Machine Learning atau pembelajaran mesin berada di bawah payung Artificial Intelligence (AI). Ini berfokus pada tugas yang berulang dan memungkinkan pengguna untuk mengotomatisasi proses tanpa campur tangan manusia.
Kita tahu bahwa Kecerdasan Buatan telah menjadi salah satu perkembangan teknologi paling revolusioner dalam sejarah baru-baru ini. Tapi bagaimana Machine Learning cocok dengan semua ini?
Kami telah menyusun artikel ini untuk menjelaskan apa itu “Machine Learning” dan bagaimana hal itu akan membentuk masa depan kita dalam berbagai hal. Mari kita mulai!
Apa itu Machine Learning?
Pembelajaran mesin adalah konsep bahwa komputer dapat belajar dan beradaptasi dengan data baru tanpa diprogram secara eksplisit. Hal ini masih terhubung dengan sub-bidang kecerdasan buatan yang dapat diterapkan ke banyak bidang seperti periklanan, investasi, deteksi penipuan, analisis statistik, dll.
Anda mungkin tahu bahwa kami memiliki banyak data besar yang dihasilkan setiap hari. Pembelajaran mesin membantu kita memahami data itu sambil bekerja untuk perbaikan hidup kita. Mari kita ambil contoh kartu kredit dan cobalah untuk memahaminya dengan lebih baik.
Misalkan, jika kartu kredit Anda dicuri, Anda akan mendapatkan email atau teks dari bank Anda yang memverifikasi transaksi untuk perilaku penipuan. Hal ini hanya karena algoritme bank mengetahui kebiasaan pembelian kartu kredit Anda, dan melakukan tindakan yang diperlukan. Ini adalah salah satu dari banyak contoh di mana Machine Learning digunakan dalam kehidupan kita sehari-hari.
Proses yang Terlibat dalam Machine Learning
Seluruh proses Machine Learning dapat dipecah menjadi tiga langkah utama. Proses-proses ini meliputi:
1. Proses Keputusan
Sebagian besar waktu, algoritma ML bertanggung jawab untuk pengambilan keputusan berdasarkan prediksi dan klasifikasi. Berdasarkan data masukan, ML dapat menghasilkan pola perkiraan dalam data.
2. Fungsi Kesalahan
Fungsi kesalahan dalam Machine Learning digunakan untuk mengevaluasi prediksi model tertentu. Untuk contoh kesalahan serupa, fungsi dapat membuat model berdasarkan yang paling akurat.
3. Proses Optimasi Model
Untuk model yang dapat memuat titik data dalam set pelatihan, hal ini dapat mengurangi perbedaan hingga tingkat tertentu dengan menyesuaikan bobot. Proses berulang ini dapat mengoptimalkan model apa pun hingga akurasi maksimalnya.
Jenis Machine Learning
Machine Learning dapat diklasifikasikan lebih lanjut menjadi 3 kategori berbeda:
1. Pembelajaran Mesin yang Diawasi
Dalam Pembelajaran Mesin yang Diawasi, kumpulan data berlabel digunakan untuk melatih algoritme guna memprediksi hasil dengan akurasi maksimal. Setelah data input dibagikan ke model, bobotnya akan disesuaikan.
Hal ini adalah kejadian yang cukup umum dalam proses validasi silang untuk menghindari overfitting dan underfitting dari model data. Pembelajaran Mesin yang Diawasi dapat membantu organisasi memecahkan sejumlah besar masalah dunia nyata dalam skala besar.
Salah satu contohnya adalah mengklasifikasikan spam di folder terpisah di dalam kotak masuk Anda. Kasus penggunaan lain dari Machine Learning yang diawasi dapat dilihat di jaringan saraf, regresi linier dan logistik, mesin vektor dukungan (SVM), hutan acak, dan banyak lagi.
2. Pembelajaran Mesin Tanpa Pengawasan
Algoritme Pembelajaran Mesin tanpa pengawasan terutama digunakan untuk analisis data tidak berlabel yang dikelompokkan. Tanpa campur tangan manusia apa pun, algoritme ML tanpa pengawasan dapat menemukan pola tersembunyi atau pengelompokan data.
Kemampuannya untuk mengetahui persamaan dan perbedaan dalam kumpulan data membuat algoritme Machine Learning tanpa pengawasan sangat cocok untuk strategi penjualan silang, analisis data eksplorasi, pengenalan gambar dan pola, serta segmentasi pelanggan.
