7 Fungsi Machine Learning Canggih dan Tips Mempelajarinya

Apa yang dimaksud dengan machine learning? Sederhananya, mesin ini adalah bagian dari artificial intelligence atau AI yang membuat komputer belajar dan meningkatkan kinerjanya dari waktu ke waktu. 

Nah, jawaban lebih spesifik mengenai berbagai hal terkait machine learning bisa kamu temukan dalam uraian di bawah ini.

Apa yang Dimaksud dengan Machine Learning?

Machine learning akan mempelajari berbagai data secara mandiri - WonderVerse Indonesia

Machine learning merupakan cabang dari artificial intelligence (AI) yang memungkinkan komputer untuk belajar dan meningkatkan kinerjanya sendiri dari waktu ke waktu. 

Dengan machine learning, komputer dapat mempelajari data-data yang tersedia tanpa diinstruksikan secara manual dan tanpa diprogram secara eksplisit.

Di dalam machine learning, pelatihan algoritma atau urutan proses statistik dilakukan untuk menemukan pola dan fitur tertentu dalam jumlah data yang besar. 

Tujuannya adalah membuat keputusan maupun prediksi berdasarkan data-data tersebut. Akurasi keputusan akan lebih baik seiring algoritma yang baik pula.

Semakin banyak mesin mengolah data, semakin baik pula mesin untuk menghasilkan output yang makin akurat.

Machine learning memiliki potensi besar memecahkan masalah yang sulit atau kompleks yang tidak dapat diselesaikan dengan metode penghitungan manual atau tradisional.

Fungsi Machine Learning

Machine learning akan membantu proses penyelesaian masalah - WonderVerse Indonesia

Machine learning dapat digunakan untuk membantu proses penyelesaian masalah, automasi, dan lain-lain. Berikut ini adalah fungsi dari machine learning:

1. Prediksi

Machine learning dapat belajar dari data histori untuk membuat prediksi tentang masa depan. Melalui cara ini, mesin dapat digunakan untuk memprediksi cuaca, harga saham, risiko kredit, dan berbagai prediksi lainnya.

2. Klasifikasi

Machine learning dapat belajar untuk mengklasifikasikan data ke dalam kategori tertentu. Mesin dalam komputer ini dapat digunakan untuk mengklasifikasi gambar ke dalam kategori hewan, benda, atau pemandangan. 

Klasifikasi data ini juga dapat digunakan untuk bidang lain seperti keuangan, bisnis, dan banyak lagi.

3. Deteksi anomali

Machine learning juga dapat digunakan untuk belajar untuk mendeteksi pola yang tidak biasa dalam data, seperti digunakan untuk mendeteksi penipuan, serangan siber, dan banyak lagi.

4. Rekomendasi

Machine learning dapat digunakan untuk membuat rekomendasi berdasarkan data histori. Machine learning dapat beroperasi untuk merekomendasikan produk kepada konsumen atau memberikan informasi atau berita kepada pengguna.

5. Pencarian

Machine learning juga dapat digunakan untuk meningkatkan akurasi pencarian atau untuk mengurutkan hasil pencarian berdasarkan relevansi.

6. Pemrosesan bahasa alami

Machine learning dapat memahami dan menanggapi bahasa manusia. Misalnya, untuk menerjemahkan bahasa, menulis konten kreatif, atau merespons pertanyaan.

7. Pembelajaran mesin diri

Machine learning dapat digunakan untuk mengembangkan algoritma machine learning baru secara mandiri. Machine learning pun dapat bekerja untuk menemukan pola dalam data yang dapat digunakan untuk membuat algoritma yang lebih akurat.

Cara Kerja Machine Learning

Cara kerja machine learning tergantung pada metode yang digunakan - WonderVerse Indonesia

Cara kerja machine learning sebenarnya bergantung pada teknik dan metode pembelajaran yang digunakan. 

Pada dasarnya, cara kerja machine learning adalah dengan pengumpulan data, eksplorasi data, pemilihan metode atau model, pelatihan dengan model yang dipilih, serta evaluasi hasil pembelajaran mesin tersebut.

Dalam hal posting foto di media sosial, misalnya. Fitur pembelajaran mesin dapat mengenali pola wajah dari tag yang dimasukkan saat memposting foto. 

Dari orang-orang yang telah ditandai dalam foto itulah mesin akan menggunakan informasi sebagai media pembelajaran.

Machine learning yang sering digunakan akan memiliki akurasi yang lebih baik dari sebelumnya. Sebab, machine learning belajar banyak dari waktu ke waktu berdasarkan penggunaannya.

