BilikTekno
  • Aplikasi
    • Android
    • iOS
    • Windows
  • Game
    • Game PC
    • Konsol
  • Gawai
    • Ponsel
    • Kamera
    • Tablet
  • Komputer
    • Desktop
    • Laptop
    • Hardware
      • Hardisk-SSD
      • Memory-RAM
      • Prosesor
      • Kartu Grafis
  • Kategori Lainnya
    • Aksesoris
    • Berita
    • Teknopedia
    • Digital Marketing
    • Media Sosial
    • Unduhan Gratis
      • MP3
    • Elektronik & Rumah Tangga
      • TV
  • Tips-Trik-Masalah
    • Android
    • iOS
    • Desktop-PC
No Result
View All Result
BilikTekno
  • Aplikasi
    • Android
    • iOS
    • Windows
  • Game
    • Game PC
    • Konsol
  • Gawai
    • Ponsel
    • Kamera
    • Tablet
  • Komputer
    • Desktop
    • Laptop
    • Hardware
      • Hardisk-SSD
      • Memory-RAM
      • Prosesor
      • Kartu Grafis
  • Kategori Lainnya
    • Aksesoris
    • Berita
    • Teknopedia
    • Digital Marketing
    • Media Sosial
    • Unduhan Gratis
      • MP3
    • Elektronik & Rumah Tangga
      • TV
  • Tips-Trik-Masalah
    • Android
    • iOS
    • Desktop-PC
No Result
View All Result
BilikTekno
No Result
View All Result
Home Teknopedia

Apa itu Machine Learning: Pemahaman Bagi Pemula

Don Lego by Don Lego
Mei 3, 2022
in Teknopedia
Reading Time: 6 mins read
12.1k 910
A A
0
Machine Learning

Machine Learning

1k
SHARES
13k
VIEWS
Bagikan di FacebookBagikan di TwitterBagikan

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)

Speech Recognition
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)

Computer Vision
Computer Vision

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.

Tags: AIMachine Learning
Share416Tweet260Send
Don Lego

Don Lego

Don Lego adalah seorang yang antusias akan teknologi komputer. Dia telah menulis berbagai tulisan selama lebih dari 11 tahun. Selain itu dia juga seorang digital marketer yang sudah terjun di dunia internet marketing selama kurang lebih dari 13 tahun.

Related Posts

Menjelajahi Dunia Digital 2024
Teknopedia

Menjelajahi Dunia Digital 2024: Memasuki Era Transformasi Teknologi

Juli 3, 2024
Sejarah Berdirinya Xiaomi
Teknopedia

Sejarah Berdirinya Xiaomi dan Kesuksesannya

Maret 27, 2024
apa arti mah pada baterai 2
Teknopedia

Apa Arti mAh pada Baterai?

Maret 26, 2024
disrupsi teknologi digital
Teknopedia

Mengenal Disrupsi Teknologi: Perubahan Paradigma dalam Era Digital

Maret 25, 2024
Next Post
Kamera Besar pada Awal Perkembangannya

Sejarah Ditemukannya Kamera Pertama dan Perkembangannya

Tinggalkan Balasan Batalkan balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *

Rekomendasi






  • Trending
  • Comments
  • Latest
Prosesor Banyak Core atau Clock Lebih Cepat

Pilih Prosesor dengan Banyak Core atau Clock Lebih Cepat?

Desember 30, 2020
AMD Baru saja Mengungkap Desain Kartu Grafisnya; Big Navi

AMD Baru saja Mengungkap Desain Kartu Grafisnya; Big Navi

Januari 1, 2021
Kesalahan Aktivasi Windows 10 0x803fa067

Kesalahan Aktivasi Windows 10 0x803fa067

Agustus 29, 2020
Microsoft Excel

Cara Membuat Bagan Peta Geografis di Microsoft Excel

April 29, 2021
AMD Baru saja Mengungkap Desain Kartu Grafisnya; Big Navi

AMD Baru saja Mengungkap Desain Kartu Grafisnya; Big Navi

2
Ulasan AnyDesk: Software Pengendali Jarak Jauh

Ulasan AnyDesk: Software Pengendali Jarak Jauh

1
Komputer Anda Low On Memory pada Windows 10

Cara Memperbaiki Penggunaan Disk Usage 100% di Windows 10

1
Huawei MateBook 13: Alternatif MacBook Air yang Lebih Murah

Huawei MateBook 13: Alternatif MacBook Air yang Lebih Murah

1
Menjelajahi Dunia Digital 2024

Menjelajahi Dunia Digital 2024: Memasuki Era Transformasi Teknologi

Juli 3, 2024
Sejarah Berdirinya Xiaomi

Sejarah Berdirinya Xiaomi dan Kesuksesannya

Maret 27, 2024
apa arti mah pada baterai 2

Apa Arti mAh pada Baterai?

Maret 26, 2024
Ulasan Poco M5

Ulasan Lengkap Xiaomi Poco M5

Maret 27, 2024
BilikTekno

© 2020-2022 bilikTekno - Informasi Seputar Teknologi

Navigasi Situs

  • Profil
  • Kebijakan Privasi
  • Kontak
  • FAQ

Link Sosmed

Welcome Back!

Login to your account below

Forgotten Password?

Retrieve your password

Please enter your username or email address to reset your password.

Log In
No Result
View All Result
  • Aplikasi
    • Android
    • iOS
    • Windows
  • Game
    • Game PC
    • Konsol
  • Gawai
    • Ponsel
    • Kamera
    • Tablet
  • Komputer
    • Desktop
    • Laptop
    • Hardware
      • Hardisk-SSD
      • Memory-RAM
      • Prosesor
      • Kartu Grafis
  • Kategori Lainnya
    • Aksesoris
    • Berita
    • Teknopedia
    • Digital Marketing
    • Media Sosial
    • Unduhan Gratis
      • MP3
    • Elektronik & Rumah Tangga
      • TV
  • Tips-Trik-Masalah
    • Android
    • iOS
    • Desktop-PC

© 2020-2022 bilikTekno - Informasi Seputar Teknologi