Yuk kenalan dengan “Machine Learning”

Apa itu machine learning?? Mungkin sebagian besar dari sahabat OSC sudah tidak asing lagi dengan istilah “machine learning”. Machine learning adalah salah satu cabang dari Artificial Intelligence (kecerdasan buatan) yang fokus pada pengembangan sebuah sistem yang mampu belajar sendiri tanpa harus berulang kali di program oleh manusia. Atau dalam pengertian lain Machine learning adalah proses komputer untuk belajar dari data (learn from data) untuk meningkatkan kinerja mesin atau sistem.

Machine learning sangat membutuhkan data,  dengan kata lain machine learning tidak bisa hidup tanpa data. Machine Learning membutuhkan data untuk latihan (sebagai bahan training) yang disebut dengan “data training” dan akan dilakukan pengujian (testing) terhadap hasil training tadi dengan data yang sama atau berbeda sehingga mampu mengeluarkan suatu output.  Dalam pengertian singkat nya machine learning akan mempelajari pola dari tiap data yang dianalisa untuk memprediksi dan menemukan pola intrinsik dalam data masukan.

Secara garis besar ada 3 jenis algoritma Machine Learning, yaitu :

Supervised Learning

Supervised Learning adalah algoritma machine learning yang digunakan untuk memprediksi hasil masa depan dengan menggunakan serangkaian data (data historis) yang diberikan label tertentu. Contoh algoritma supervised learning dalam hal klasifikasi yaitu : Logistik Regression, Decision Trees, Random Forest, KNN, SVM, Neural Networks, Naïve Bayes, dll. Sedangkan algoritma supervised learning dalam hal prediksi numerik/regresi: Linear Regression, Decision Trees, Neural Networks, SVM, Trees, dll.

Unsupervised Learning

Unsupervised learning adalah algoritma yang tidak memiliki target atau variabel yang harus ditetapkan dan algoritma unsupervised learning ini juga tidak membutuhkan data berlabel. Contoh algoritma unsupervised learning, yaitu : K-Means Clustering, Hierarchical Clustering dan Association Rules.

Reinforcement Learning

Reinforcement learning adalah algoritma yang mampu menemukan aksi atau perlakuan yang menghasilkan output terbaik dari hasil uji coba berulang kali (trial and error).

Reinforcement learning biasanya digunakan untuk robotik, pembuatan game, dan navigasi.

Saat ini penggunaan (pengaplikasian) machine learning pada kehidupan sehari-hari sudah sangat banyak diterapkan, baik dalam bidang industri teknologi maupun di bidang lainnya. Seperti dalam bidang kedokteran, yaitu untuk mendeteksi penyakit yang terjadi pada pasien melalui gejala yang dirasakan oleh pasien. Dalam bidang finansial untuk mengidentifikasi serta memprediksi saham terbaik berdasarkan pola di historis perdagangan saham. Serta pada bidang information retrival yaitu penterjemahan bahasa dengan menggunakan komputer, mengubah suara menjadi teks, dan filter email spam, dan masih banyak lagi.

Nah, dengan penjelasan tentang machine learning diatas agar kita tidak ketinggalan soal teknologi, yuk dari sekarang belajar tentang machine learning. Karena machine learning adalah tren masa kini yang akan terus berkembang dan akan sangat dibutuhkan pada masa yang akan mendatang.