Perbedaan Machine Learning dan Artificial Intelligence

Machine learning memiliki perbedaan dengan AI, tetapi saling melengkapi - WonderVerse Indonesia

Machine learning dan artificial intelligence (AI) merupakan dua cabang ilmu komputer yang sebenarnya memang berkaitan erat, namun ada beberapa perbedaan mendasar di antara keduanya.

Machine learning adalah cabang dari AI yang mempelajari cara komputer untuk belajar tanpa diprogram secara eksplisit. Mesin ini dapat belajar secara mandiri dari data-data yang ada tanpa diinstruksikan secara manual. 

Machine learning dapat digunakan untuk berbagai tugas, termasuk prediksi, klasifikasi, pendeteksian anomali, rekomendasi, pencarian, pemrosesan bahasa alami, hingga pembelajaran mesin mandiri.

Sementara AI adalah cabang ilmu komputer yang mempelajari cara membuat mesin yang dapat berpikir dan bertindak seperti manusia. AI mencakup berbagai macam teknologi, termasuk machine learning, natural language processing (NLP), dan computer vision.

Jika disederhanakan, perbedaan keduanya adalah AI berguna untuk menyelesaikan suatu masalah tertentu melalui sistem yang meniru manusia. Sebagai contoh, dalam pengambilan keputusan.

Sementara machine learning berfungsi mempelajari pola dan hubungan dari data-data yang ada untuk memaksimalkan kinerja suatu sistem atau mesin dan membantu algoritma bekerja secara otomatis.

Jenis-jenis Machine Learning

Ada beberapa jenis machine learning yang butuh data dan label - WonderVerse Indonesia

Berikut ini adalah jenis-jenis machine learning dari berbagai jenis mesin yang ada. Namun, tak menutup kemungkinan akan bermunculan jenis machine learning baru di masa depan. Lima jenis machine learning yang tersedia saat ini antara lain:

1. Supervised learning

Jenis machine learning inilah yang paling umum. Mesin dilatih dengan data yang memiliki label, yang menunjukkan kelas atau kategori dari data tersebut. 

Misalnya, mesin dapat dilatih dengan kumpulan data gambar yang memiliki label "anjing" atau "kucing". Akan tetapi, mesin ini membutuhkan data yang memiliki label.

2. Unsupervised learning

Jenis machine learning ini tidak menggunakan data yang memiliki label. Pada jenis ini, mesin harus menemukan pola dalam data tersebut. 

Mesin dapat digunakan untuk menemukan kelompok data yang serupa dalam kumpulan data pelanggan. Mesin ini lebih sulit digunakan, tetapi tidak memerlukan data yang memiliki label.

3. Reinforcement learning

Jenis machine learning ini yang melibatkan mesin yang belajar dari umpan balik dari lingkungannya. Misalnya, mesin dapat belajar untuk bermain game seperti catur. Reinforcement learning termasuk yang paling sulit digunakan, namun dapat menghasilkan hasil yang sangat baik

4. Semi-supervised learning

Jenis machine learning yang satu ini menggabungkan supervised learning dan unsupervised learning sehingga mesin akan diberi data yang memiliki label dan data yang tidak memiliki label.

5. Online learning

Jenis machine learning ini melibatkan mesin yang belajar dari data yang terus-menerus mengalir. Misalnya, mesin dapat digunakan untuk memantau pasar saham dan membuat prediksi tentang harga saham. 

Jenis machine learning ini paling cocok untuk aplikasi yang melibatkan data yang terus mengalir.

Di Mana Saja Penerapan Machine Learning?

Machine learning dapat diterapkan untuk berbagai bidang - WonderVerse Indonesia

Machine learning dapat diterapkan di berbagai bidang, di antaranya:

1. Kesehatan

Machine learning digunakan untuk mendiagnosis penyakit, mengembangkan obat-obatan baru, dan meningkatkan perawatan pasien.

2. Keuangan

Machine learning digunakan untuk memprediksi risiko kredit, mengelola portofolio investasi, dan mencegah penipuan.

3. Transportasi

Machine learning digunakan untuk mengembangkan kendaraan otonom, mengoptimalkan rute pengiriman, dan mengurangi kemacetan lalu lintas.

4. Produksi

Machine learning digunakan untuk meningkatkan kualitas produk, mengurangi biaya produksi, dan meningkatkan efisiensi manufaktur.

5. Ritel

Machine learning digunakan untuk merekomendasikan produk kepada pelanggan, memprediksi penjualan, dan meningkatkan pengalaman belanja.

