atau media sosial, sering kali kita akan melihat iklan-iklan yang disesuaikan dengan preferensi pribadi. Semua itu merupakan hasil dari pengolahan ML yang bertujuan untuk memberikan pengalaman yang lebih personal kepada pengguna.

Cara Kerja Machine Learning yang Harus Kamu Tahu

Cara kerja machine learning bervariasi sesuai dengan teknik atau metode pembelajaran yang digunakan. Namun, prinsip dasarnya tetap sama, termasuk pengumpulan data, eksplorasi data, pemilihan model atau teknik, pelatihan model yang dipilih, dan evaluasi hasil dari ML. Untuk lebih memahami cara kerja ML, mari kita bahas beberapa penerapannya.

AlphaGo, yang dikembangkan oleh Google, adalah salah satu contoh penerapan machine learning. AlphaGo dilatih dengan memberikan 100 ribu data pertandingan Go untuk dipelajari. Setelah memiliki pemahaman strategi bermain dari data tersebut, AlphaGo belajar lebih lanjut dengan bermain Go melawan dirinya sendiri, memperbaiki strateginya setiap kali kalah. AlphaGo juga dapat mensimulasikan beberapa pertandingan secara bersamaan, meningkatkan jumlah pengalaman bermainnya. Ini memungkinkan AlphaGo untuk memperoleh pemahaman yang lebih dalam dari berbagai situasi permainan. Ketika AlphaGo berhasil mengalahkan juara dunia Go pada tahun 2016, keberhasilannya menunjukkan kemampuan machine learning.

Dari penerapan machine learning pada AlphaGo, kita dapat menyimpulkan bahwa ML akan terus belajar seiring penggunaannya. Contohnya, fitur deteksi wajah di Facebook belajar mengenali pola wajah berdasarkan tanda yang dimasukkan oleh pengguna. Semakin banyak orang yang menggunakan fitur ini, semakin baik tingkat akurasinya karena ML terus belajar dari penggunaan sebelumnya. Ini terlihat pada peningkatan akurasi deteksi wajah di foto yang diposting di Facebook seiring dengan meningkatnya penggunaan fitur tersebut.

Dengan demikian, semakin sering machine learning digunakan, semakin baik tingkat akurasinya karena ML terus belajar dari pengalaman. Oleh karena itu, ML menjadi semakin efektif seiring waktu dan penggunaannya yang terus meningkat.

Dengan pengetahuan tentang cara kerja machine learning dan potensi yang dimilikinya, tidak ada waktu yang lebih baik untuk menjelajahi bidang yang menarik ini lebih lanjut. Di Cakrawala University, kami menawarkan program studi Data Science yang dirancang untuk membekali Anda dengan keterampilan dan pengetahuan yang dibutuhkan untuk menjadi ahli dalam analisis data, machine learning, dan kecerdasan buatan.

Bergabunglah dengan kami untuk memperluas cakrawala pengetahuan Anda dan menjadi bagian dari revolusi data yang sedang berlangsung. Jadilah pemimpin di masa depan dalam dunia yang semakin terhubung dan berbasis data. Segera mendaftar dan raih impian Anda di Cakrawala University!