Apa itu Pembelajaran Mesin? Jenis, Kegunaan Dan Masa Depan

Machine Learning membantu aplikasi perangkat lunak menjadi akurat dalam membuat prediksi tanpa harus diprogram secara eksplisit untuk hal yang sama. Algoritme pembelajaran mesin mampu memprediksi nilai keluaran baru dengan menggunakan data historis.

Kasus penggunaan umum untuk bidang ini adalah mesin rekomendasi. Aplikasi lain termasuk penyaringan spam, deteksi penipuan, pemeliharaan prediktif, otomatisasi proses bisnis (BPA), dan deteksi ancaman malware.

Jenis Pembelajaran Mesin

Pembelajaran mesin dikategorikan berdasarkan strategi yang digunakan oleh algoritme untuk meningkatkan akurasinya saat membuat prediksi. Ada empat pendekatan yang dipilih berdasarkan jenis data yang harus diprediksi:

  • Pembelajaran yang diawasi – Jenis pembelajaran mesin ini melibatkan penyediaan data pelatihan berlabel ke algoritme dan mendefinisikan variabel yang harus dinilai oleh algoritme untuk korelasi. Input dan output algoritma ditentukan.
  • Pembelajaran tanpa pengawasan – Dalam pembelajaran mesin ini, algoritma dilatih menggunakan data yang tidak berlabel. Algoritme akan memindai dataset untuk korelasi yang berarti. Data yang digunakan untuk pelatihan dan rekomendasi atau prediksi yang dibuat oleh algoritma telah ditentukan sebelumnya.
  • Pembelajaran semi-diawasi – Pendekatan pembelajaran mesin ini melibatkan pencampuran dua jenis di atas. Suatu algoritma diberi makan sebagian besar berlabel data pelatihan. Namun, model dapat mengeksplorasi data dan mengembangkan pemahamannya sendiri.
  • Pembelajaran penguatan – Jenis ini digunakan untuk mengajarkan mesin untuk menyelesaikan proses multi-langkah dengan aturan yang jelas. Seorang ilmuwan data akan memprogram suatu algoritme dan memberikan pertanyaan negatif atau positif untuk menyelesaikan tugas. Tapi, algoritme akan memutuskan langkah apa yang akan diambil di sepanjang jalan.

Penggunaan Pembelajaran Mesin

Pembelajaran mesin telah menemukan berbagai aplikasi. Aplikasi yang paling populer adalah sistem rekomendasi yang digunakan oleh perusahaan papan atas seperti Facebook. Dengan Machine Learning, Facebook dapat mempersonalisasi feed setiap pengguna.

Jika seorang anggota membaca postingan grup tertentu, sistem rekomendasi akan mulai menampilkan lebih banyak aktivitas grup tersebut di feed.

Sistem ini memperkuat pola yang diketahui dalam perilaku online pengguna. Jika anggota mengubah pola dan tidak membaca posting grup itu, umpan akan disesuaikan.

Selain sistem rekomendasi, berikut adalah beberapa aplikasi pembelajaran mesin lainnya:

  • Pengelolaan hubungan pelanggan – Model pembelajaran mesin digunakan dalam perangkat lunak CRM untuk menganalisis email dan memprioritaskan pesan penting terlebih dahulu. Bahkan, sistem yang canggih dapat merekomendasikan respons yang efektif.
  • Intelijen Bisnis – Vendor Analytics dan BI dapat menggunakan pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi titik data penting, anomali, dan pola titik data.
  • Sistem Informasi Sumber Daya Manusia – Sistem ini menggunakan model pembelajaran mesin untuk memfilter melalui aplikasi dan mengidentifikasi kandidat terbaik untuk suatu pekerjaan.
  • Mobil yang bisa mengemudi sendiri – Dengan menggunakan algoritma pembelajaran mesinmobil otonom mampu mengenali objek dan memperingatkan pengemudi.
  • Asisten virtual- Asisten ini menggunakan kombinasi model pembelajaran yang diawasi dan tidak diawasi untuk menafsirkan ucapan alami dan menyediakan konteks.

