Mengenal Machine Learning Dan Aplikasinya

Kamu pasti sudah sering mendengar orang menyebutkan Machine Learning, bahkan semakin sering mendengarnya seiring dengan berjalannnya waktu. Tak jarang, orang menunjukkan impresi yang positif secara berlebihan terhadap teknologi satu ini. Itu bukan tanpa alasan lho..

 

Walaupun mungkin belum banyak yang mengetahuinya, secara tidak sadar Machine Learning telah banyak membantu kita dalam kehidupan sehari-hari. Ya kita yang sekarang ini kan sudah pasti sulit lepas dari gadget, dimana aplikasi-aplikasi dalam gadget kita banyak sekali yang memanfaatkan Machine Learning.

 

Dalam artikel kali ini, Gubuk Pintar akan coba memberikan beberapa penjabaran tentang, definisi Machine Learning, cara kerjanya, jenis, algorita yang digunakan hingga contoh aplikasi Machine Learning dalam kehidupan sehari-hari.

Apa itu Machine Learning?

Machine Learning adalah salah satu cabang dari Artificial Intelligence yang bertujuan untuk merefleksikan pola-pola data guna menghasilkan struktur tersembunyi yang dapat dimanfaatkan dalam membantu mengambil sebuah keputusan.

Proses ini berlangsung secara komputasi dengan menggabungkan beberapa basis ilmu seperti matematika, statistika, pemrograman komputer dan ilmu data itu sendiri. Gabungan ilmu tersebut dipergunakan untuk merancang sebuah model yang dapat dipahami mesin dan memerintahkan mesin untuk menggali informasi dari data berdasarkan model tersebut.

 

Proses dalam merancang model dalam Machine Leraning membutuhkan bantuan algoritma yang nantinya akan dibahas pada bagian selanjutnya dalam artikel ini.

Cara Kerja Machine Learning

Seperti yang telah dijelaskan sebelumnya, Machine Learning akan mengolah data dan membentuk sebuah model dengan bantuan algoritma agar data yang kamu input dapat memperoleh output yang diharapkan.

Alur Kerja Machine Learning (sumber: Vinodsblog)

Sebelumnya, kamu harus memahami bahwa Machine Learning dapat menghasilkan beberapa output baik dalam bentuk prediksi, deskriptif dan lainnya dengan model antara lain,

1. Regresi, untuk mengetahui hubungan antara variabel data yang bersifat kontinu
   
2. Klasifikasi, untuk mengenali data berdasarkan persyaratan tertentu
3. Clustering, untuk mengelompokkan data yang memiliki kesamaan karakteristik
4. Reduksi Dimensionalitas, untuk mereduksi jumlah variabel data yang ada guna memperoleh variabel utama yang akan digunakan dalam proses 

Untuk memperoleh output yang optimal, data yang kamu input harus dibagi menjadi 2 jenis yaitu data yang dipelajari mesin (train dataset) dan data yang akan diuji (test dataset).

Porsi pembagian datanya dapat kamu sesuaikan dengan kebutuhan, secara umum biasanya digunakan 70% train dataset dan 30% test dataset. Proses ini sendiri disebut dengan data training.

Tujuan dari data training ini adalah agar mesin dapat memahami pola dari data yang ada terlebih dahulu sebelum menggalinya untuk mendapatkan output. Oleh karena itu, semakin banyak data yang digunakan maka semakin optimal output yang diperoleh karena mesin dapat mempelajari pola data dengan lebih baik. Nilai dari data training ini diukur berdasarkan nilai test score.

Sebagai catatan, mengoptimalkan proses data training dilakukan bukan dengan meningkatkan train dataset ya tetapi menambah total data yang digunakan dalam proses Machine Learning.

Data training yang dilakukan akan menghasilkan output berupa sebuah model yang mengandung informasi. Model ini yang menjadi modal mu untuk menganalisis lebih lanjut permasalahan yang ada.

 

Algoritma Machine Learning

Sebelum masuk ke algoritma Machine Learning secara spesifik, algoritma yang ada sebelumnya diklasifikasikan menjadi beberapa jenis dalam Machine Learning. Jenis-jenis yang ada dibedakan berdasarkan fungsi dari masing-masing algoritma. Berikut ini jenis-jenis yang ada,

1. Supervise Machine Learning, algoritma ini dapat digunakan terhadap data berlabel dan meciptakan target terhadap output berdasarkan data training yang dilakukan.
   
2. Unsupervise Machine Learning, algoritma ini dapat menemukan struktur tersembunyi dari data yang tidak berlabel.
   
3. Semi-supervise Machine Learning, algoritma ini dapat gunakan terhadap data berlabel maupun tidak dengan tujuan untuk meningkatkan efisiensi output yang diperoleh.
   
4. Reinforcement Machine Learning, algoritma ini dapat berinteraksi dengan proses data training yang dilakukan dan menilaikannya berdasarkan kualitas proses yang berlangsung. Contoh penerapannya adalah di algoritma mesin pencari seperti Google, Bing, dll.
   

