Mengenal Algoritma Machine Learning Hingga Cara Kerjanya

Semakin hari perkembangan teknologi semakin berkembang dengan cepat. Machine Learning merupakan salah satu bidang ilmu pengetahuan yang berperan besar di dalamnya. Kini hampir semua orang menggunakan produk yang dihasilkan dengan penerapan Machine Learning. Data Science dan Machine Learning adalah dua ilmu yang saling berhubungan dan dapat diaplikasikan di berbagai jenis bidang. Diantaranya bidang kesehatan, bisnis, perbankan maupun pemerintah menggunakan algoritma Machine Learning dan Data Science guna mengambil manfaat yang dibutuhkan.

Hal ini dikarenakan setiap bidang data memiliki data dan dapat memanfaatkan data tersebut. Machine Learning akan melatih algoritma dan menghasilkan model dari Machine Learning itu sendiri, dan model tersebut akan digunakan dalam pengambilan keputusan kedepannya. Oleh karena itu, DQLab akan berbagi tentang pengenalan tentang algoritma Machine Learning yang mungkin secara tidak sadar sering kita temukan di kehidupan sehari-hari hingga bagaimana konsep kerjanya. Yuk, simak terus penjelasan dalam artikel ini!

1. Apa itu Machine Learning

Machine learning merupakan cabang ilmu komputer dengan fokus pada pengembangan sebuah sistem yang mampu belajar sendiri tanpa harus berulang kali di program oleh manusia. Namun, sebelum menghasilkan sebuah hasil data dari perilaku objek, machine learning membutuhkan data awal sebagai bahan yang akan dipelajari. Machine learning merupakan aplikasi dari disiplin ilmu Artificial Intelligence yang menggunakan teknik statistika untuk menghasilkan suatu model otomatis dari sekumpulan data, dengan tujuan memberikan komputer kemampuan untuk "belajar".

Peran awal data sangat penting sebagai tahap awal pada machine learning untuk menghasilkan output. Hal ini sebagai latihan atau uji coba awal dari machine learning. Setelah melewati uji coba awal, machine learning akan dapat menyelesaikan masalah tanpa diprogram secara eksplisit. Proses belajar tersebut menggunakan algoritma khusus yang disebut dengan algoritma machine learning.

 Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan

2. Cara Kerja Machine Learning

Pada dasarnya, sebuah komputer akan melakukan proses belajar yang disebut dengan training yang bertujuan untuk menghasilkan berbagai model tertentu. Proses belajar ini biasanya menggunakan sebuah algoritma yang juga sebagai penerapan dari ilmu statistika. Model inilah yang pada akhirnya menghasilkan sebuah informasi dan menjadi insight dalam memecahkan masalah yang juga menjadi proses di dalam input dan outputnya. Untuk memastikan efisiensi model yang terbentuk, data akan dibagi menjadi data pembelajaran (train dataset) dan data pengujian (test dataset). Pembagian data yang digunakan bervariasi tergantung algoritma yang digunakan.

3. Perbedaan Machine Learning dan Artificial Intelligence

Seperti yang kita ketahui bahwa Machine Learning merupakan suatu cabang ilmu disiplin dari Artificial Intelligence. Namun apa yang membedakan antara kedua ilmu ini? AI mengacu pada prosedur pemrograman komputer untuk mengambil sesuatu yang rasional. Apa itu rasional? Rasional adalah dasar dalam mengambil keputusan. Sebagai contoh, AI digunakan untuk memeriksa apakah parameter tertentu dalam sebuah program berperilaku normal. Misalnya, mesin dapat menimbulkan alarm jika parameter mengatakan "X" melintasi ambang batas tertentu yang pada gilirannya dapat mempengaruhi hasil proses terkait.

Tujuan dari AI adalah untuk meningkatkan peluang keberhasilan, sementara machine learning bertujuan untuk meningkatkan efisiensi tanpa berorientasi pada kesuksesan. Jika AI bekerja untuk membuat suatu keputusan, maka machine learning akan bekerja berdasarkan pembelajarannya atas input suatu data.

Baca juga : Belajar Data Science: Pahami Penggunaan Machine Learning pada Python

4. Yuk, TEMUKAN SUMBER DATA UNTUK BANGUN PORTFOLIO GRATIS DI DQLAB SELAMA 1 BULAN!

Penulis : Salsabila Miftah Rezkia

Editor : Annissa Widya Davita