Memilih Model Pembelajaran Mesin yang Tepat

Jika strategi yang tepat tidak digunakan, tugas memilih model ML yang tepat untuk memecahkan masalah dapat memakan waktu. Berikut adalah beberapa langkah yang harus diikuti:

  1. Masalah harus selaras dengan input data potensial yang dipertimbangkan untuk solusi. Untuk melakukannya, para profesional ilmu data harus memiliki pemahaman mendalam tentang masalah tersebut.
  2. Selanjutnya, data harus dikumpulkan, diformat, dan diberi label, jika perlu. Untuk langkah ini, ilmuwan data sering kali harus bekerja dengan pembuat data.
  3. Pilih algoritme yang akan digunakan dan uji untuk melihat seberapa baik kinerjanya.
  4. Sempurnakan output hingga mendapatkan tingkat akurasi yang dapat diterima. Ilmuwan data melakukan tugas ini sambil mengambil umpan balik dari para ahli dengan pemahaman menyeluruh tentang masalah tersebut.

Jika model pembelajaran mesin itu rumit, menjelaskan cara kerjanya bisa jadi sulit. Di beberapa industri vertikal, ilmuwan data menggunakan model sederhana karena penting untuk menjelaskan bagaimana keputusan dibuat.

Contoh industri semacam itu adalah industri dengan beban kepatuhan yang berat seperti asuransi dan perbankan. Dan meskipun model kompleks memberikan prediksi yang akurat, menjelaskannya dan hasilnya kepada orang awam dapat menjadi tantangan.

Masa Depan Pembelajaran Mesin

Sudah puluhan tahun sejak munculnya pembelajaran mesin. Saat Kecerdasan Buatan (AI) semakin menonjol, pembelajaran mesin juga terus mendapatkan popularitas baru. Model pembelajaran mendalam digunakan untuk mendukung beberapa aplikasi AI paling canggih.

Platform ML adalah salah satu ranah paling kompetitif saat ini dengan vendor besar seperti Amazon, IBM, Microsoft, Google, dan lainnya.

Perusahaan-perusahaan ini berlomba untuk mendapatkan pelanggan untuk layanan platform mereka yang mencakup seluruh spektrum pembelajaran mesin seperti pengumpulan data, persiapan, klasifikasi, pembuatan dan pelatihan model, serta penerapan aplikasi.

Sekarang pentingnya pembelajaran mesin dalam operasi bisnis telah meningkat, AI menjadi lebih praktis. Di tahun-tahun mendatang, perang antara platform pembelajaran mesin akan meningkat.

Para peneliti di seluruh dunia sedang mempelajari deep learning dan AI untuk mengembangkan aplikasi umum. Mereka sedang mengerjakan teknik di mana mesin akan dapat menerapkan konteks yang mereka pelajari dari satu tugas ke tugas yang berbeda di masa depan.

Kesimpulan

Dengan mengumpulkan data pelanggan dan membuat korelasi dengan perilaku, algoritme pembelajaran mesin dapat mempelajari asosiasi dan menyesuaikan inisiatif pemasaran dan pengembangan produk sesuai permintaan pelanggan.

Bahkan, beberapa perusahaan internet menerapkan pembelajaran mesin dalam model bisnis mereka sebagai pendorong utama mereka.

Contohnya adalah Uber yang mencocokkan pengemudi dengan pengendara menggunakan algoritma. Google menggunakan pembelajaran mesin untuk menyediakan iklan yang tepat dalam pencariannya.

Dengan begitu banyak perusahaan yang menggunakan pembelajaran mesin, sekaranglah saatnya untuk memulai di lapangan. Siapa pun yang tertarik untuk bekerja sebagai Insinyur Pembelajaran Mesin harus mendaftar di Kursus AI ML untuk mendapatkan keunggulan atas rekan-rekan mereka.

Rate this post
Share Jika Bermanfaat Ya 🙂

Leave a Comment