Apa Kelemahan Machine Learning?

Machine learning memiliki beberapa kelebihan dan kelemahan yang perlu kamu ketahui, antara lain:

1. Kekurangan

• Memerlukan tenaga ahli dalam pemrograman, matematika, dan statistik.
• Untuk mendapatkan hasil yang akurat, machine learning memerlukan data mining. Data yang tidak tepat atau tidak lengkap membuat hasilnya tidak akurat.
• Pengembangan algoritma machine learning sangat kompleks, sehingga memerlukan waktu yang cukup lama.
• Biaya pengembangan machine learning juga sangat tinggi saat ini.
• Kurangnya privasi, karena memerlukan data-data dari masa lampau dan masa kini.

2. Kelebihan

• Mengotomasi tugas-tugas yang biasanya dilakukan oleh manusia sehingga bisa mengurangi biaya dan meningkatkan efisiensi.
• Meminimalkan kesalahan yang mungkin dilakukan manusia (human error).
• Dapat memproses data yang amat kompleks dan besar dalam waktu singkat. 
• Machine learning akan terus mempelajari data dan meningkatkan performanya seiring bertambahnya data yang diterima.
• Mampu mempelajari pola dan tren yang tidak dapat dilihat oleh manusia.

Tips Mempelajari Machine Learning

Kamu dapat mempelajari machine learning dengan mengikuti tips berikut - WonderVerse Indonesia

Kalau kamu tertarik mempelajari machine learning, berikut ini tips-tips yang bisa membantu kamu:

1. Mulai dengan pelajari dasar-dasarnya

Sebelum mempelajari konsep-konsep machine learning yang lebih kompleks, pahami dahulu dasar-dasar statistika, matematika, dan pemrograman komputer. 

Kamu bisa pelajari dasar-dasar ini dari buku-buku di perpustakaan atau menemukan materinya secara online.

2. Temukan mentor atau komunitas

Menemukan mentor atau komunitas yang tepat akan membantu kamu belajar lebih cepat tentang machine learning. 

Inilah cara terbaik untuk tetap termotivasi dan belajar dari orang lain. Temukan mentor, komunitas online, atau profesional yang memahami bidang ini.

3. Fokus pada satu bidang

Machine learning adalah bidang yang luas dengan banyak cabang. Fokuslah pada satu bidang tertentu, seperti supervised learning, unsupervised learning, atau reinforcement learning terlebih dahulu.

4. Gunakan alat dan sumber daya yang tersedia

Ada banyak alat dan sumber daya yang tersedia dan siap membantu kamu mempelajari machine learning. Manfaatkan alat dan sumber daya ini untuk meningkatkan pembelajaran serta menghemat waktu.

5. Lakukan proyek

Salah satu cara terbaik untuk belajar machine learning adalah dengan melakukan proyek. Kamu dapat menemukan proyek di berbagai sumber online, seperti di GitHub, Kaggle, dan berbagai platform lainnya.

6. Jangan menyerah

Mempelajari machine learning membutuhkan waktu dan usaha. Jadi, usahakan jangan cepat menyerah jika tidak langsung memahami konsep-konsepnya. Teruslah belajar dan berlatih hingga kamu memahaminya.

7. Jangan ragu untuk bertanya

Pastikan jangan ragu untuk bertanya kepada mentor, komunitas, atau sumber daya online lainnya jika kamu tidak mengerti sesuatu terkait mesin pembelajaran ini. Nikmati pula proses mempelajari machine learning ini.

Kamu bisa simak tips-tips tadi untuk segera mempelajari machine learning dari awal. Kamu pun bisa belajar tentang banyak hal lainnya bersama WonderVerse Indonesia.

WonderVerse Indonesia adalah platform yang menyediakan pengalaman virtual untuk melihat kebudayaan dan keindahan Indonesia. Bersama WonderVerse Indonesia, kamu bisa menjelajah alam Indonesia dan melihat ragam hewan khas Indonesia, mengenal beragam budaya dan pakaian adat Indonesia, hingga membeli makanan dan souvenir khas Indonesia.

Enggak cukup sampai di situ, di WonderVerse Indonesia kamu juga bisa merasakan pengalaman melihat alam Bali, Wakatobi, hingga Raja Ampat secara 360 dengan menggunakan VR! Kamu juga bisa menonton konser band atau penyanyi kesukaan kamu tanpa harus keluar rumah. Menarik ya? Yuk, coba sensasi jelajah Indonesia dan keseruan lainnya secara virtual di WonderVerse Indonesia sekarang!