Tipe dan Pengaplikasian Algoritma Machine Learning

Belajar Data Science di Rumah 08-Januari-2021

https://dqlab.id/files/dqlab/cache/e51cb7db9206b1b67d77b631ee891c8a_x_Thumbnail800.jpg

Beberapa dekade terakhir machine learning menjadi salah satu bukti kemajuan teknologi yang paling berpengaruh. Dalam dunia bisnis yang semakin kompetitif, machine learning dapat membantu perusahaan untuk mempercepat transformasi digital dan siap memasuki dunia yang serba otomatis. Saat ini semua aplikasi di internet menggunakan machine learning untuk mempercepat kinerjanya. Untuk memahami pengertian machine learning, pertama-tama kita harus memahami konsep artificial intelligence terlebih dahulu. Artificial intelligence didefinisikan sebagai program yang menunjukkan kemampuan kognitif yang mirip dengan manusia. Teknologi yang biasa disingkat dengan AI ini memprogram komputer agar mampu berpikir seperti manusia dan memecahkan masalah seperti yang dilakukan oleh manusia. Artificial intelligence dibagi menjadi dua cabang, yaitu machine learning dan deep learning. Deep learning adalah machine learning khusus yang menggunakan metode yang lebih kompleks untuk menyelesaikan masalah yang lebih sulit.

Sebelum machine learning berkembang, artificial intelligence hanya digunakan untuk mengerjakan tugas ringan dalam bisnis dan perusahaan. Namun, saat ini dengan adanya algoritma machine learning, perkembangan artificial intelligence sangat signifikan. Pada dasarnya, machine learning dipisahkan dari artificial intelligence karena memiliki kemampuan untuk berkembang. Dengan berbagai teknik pemrograman, algoritma machine learning dapat memproses data dalam jumlah besar dan mengekstrak informasi yang berguna. Salah satu aspek penting dalam algoritma machine learning adalah big data. Selain itu, machine learning juga memiliki banyak tipe dan penggunaannya tergantung pada tujuan project tersebut. Pada artikel kali ini, DQLab akan membahas apa saja tipe-tipe machine learning, pengaplikasian machine learning, dan apa bedanya machine learning dengan artificial intelligence. Penasaran? Yuk simak artikel ini sampai akhir!

1. Tipe-Tipe Machine Learning

Machine learning dibagi menjadi tiga, yaitu supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning. Supervised learning merupakan salah satu jenis machine learning yang paling dasar. Dalam supervised learning, algoritma dilatih menggunakan data berlabel. Algoritma diberi set data latih yang berukuran lebih kecil dari dataset dan berfungsi untuk membangun model yang nantinya akan memprediksi data uji.

Jika supervised learning bekerja dengan data label, maka lain halnya dengan unsupervised learning. Tipe machine learning ini bekerja dengan data tanpa label. Artinya, tipe machine learning ini tidak membutuhkan tenaga manusia untuk membuat data set yang dapat dibaca oleh mesin. Algoritma unsupervised learning dapat beradaptasi dengan data dan dapat mengubah struktur data yang tersembunyi secara dinamis sehingga algoritma ini lebih banyak dikembangkan daripada algoritma unsupervised learning.

Algoritma reinforcement learning terinspirasi dari cara manusia belajar. Algoritma ini dapat memperbaiki dirinya sendiri dan belajar dari situasi baru menggunakan metode trial and error. Output yang diinginkan akan diperkuat sedangkan output yang tidak diinginkan akan diolah ulang. Dalam setiap iterasi pada algoritma, hasil atau output akan diberikan kepada agent dan agent tersebut akan memutuskan apakah hasilnya baik atau tidak. Jika output yang dihasilkan tepat, maka algoritma akan diberi reward sedangkan jika output kurang baik, maka algoritma akan mengulang proses hingga menghasilkan output yang lebih baik.

2. Pengaplikasian Algoritma Machine Learning.

Algoritma machine learning bersifat serbaguna. Misalnya layanan pelanggan di sebuah website sudah diganti dengan algoritma machine learning yang dapat mengolah natural language. Teknologi tersebut dikenal dengan chatbot. Teknologi chatbot dapat menganalisis request pelanggan.Algoritma machine learning juga bisa membantu meningkatkan pengamanan user dan sinkronisasi pada platform online. Facebook, netflix, google, dan amazon juga menggunakan algoritma machine learning untuk meningkatkan sistem rekomendasi dan menyediakan konten unik untuk setiap user berdasarkan preferensi mereka.

Facebook juga menggunakan algoritma machine learning untuk sistem berita dan iklan sehingga pengguna facebook dan instagram akan melihat iklan sesuai objek yang sering mereka cari. Misal seorang beauty influencer suka mencari produk make up yang sedang trend di pasaran, maka facebook dan instagram akan menampilkan beberapa iklan mengenai produk make up. Tidak hanya facebook dan instagram, google juga menggunakan algoritma machine learning untuk menyusun sistem rekomendasi youtube.Amazon memanfaatkan algortima machine learning untuk memaksimalkan rasio konversi dengan rekomendasi produk yang sebenarnya ingin dibeli oleh user.

3. Machine Learning vs Artificial Intelligence

Artificial intelligence mengacu pada kemajuan di bidang komputer dan algoritma machine learning merupakan bagian dari artificial intelligence. Saat ini istilah artificial intelligence telah digunakan sebagai istilah umum untuk menunjukkan teknologi yang menunjukkan cara kerja mesin yang mirip dengan manusia. Machine learning adalah subset dari artificial intelligence yang diperuntukkan bagi algoritma yang dapat meningkatkan dirinya sendiri secara dinamis. Machine learning tidak diprogram secara statis untuk satu tugas saja seperti artificial intelligence. Machine learning juga mencakup deep learning. Deep learning bekerja seperti jaringan saraf yang secara struktur fisik mirip dengan otak manusia.

Machine learning lebih banyak digunakan di berbagai bidang karena sifat algoritmanya yang dinamis dan bisa dikembangkan. Dalam dunia teknologi saat ini, banyak ilmu baru yang dikembangkan untuk mempermudah pekerjaan manusia, salah satunya adalah data science. Data science merupakan ilmu yang masih berhubungan dengan machine learning. Ahli data science disebut dengan data scientist dan data scientist menggunakan pendekatan hybrid untuk menggunakan machine learning. Sama halnya dengan machine learning, data science pun dapat diaplikasikan di berbagai sektor dan uniknya ilmu ini bisa dipelajari oleh siapapun dengan background pendidikan apapun.

4. Yuk, Mulai Belajar Data Science bersama DQLab secara GRATIS!

Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri 4.0. Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industi! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!

Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":