Apa itu Machine Learning?

Machine learning adalah salah satu cabang ilmu dari artificial intelligence. Teknologi machine learning adalah mesin yang mampu mempelajari kumpulan data untuk melakukan perintah tertentu sesuai dengan apa yang telah dipelajari.

Machine learning pertama kali diperkenalkan pada tahun 1920-an oleh beberapa ilmuwan matematika yaitu Marie Legendre, Thomas Bayes, dan Andrey Markov. Salah satu contoh penerapan machine learning adalah Deep Blue yang dibuat pada tahun 1996 oleh IBM. Deep Blue dikembangkan agar dapat belajar dan bermain catur.

Cara Kerja Machine Learning

Cara kerja machine learning (ML) berbeda-beda tergantung teknik pembelajaran seperti apa yang ingin digunakan pada ML. Namun, prinsip dasar pembelajaran mesin kurang lebih sama yaitu pengumpulan data, ekstraksi data, pemilihan model atau algoritma pembelajaran, melatih model atau algoritma yang dipilih, dan mengevaluasi hasil dari ML.

Machine learning memerlukan data untuk dipelajari. Berdasarkan pengetahuan yang dimiliki tersebut, machine learning dapat memproses data dan memperbaiki akurasinya berulang kali. Hal ini membuat machine learning yang sering digunakan akan menghasilkan data dengan tingkat akurasi yang lebih baik.

Jenis-Jenis Algoritma Machine Learning

Adapun jenis-jenis algoritma machine learning adalah sebagai berikut:

Supervised Learning

Supervised learning adalah model atau algoritma yang digunakan dalam pembuatan machine learning. Algoritma ini membutuhkan data berlabel untuk membangun model dengan tingkat akurasi yang dapat meningkat dari waktu ke waktu. Semakin banyak model ini mengolah data, maka tingkat akurasi juga akan semakin tinggi.

Unsupervised Learning

Unsupervised learning adalah model pembelajaran atau algoritma machine learning yang melatih data tidak berlabel. Algoritma ini dapat mengekstraksi data, mengolah data, menemukan pola, dan menggolongkan data secara otomatis. Unsupervised learning berguna dalam pengenalan pola, mendeteksi anomali, dan mengelompokkan data ke beberapa kategori.

Reinforcement Learning

Reinforcement learning adalah algoritma machine learning yang dapat membuat mesin bekerja secara otomatis untuk menentukan langkah ideal untuk dapat memaksimalkan kinerja algoritmanya. Algoritma reinforcement learning biasanya digunakan dalam aplikasi video game, namun jarang diterapkan dalam bisnis.

Kelebihan dan Kekurangan Machine Learning

Setelah memberikan penjelasan terkait pengertian, sejarah, dan jenis-jenis algoritma machine learning, selanjutnya kami akan memaparkan kelebihan dan kekurangan machine learning.

Kelebihan Machine Learning

Penerapan machine learning memberikan beberapa manfaat untuk memudahkan kinerja manusia. Beberapa kelebihan machine learning adalah:

• Dapat menangani dan mengolah berbagai format data dengan kompleksitas tinggi dalam waktu singkat.
• Mampu mengidentifikasi tren dan pola data yang mungkin terlewat oleh manusia.
• Hasil machine learning bisa lebih akurat dari waktu ke waktu.
• Machine learning dapat menjalankan perintah hingga membuat keputusan tanpa intervensi manusia.

Kekurangan Machine Learning

Selain beberapa keunggulan yang ditawarkan, machine learning juga memiliki beberapa kekurangan. Adapun kekurangan machine learning adalah:

• Proses pelatihan dan pembelajaran data di tahap awal cukup memakan waktu dan membutuhkan biaya yang mahal.
• Proses menemukan hasil yang akurat dan mengeliminasi ketidakpastian akan sulit jika dilakukan tanpa bantuan ahli.
• Machine learning membutuhkan investasi awal yang besar.

Contoh Machine Learning

Machine learning banyak digunakan dalam digital marketing untuk meningkatkan pengalaman pengguna. Beberapa contoh penerapan machine learning adalah sebagai berikut:

• Chatbot: kombinasi beberapa teknik artificial intelligence seperti machine learning, NLP, dan lainnya untuk mengolah perintah teks input dan memberikan respons yang sesuai.
• Iklan Online: machine learning dan deep learning digunakan untuk mengevaluasi konten di halaman web agar iklan yang ditampilkan sesuai dengan minat dan relevansi pengunjung.
• Asisten Digital: contohnya seperti Google Assistant, Apple Siri, dan lainnya bisa membantu manusia melalui penelusuran suara dari penerapan machine learning dan NLP.
• Rekomendasi: data yang diolah machine learning dan deep learning bisa memberikan rekomendasi seperti ‘orang juga menyukai’, ‘orang juga bertanya’, dan lainnya sehingga bisa membantu orang dalam membuat keputusan.