Kegunaan dan Cara Kerja Machine Learning yang Perlu Diketahui

Berbicara tentang dunia teknologi dan informasi (TI), mungkin sebagian dari kamu akrab dengan istilah machine learning. Yup, machine learning (ML) merupakan salah satu bidang artificial intelligence atau AI yang memungkinkan sistem untuk belajar dan meningkatkan dari pengalaman tanpa diprogram secara eksplisit. 

Bukan hal yang lumrah, sekarang ini machine learning telah menjadi topik yang semakin populer dalam beberapa tahun terakhir. Menurut survei McKinsey, ada 56% perusahaan yang menggunakan machine learning setidaknya dalam satu fungsi bisnis pada beberapa tahun terakhir.

Lantas, apa itu machine learning? Gak usah bertanya-tanya lagi karena Kelas.com sudah merangkum pembahasannya mulai dari fungsi, tipe, hingga cara kerja machine learning khusus untuk kamu, nih. Yuk, dibaca artikelnya sampai selesai ya!

Apa yang dimaksud dengan Machine Learning?

Sumber: Freepik

Sebelum membahas lebih jauh seputar machine learning, kamu perlu memahami pengertian dari machine learning tersebut. Machine learning merupakan aplikasi artificial intelligence yang menggunakan teknik statistik untuk memungkinkan komputer belajar dan membuat keputusan dalam program secara eksplisit.

Hal ini didasarkan pada gagasan bahwa komputer dapat belajar dari data, menemukan pola, dan membuat penilaian dengan sedikit bantuan dari manusia. Jadi, ML dapat membuat mesin lebih mirip manusia dengan memberi kemampuan untuk belajar dan mengembangkan program secara otomatis.

Untuk menjalankan machine learning, terdapat beberapa bahasa programming yang dapat digunakan oleh seorang Developer. Bahasa programming yang mengoptimalkan machine learning antara lain seperti C++, JavaScript, C#, Typescript, Scala, dan lainnya. 

Apa Fungsi dan Kegunaan Machine Learning?

Nah, machine learning memiliki beberapa fungsi yang sangat berguna untuk pengembangan sebuah program aplikasi maupun website. Fungsi tersebut dijabarkan sebagai berikut. 

Dapat Digunakan di Berbagai Industri

Machine learning banyak digunakan di banyak industri pekerjaan termasuk kesehatan, keuangan, dan e-commerce. Oleh karena itu, dengan mempelajari maka dapat membuka berbagai peluang karir di bidang berbagai bidang tersebut.

Digunakan Untuk Membangun Intelligent System

Machine learning dapat berfungsi dalam membuat keputusan dan prediksi berdasarkan data. Hal ini dapat membantu organisasi untuk membuat keputusan yang lebih baik, meningkatkan operasi, dan menciptakan produk dan layanan baru.

Sebagai Tools Penting Untuk Analisis dan Visualisasi Data

Machine learning adalah alat penting untuk analisis dan visualisasi data yang memungkinkan Developer untuk menambahkan wawasan dan pola dari kumpulan data besar. Hal ini dapat digunakan untuk memahami sistem yang kompleks dan membuat keputusan yang tepat.

Baca juga:

• Contoh Artificial Intelligence untuk Kegiatan Marketing
• Daftar Platform Low Code untuk Mengembangkan Aplikasi
• Mendix: Platform Low Code untuk Software Development

3 Tipe Machine Learning

Sumber: Freepik

Terdapat tiga tipe utama dari machine learning yang menjadi masalah dan biasanya muncul dalam proses pembuatan aplikasi maupun website. Adapun tiga tipe tersebut diantaranya yakni,

Supervised Learning

Supervised learning adalah tipe yang menggunakan model untuk mempelajari pemetaan antara variabel input dan target.  Aplikasi yang terdiri dari data pelatihan yang menjelaskan berbagai variabel masukan serta variabel target dikenal sebagai tugas utama dari supervised learning.

Pada dasarnya ada dua jenis lainnya dalam masalah yang dipecahkan melalui tipe supervised learning diantaranya yakni, 

• Classification (Klasifikasi), jenis ini melibatkan prediksi class label

• Regressions (Regresi), jenis ini melibatkan prediksi nilai numerik.

Unsupervised Learning

Pada tipe ini berbagai masalah dalam program dapat dipelajari dengan sendirinya. Selain itu, unsupervised learning juga mengenali pola dan mengekstrak hubungan antar data tanpa adanya pengawasan tertentu. 

Unsupervised learning hanya beroperasi pada variabel input serta tidak ada variabel target untuk memandu proses pembelajaran. Tujuannya adalah untuk menginterpretasikan pola yang mendasari dalam data untuk mendapatkan lebih banyak kemahiran atas data yang mendasarinya.

Ada dua kategori utama dalam unsupervised learning dsn menjadi pengoperasian yang dilakukan untuk memahami pola dalam data diantaranya yaitu,

• Clustering, menemukan kelompok yang berbeda dalam data.  

• Density Estimation, mencoba mengkonsolidasikan distribusi data. 

Reinforcement Learning

Reinforcement learning adalah jenis masalah yang memiliki reinforcement agent dan beroperasi dalam learning environment berdasarkan feedback atau penghargaan yang diberikan kepada agen. Feedback yang diterima bisa positif atau negatif, sehingga agen dapat melanjutkan proses pengoperasian berdasarkan feedback yang diperoleh.

Reinforcement agent akan menentukan langkah-langkah untuk melakukan tugas tertentu. Dalam jenis ini juga tidak ada dataset pelatihan tetap dan machine learning akan memproses seluruhnya secara mandiri.

Bagaimana Cara Kerja Machine Learning?

Dalam bekerja, machine learning memiliki cara kerja yang terbagi menjadi tiga building blocks utama dari sebuah sistem. Adapun tiga cara kerja tersebut yang meliputi model, parameter, dan learner sebagai berikut.

• Model, yaitu sistem yang membuat prediksi suatu masalah

• Parameter, yaitu faktor-faktor yang dipertimbangkan oleh model untuk melakukan prediksi suatu masalah

• Learner, yaitu membuat penyesuaian parameter dan model untuk menyelaraskan prediksi dengan hasil aktual.

Ketiga cara kerja machine learning ini dapat membantu Developer mengoptimalkan berbagai hal seputar pengoperasian machine learning. Cara kerja ini dilakukan secara berurutan dan masing-masing saling berkesinambungan.

#BelajarLebihMudah Machine Learning Melalui Kelas Developer

Jadi, machine learning merupakan salah satu cara yang dapat digunakan untuk membangun intelligent system secara otomatis. Selain itu, machine learning juga memiliki berbagai tools untuk menyelesaikan beberapa masalah. 

Machine learning juga memiliki dua tipe utama untuk menyelesaikan masalah yang ada dalam sebuah program. Di sisi lain, machine learning juga memiliki cara kerja yang saling berkesinambungan yang dapat dibantu dengan bahasa programming. 

Untuk itu, kamu perlu menguasai salah satu bahasa programming  agar mengoperasikan machine learning dengan baik. Yuk, ikuti kelas online belajar machine learning dengan menguasai JavaScript. Mau belajar dengan materi yang lebih advance? Langsung aja daftar Bootcamp Frontend atau Backend Developer. #BelajarLebihMudah beragam metode dan program pembelajaran bareng Kelas.com!