Apa Itu Machine Learning? Mendengar kata Machine Learning, mungkin untuk sebagian orang aplikasi kecerdasan buatan ini masih terdengar asing di telinga, namun pada kenyataannya teknologi ini sudah sangat dekat dengan kita bahkan teknologi ini sangat membantu kita dalam kehidupan sehari-hari. Sebenarnya apa sih yang dimaksud Machine Learning itu? Berikut ulasannya.
Apa itu Machine Learning?
Machine Learning adalah aplikasi kecerdasan buatan yang memberikan komputer atau mesin sebuah kemampuan untuk mempelajari sesuatu dan meningkatkannya secara otomatis dari pengalaman tanpa di program secara eksplisit. Teknologi ini berfokus pada pengembangan program komputer agar dapat mengakses data dan menggunakan data tersebut untuk di pelajari, proses belajar dimulai dari observasi atau mencatat data seperti pengalaman langsung atau sebuah instruksi untuk mencari pola dalam data dan membuat keputusan lebih baik selanjutnya berdasarkan data yang diberikan. Sederhananya tanpa harus memasukkan pengetahuan, mesin atau komputer sudah bisa mempelajari dan mengingat sesuatu dan bisa kita manfaatkan dikemudian hari.
Apa perbedaan Machine Learning dan Artificial Intelligence (AI)?
AI atau kecerdasan buatan adalah bidang keilmuan yang mempelajari seputar pembuatan “Intelligent Agent” dalam komputer untuk mencari tahu bagaimana cara membuat komputer dapat berperilaku seperti makhluk dengan kecerdasan. AI ini yang mengacu pada prosedur pemrograman komputer (machine) untuk mengambil sebuah 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.
Bagaimana Machine Learning Bekerja?
Langkah-langkah yang digunakan dalam Machine Learning:
Mengumpulkan Data
Data bisa berupa Excel, MS Access, file teks dan lain-lain. Proses ini membentuk dasa pembelajaran masa depan, dimana semakin banyak variasi, kepadatan dan volume data yang relevan akan semakin baik prospek pembelajaran bagi mesin.
Mempersiapkan Data
Setiap proses analisis berkembang dengan kualitas data yang digunakan untuk menentukan kualitas data dan kemudian mengambil langkah-langkah untuk memperbaiki masalah seperti kehilangan data dan lainnya.
Melatih Sebuah Model
Pada proses ini melibatkan pemilihan algoritma dan representasi data yang tepat dalam bentuk model. Data yang disiapkan dibagi menjadi dua bagian: Train dan Test. Pada bagian pertama (Training Data) digunakan untuk pengembangan model dan bagian kedua (Data Test) digunakan sebagai referensi.
Mengevaluasi Model
Proses ini dilakukan untuk menguji keakuratan data test, proses ini menentukan ketepatan dalam pemilihan algoritma berdasarkan hasil pengujian. Pengujian yang lebih baik untuk memeriksa ketepatan model adalah dengan melihat kinerjanya pada data yang tidak digunakan sama sekali selama pembuatan model.
Meningkatkan Kinerja
Proses ini mungkin melibatkan pemilihan model yang berbeda atau memperkenalkan lebih banyak variable untuk meningkatkan efisien. Itulah sebabnya dibutuhkan banyak waktu untuk pengumpulan data dan persiapan data.
Demikian sedikit informasi mengenai machine learning semoga bermanfaat dan menambah ilmu juga wawasan. Terima kasih..