 

Contoh Aplikasi Machine Learning

Pernahkah kamu melihat video berikut ini,

Video tersebut merupakan salah satu contoh penerapan Machine Learning yang digunakan untuk mencoba mencari pihak-pihak yang terlibat dalam kejadian tersebut dengan memanfaatkan data berupa cuplikan gambar dari potongan video yang menunjukkan indikasi keterlibatan pelaku.

 

Metode dalam video tersebut secara spesifik adalah teknologi Deep Learning yang merupakan salah satu cabang dari Machine Learning. Kamu dapat memahaminya lebih lanjut dalam artikel Deep Learning dan Aplikasinya.

Berikut ini adalah contoh beberapa penerapan Machine Learning lainnya dalam kehidupan sehari-hari, antara lain

1. Mesin Pencari
   
   Seperti yang telah disebutkan sebelumnya, setiap mesin pencari menggunakan Machine Learning untuk mengoptimalkan algoritma hasil pencarian yang dimunculkan. Sadarkah kamu bahwa setiap kali kamu melakukan pencarian, mesin pencari akan mengawasi bagaimana respon mu terhadap hasil pencarian yang ditampilkan untuk menilai kualitas dari halaman yang ada.
   
   Jika kamu membuka hasil pencarian teratas dan tetap berada di halaman tersebut untuk waktu yang lama, mesin pencari berasumsi bahwa hasil yang ditampilkan sesuai dengan kueri. Demikian juga, jika kamu mencapai halaman kedua atau seterusnya dari hasil pencarian tetapi tidak membuka salah satu hasil, mesin pencari memperkirakan bahwa hasil yang disajikan tidak sesuai dengan persyaratan.
   
   
   
2. Chatbot
   
   Banyak aplikasi chatting seperti Telegram kini menawarkan chatbot sebagai salah satu fiturnya karena dapat mempermudah pengguna untuk memperoleh informasi dengan efisien dan tepat sasaran sesuai dengan intensinya.
   
   Hal tersebut terjadikan bot ini telah mempelajari aktivitas pengguna berdasarkan data yang diperoleh aplikasi sebelumnya. Memanfaatkan Machine Learning, data tersebut kemudian diolah dan algoritma chatbot pun dapat diisi dengan hasil olahan data tersebut.
   
   
   
3. Rekomendasi Produk Toko Online
   
   Pernahkah kamu menerima email penawaran produk dari sebuah toko online tetapi uniknya, produk tersebut sesuai dengan minat mu atau setidaknya mirip dengan produk yang belakangan sedang kamu cari atau beli?
   
   Ini merupakan salah satu bentuk penerapan Machine Learning, dimana setiap toko online saat ini umumnya pasti akan melakukan tracking terhadap aktifitas pengunjung di situs atau aplikasinya untuk mendapatkan data yang berguna untuk memetakan minat dari setiap individu. Data tersebut selanjutnya diolah secara komputasi dan digunakan untuk kepentingan marketing dan costumer satisfication mereka.
   

 

Software Machine Learning

Ada banyak perangkat lunak yang dapat kamu manfaatkan untuk mengerjakan proyek Machine Learning. Bila kamu berpikir software yang ada harganya mahal, kamu salah!

Perangkat lunak yang sejatinya umum digunakan untuk mengerjakan proyek Machine Learning cenderung perangkat lunak open source yang dapat kamu gunakan secara GRATIS. Beberapa diantaranya yaitu,

1. Python IDE
   
   Ini merupakan software berbasis bahasa pemrograman Python yang memiliki tampilan sangat nyaman untuk digunakan. Tersedia beberapa IDE dari Python yang dapat kamu gunakan baik gratis maupun berbayar.
   
   Penjelasan lengkap mengenai Python IDE serta Python sendiri dapat kamu temukan dalam artikel Apa Itu Python.
   
   
   
2. RStudio
   
   RStudio juga cukup populer dan beberapa pihak menyatakan bahasa pemrograman R ini cenderung lebih sederhana dibandingkan Python. Software satu ini juga akan Gubuk Pintar jelaskan lebih detail pada artikel selanjutnya.
   

 

Penutup

Itulah sekilas tentang Machine Learning, semoga kini kamu sudah memiliki pandangan lebih ya tentang teknologi yang satu ini. Mempelajarinya tentu menjadi nilai tambah yang sangat signifikan bagi diri mu seiring dengan potensi perkembangannya yang sangat besar dan dapat semakin penting dalam teknologi masa depan.

***

Apabila memiliki pertanyaan seputar artikel Mengenal Machine Learning Dan Aplikasinya, silahkan tulis dikolom komentar ya.

Bila artikel ini bermanfaat, bantu Gubuk Pintar menyebarkan manfaatnya dengan membagikan artikel ini ke sosial media mu melalui tombol share di bawah ini. Terimakasih orang baik!

Baca juga: