Kamu berniat bekerja di bidang pemrograman? Sepertinya, wajib tahu istilah berikut ini, yakni machine learning. Perlu diketahui bahwa machine learning adalah sebuah cabang atau aplikasi dari artificial intelligence (kecerdasan buatan).
Wah keren banget ya bidang ilmu yang satu ini, terlebih ilmu ini juga berfokus untuk membuat sistem atau algoritma yang terus dipelajari dari data serta meningkatkan akurasinya dari waktu ke waktu tanpa adanya pemrograman tertentu.
Pengertian Machine Learning
Apa pengertian dari machine learning dan untuk apa diciptakannya? Perlu diketahui bahwa aplikasi ini juga merupakan algoritma atau urutan proses statistik yang dilatih untuk menemukan pola dan fitur tertentu di dalam jumlah big data.
Adapun tujuan dari digunakannya aplikasi machine learning adalah untuk membuat suatu keputusan atau prediksi yang dibuat berdasarkan data-data tersebut. Di mana semakin bagus algoritma dari machine learning tersebut maka akurasi keputusan dan prediksi sistemnya akan semakin baik.
Ibaratnya, seperti otak manusia di mana jika ia semakin pintar maka harus banyak belajar. Di sini pun, mesin yang mengolah banyak data maka akan menghasilkan output yang semakin akurat.
Maka dari itu, kini machine learning adalah satu bagian yang wajib ada karena berperan penting bagi seluruh aktivitas sehari-hari di sebuah perusahaan atau organisasi.
Contoh Manfaat Machine Learning
Jika kamu masih sulit membayangkan contoh dari kegunaan machine learning adalah sebagai asisten digital yang biasa digunakan di smartphone atau perangkat lainnya untuk menjalankan suatu perintah dari manusia.
Tidak hanya itu aplikasi machine learning juga bisa kamu temukan saat ada iklan di internet yang tanpa sadar merekomendasi produk yang sesuai dengan ketertarikan kita pada suatu pencarian yang pernah dilakukan sebelumnya.
Bahkan, tidak hanya berupa iklan di internet di platform film streaming seperti Netflix juga memberlakukan hal serupa yakni mereka bisa mengetahui preferensi film atau serial apa yang sesuai dengan apa yang selama ini telah ditonton dan dicari oleh penggunanya.
Selain contoh-contoh di atas, masih banyak juga, peran machine learning untuk berbagai hal-hal lainnya.
Baca Juga: Penerapan Big Data dalam Kehidupan Sehari-Hari
Perbedaan Machine Learning dan Artificial Intelligence
Selain itu, perlu kamu ketahui juga perbedaan dari machine learning dengan artificial intelligence, karena machine learning adalah sebuah cabang ilmu dari artificial intelligence atau kecerdasan buatan.
Yuk, mari simak beberapa perbedaan utama antara machine learning dan artificial intelligence adalah:
Keberhasilan dan Efisiensi
Perbedaan yang pertama dari machine learning dan artificial intelligence adalah dari segi keberhasilan dan efisiensi.
Di mana tujuan artificial intelligence adalah untuk meningkatkan peluang keberhasilan sedangkan tujuan machine learning adalah untuk meningkatkan efisiensi, tanpa berorientasi pada kesuksesan.
Pemecahan Masalah dan Kinerja
Perbedaan yang kedua adalah artificial intelligence lebih berperan untuk memecahkan masalah yang kompleks dengan simulasi kecerdasan alami.
Sedangkan untuk machine learning bekerja dengan mempelajari dari data yang dikumpulkan untuk meningkatkan kinerja mesin atau sistem misalnya di perangkat.
Pembuatan Keputusan
Perbedaan yang ketiga dari artificial intelligence adalah bekerja untuk membuat keputusan. Namun, di sisi lain machine learning adalah aplikasi yang berfokus pada pembelajaran atas input data.
Algoritma
Dari segi algoritma perbedaan pada artificial intelligence lebih ke meniru kemampuan manusia terlebih dalam kegiatan seperti merespons serta perilaku untuk sistem. Sedangkan machine learning kebalikannya, di mana aplikasi ini bahkan mampu membuat algoritmanya sendiri untuk proses belajar.
Optimasi
Perbedaan yang terakhir adalah artificial intelligence lebih memiliki tugas dalam mencari penyelesaian optimal sedangkan machine learning justru tidak mempertimbangkan hal tersebut.
Tipe-Tipe Machine Learning
Selain pengertian, tujuan dibuatnya machine learning hingga perbedaannya dengan artificial intelligence, machine learning juga memiliki berbagai tipe di antaranya adalah sebagai berikut:
Supervised Learning
Tipe yang pertama dari machine learning adalah supervised learning, di mana tipe supervised machine learning ini, memiliki algoritma menggunakan data terlabel. Misalnya, seperti input yang di mana output-nya bisa diketahui.
Contohnya: Ada sebuah alat, menggunakan data point yang berlabel F (failed) atau R (runs).
Nah, algoritma supervised learning ini bisa menerima sekumpulan input dengan output yang tepat. Seperti yang diketahui juga bahwa algoritma ini akan belajar sendiri dengan membandingkan output sampai menemukan yang benar agar alat tersebut bisa menemukan error atau kesalahan.
Selain itu, tipe supervised learning ini juga memiliki algoritma yang bisa memodifikasi modelnya sendiri agar sesuai dengan hasil yang diinginkan.
Semi-Supervised Learning
Jenis yang selanjutnya dari machine learning adalah semi-supervised learning di mana metode ini tidak jauh berbeda dengan supervised learning. Untuk tipe yang semi-supervised learning, biasanya menggunakan data berlabel serta tidak untuk melatih algoritma untuk belajar sendiri.
Selain itu, tipe ini biasanya juga digunakan untuk data berlabel dalam jumlah yang lebih kecil serta data tanpa label dalam jumlah yang lebih besar. Untuk tipe yang semi umumnya digunakan untuk proses identifikasi wajah seseorang pada teknologi kamera webcam atau bahkan kamera smartphone.
Unsupervised Learning
Tipe yang ketiga adalah tipe unsupervised machine learning di mana tipe ini adalah kebalikan dari tipe supervised learning. Dalam metode machine learning ini, data yang digunakan atau diolah tidak memiliki label. Sehingga, sistem tidak mengetahui jawaban atau output yang benar.
Lantas, apa tujuan dari tipe ini pada machine learning? Umumnya, digunakan untuk mengeksplorasi data dan menemukan struktur di dalamnya bahkan sering digunakan untuk data transaksional.
Contohnya, penggunaan machine learning tipe ini adalah untuk mengidentifikasi segmen konsumen. Caranya, yakni dengan mengumpulkan atribut yang serupa, lalu mengelompokkannya sehingga data bisa ditangani atau diperlakukan sama misalnya dalam sebuah kampanye di berbagai channel digital marketing.
Reinforcement Learning
Tipe yang terakhir dari machine learning adalah reinforcement learning. Metode ini biasanya digunakan untuk robotik, pembuatan game, hingga teknologi navigasi.
Adapun algoritmanya bisa menemukan aksi atau perlakuan, sehingga bisa menghasilkan output terbaik dari hasil uji coba yang sudah dilakukan berulang kali (trial and error).
Setidak terdapat tiga komponen utama untuk tipe reinforcement learning, yakni:
- Agen (pembuat keputusan)
- Lingkungan (apa saja yang berinteraksi dengan agen)
- Aksi (apa yang agen bisa lakukan).
Guna dari metode ini dibuat terlebih bagi agen adalah untuk menentukan aksi apa saja yang mampu memaksimalkan hasil dalam waktu tertentu yang sudah disepakati.
Cara Kerja Machine Learning
Bagaimana cara kerja dari machine learning? Jika dilihat secara fundamental, cara kerja machine learning adalah sistem yang bisa belajar seperti manusia. Misalnya, dibantu dengan menggunakan contoh-contoh terlebih dahulu maka setelah itu mereka bisa menjawab suatu pertanyaan terkait.
Contoh-contoh dalam proses belajar ini adalah menggunakan data yang disebut train dataset.
Tidak sama dengan program statis,seperti yang sudah sering dibahas juga bahwa machine learning diciptakan untuk membentuk program yang dapat belajar sendiri.
Selanjutnya, dari data yang digunakan komputer akan melakukan proses belajar (training) untuk bisa menciptakan atau menghasilkan suatu model.
Nah, di proses belajar ini lah sebuah sistem menggunakan algoritma machine learning, untuk penerapan teknik statistika. Sehingga muncul informasi, di mana informasi tersebut bisa dijadikan pengetahuan untuk memecahkan suatu permasalahan sebagai proses input-output. Model yang dihasilkan dapat melakukan klasifikasi ataupun prediksi ke depan.
Kesimpulan
Seperti yang sudah dibahas intinya machine learning adalah sebuah cabang atau aplikasi dari artificial intelligence (kecerdasan buatan) di mana sistem ini fokus pada algoritma, yang terus dipelajari dari data, serta meningkatkan akurasinya dari waktu ke waktu tanpa adanya pemrograman tertentu (belajar sendiri sampai menghasilkan informasi baru).
Pemrograman machine learning ini, biasa digunakan pada perusahaan di bidang digital. Contohnya perusahaan raksasa seperti Google Search, Facebook, Microsoft, Netfilx, Gojek, dan lainnya.
Meski contoh perusahaan di atas adalah perusahaan besar, perusahaan kecil pun bisa menggunakan machine learning ini untuk memudahkan kamu mencari informasi terkait keinginan konsumen.
Misalnya, seperti perusahaan fashion, di mana kamu bisa mengetahui model dan lifestyle para pelanggan dari data-data yang telah dikumpulkan.
Dengan begitu, tim digital marketing bisa membuat promosi yang sesuai dengan target sasaran. Sehingga, keuntungan pun akan datang.
Namun, untuk mempermudah segala kinerja, baik dari segi tim marketing, tim pemrograman, hingga keuangan, bisa dimudahkan dengan menggunakan software akuntansi modern, seperti MASERP.
MASERP sangat bisa diandalkan, terlebih soal pengolahan data, pembuat laporan keuangan, manajemen marketing, dan lain sebagainya.
Sehingga, pekerjaan akan selesai lebih mudah dan cepat. MASERP juga bisa disesuaikan dengan kebutuhan perusahaan, jadi kamu bisa menggunakan lebih mudah.
Baca Juga: API (Application Programming Interface): Jenis, Fungsi dan Arsitektur
