Apa Itu Machine Learning, Sejarah, dan Cara Kerja Machine Learning

Pada artikel ini akan membahas mengenai apa itu machine learning, silahkan simak artikel di bawah ini mengenai apa itu machine learning.

Apa Itu Machine Learning

Machine Learning (ML) adalah teknologi yang memungkinkan mesin belajar secara mandiri tanpa arahan pengguna. ML dikembangkan berdasarkan disiplin ilmu seperti statistika, matematika, dan data mining, sehingga mesin dapat belajar dengan menganalisis data tanpa perlu diprogram ulang. ML memiliki kemampuan untuk mengumpulkan dan menganalisis data, memungkinkan mesin melakukan berbagai tugas sesuai dengan data yang dipelajari.

Sejarah Machine Learning

Konsep machine learning pertama kali diperkenalkan oleh ilmuwan matematika seperti Adrien Marie Legendre, Thomas Bayes, dan Andrey Markov pada tahun 1920-an. Sejak itu, ML terus berkembang. Salah satu penerapan terkenal dari ML adalah Deep Blue, yang dikembangkan oleh IBM pada tahun 1996 untuk bermain catur dan berhasil mengalahkan juara catur dunia.

Perbedaan Dengan Deep Learning

Deep Learning, atau yang sering disebut sebagai Deep Structured Learning, adalah bagian dari kecerdasan buatan (AI) yang berfokus pada algoritma yang dapat menganalisis data dengan struktur yang kompleks dan berlapis. Deep learning meniru cara kerja sistem saraf manusia. Beberapa jenis algoritma deep learning yang umum digunakan antara lain: 

- Deep Neural Networks (DNN)

Struktur algoritma berlapis yang dirancang untuk mengenali pola melalui neural network (NN)

- Artificial Neural Networks (ANN)

Algoritma yang mensimulasikan kerja otak manusia dengan memproses informasi melalui beberapa layer.

- Convolutional Neural Network (CNN)

Algoritma yang memindai area per area pada objek untuk dijadikan node. 

Teknik Belajar Machine Learning

Berikut ini adalah 4 teknik dasar belajar yaitu : 

- Supervised Learning

Teknik ini melibatkan penggunaan data berlabel untuk melatih model. Model ini kemudian menggunakan data berlabel tersebut untuk memprediksi hasil pada data baru. Contohnya, jika Anda memiliki sejumlah film yang telah diberi label berdasarkan genre, model ini dapat memprediksi genre dari film baru yang belum diberi label.

- Unsupervised Learning

Teknik ini digunakan pada data yang tidak memiliki label. Tujuannya adalah menemukan struktur atau pola tersembunyi dalam data. Contohnya, jika Anda memiliki sekumpulan film tanpa label, model ini akan mencoba mengelompokkan film-film tersebut berdasarkan kemiripan.

- Semi-Supervised Learning

Pendekatan ini menggabungkan supervised dan unsupervised learning. Sebagian data yang digunakan untuk melatih model memiliki label, sedangkan sebagian besar data tidak memiliki label. Ini memungkinkan model untuk meningkatkan akurasi dengan memanfaatkan informasi dari data berlabel dan menemukan pola dari data tidak berlabel.

- Reinforcement Learning

Pendekatan ini melibatkan pelatihan model melalui umpan balik dari tindakan yang dilakukan. Model belajar untuk mengambil tindakan yang akan memaksimalkan reward. 

Cara Kerja Machine Learning

Cara kerja machine learning bervariasi tergantung pada teknik yang digunakan. Namun, prinsip dasarnya meliputi pengumpulan data, eksplorasi data, pemilihan model atau teknik, pelatihan model, dan evaluasi hasil. Sebagai contoh, AlphaGo, yang dikembangkan oleh Google, dilatih dengan mempelajari 100 ribu data pertandingan Go. Setelah memiliki dasar pengetahuan, AlphaGo belajar dengan bermain melawan dirinya sendiri, memperbaiki strategi setiap kali kalah. Proses ini diulang jutaan kali, memungkinkan AlphaGo mengembangkan strategi yang lebih baik dan akhirnya mengalahkan juara dunia Go pada tahun 2016.

Penerapan Machine Learning di Berbagai Industri

Berikut adalah beberapa penerapan machine learning di berbagai industri :

- Perbankan: Machine learning digunakan untuk mendeteksi penipuan, menilai kredit, dan memfasilitasi layanan perbankan digital. Teknologi ini membantu bank menilai transaksi mencurigakan dan mempercepat proses persetujuan kredit.

- Transportasi: Google Maps menggunakan machine learning untuk memberikan arahan perjalanan yang efisien dengan menganalisis arus lalu lintas secara real-time. Layanan transportasi online juga memanfaatkan machine learning untuk meningkatkan akurasi penjemputan dan rute perjalanan.

- Kesehatan: Machine learning digunakan untuk menganalisis rekam medis, mendeteksi penyakit melalui medical imaging, dan mempercepat proses penemuan obat baru. Teknologi ini meningkatkan akurasi diagnosis dan efisiensi perawatan pasien.

- Otomotif: Industri otomotif menggunakan machine learning untuk quality control, pengembangan mobil otonom, dan perawatan prediktif kendaraan. Ini membantu meningkatkan keselamatan dan efisiensi kendaraan.

- Manufaktur: Dalam industri manufaktur, machine learning digunakan untuk predictive maintenance, manajemen supply chain, dan visual inspection. Ini membantu meningkatkan efisiensi produksi dan kualitas produk.

Jika kalian ingin membuat website, aplikasi mobile atau dekstop, manajemen sosial media, atau desain ui ux silahkan kunjungi website kami di https://www.softindopp.com/.