Beberapa algoritma lain yang dapat Anda temukan di Machine Learning yang tidak diawasi adalah jaringan saraf, metode pengelompokan probabilistik, pengelompokan k-means, dan banyak lagi.
3. Pembelajaran Mesin Semi-Diawasi
Terakhir, Machine Learning semi-diawasi menawarkan perpaduan sempurna antara algoritme Pembelajaran Mesin yang diawasi dan tidak diawasi. Sementara model pelatihan, semi-diawasi membutuhkan kumpulan data berlabel yang lebih kecil yang dapat memandu melalui seluruh proses klasifikasi.
Pembelajaran semi-diawasi juga dapat mengurangi masalah yang berasal dari bekerja dengan data berlabel yang terkandung (atau kurangnya data berlabel yang cukup) saat melatih model Machine Learning yang diawasi.
Aplikasi Machine Learning di Dunia Nyata
Bahkan ketika Anda menemukan ML dalam kehidupan sehari-hari Anda, kemungkinan Anda mungkin tidak dapat menunjukkan kejadiannya. Berikut adalah daftar beberapa contoh Machine Learning yang menonjol:
1. Pengenalan Ucapan (Speech Recognition)
Juga dikenal sebagai Automatic Speech Recognition (ASR) atau hanya pidato-ke-teks adalah salah satu aplikasi terbaik Machine Learning menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk memproses ucapan manusia menjadi tulisan. Setiap smartphone dilengkapi dengan semacam pengenalan suara atau lainnya, misalnya, Siri atau Google Assistant untuk melakukan pencarian suara.
2. Layanan Pelanggan (Customer Service)
Dengan sebagian besar bisnis online, menawarkan kepuasan pelanggan yang canggih adalah hal yang harus dimiliki. Di sinilah chatbot online menggantikan agen manusia dari pengalaman berbelanja pelanggan.
Baik itu menjawab Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQ), menawarkan saran yang dipersonalisasi, atau produk cross-selling, Machine Learning telah menjadi bagian integral dari situs web e-commerce. Penggunaan asisten virtual telah menjadi cukup umum di antara aplikasi perpesanan seperti Slack dan juga Facebook.
3. Visi Komputer (Computer Vision)
Didorong oleh teknologi AI, komputer, dan sistem lain dapat memperoleh informasi yang berarti dari foto digital, video, dan elemen visual lainnya untuk mengambil tindakan yang sesuai.
Pembelajaran Mesin yang didukung oleh jaringan saraf memungkinkan kita untuk menggunakan visi komputer untuk penandaan foto di berbagai platform media sosial, mobil self-driving di industri otomotif, serta pencitraan radiologi di sektor perawatan kesehatan.
4. Mesin Rekomendasi
Memanfaatkan sebaik-baiknya data perilaku sebelumnya, algoritme AI dan ML dapat membantu menemukan tren data. Model ini selanjutnya digunakan sebagai strategi pemasaran yang efektif untuk rekomendasi produk yang dipersonalisasi. Algoritma yang sama juga dapat digunakan untuk mengoptimalkan portofolio saham untuk pertumbuhan yang optimal.
Tantangan dalam Machine Learning
Bahkan dengan semua kecanggihan dan kemajuan dari ML, masih ada saja masalah dan tantangan yang dihadapi. Beberapa tantangan dan masalah etika seputar ML meliputi:
Singularitas Teknologi: Di masa depan yang tak terduga, akan ada saatnya AI dapat melampaui kecerdasan manusia. Jika terjadi kecelakaan, misalnya, mobil yang mengemudi sendiri mengalami kecelakaan. Dalam keadaan seperti itu siapa yang harus disalahkan? Hal ini adalah beberapa dari sedikit perdebatan etis yang berkisar seputar AI dan ML.
Dampak AI dan ML pada Pekerjaan: Seperti yang sudah kita ketahui, dengan sebagian besar tugas berulang menjadi otonom tanpa campur tangan manusia, hal ini bisa sangat mengganggu pasar kerja. Itulah mengapa sangat penting bagi individu untuk beralih ke area lain dari pasar kerja.
Privasi: Privasi dan perlindungan data tampaknya menjadi masalah mendesak lainnya terkait AI dan ML. Dengan segala sesuatu yang online termasuk informasi sensitif individu, hal itu dapat rentan terhadap peretasan dan serangan siber lainnya.
