Machine Learning (ML) bisa dikatakan sebagai mengotomatisasi dan meningkatkan proses pembelajaran komputer berdasarkan tanpa diprogram, mis: tanpa bantuan manusia. Prosesnya dimulai dengan mengumpulkan data berkualitas baik dan kemudian melatih mesin (komputer) dengan membangun model pembelajaran mesin menggunakan data dan algoritma yang berbeda. Untuk penjelasan selanjutnya silahkan ikutin ulasan berikut.

Apa Itu Machine Learning (ML)

Machine Learning (ML) adalah aplikasi kecerdasan buatan (AI) yang menyediakan sistem dengan kemampuan secara otomatis untuk belajar dan meningkatkan pengalaman tanpa diprogram secara eksplisit. Machine Learning berfokus pada pengembangan program komputer yang dapat mengakses data dan menggunakannya untuk belajar sendiri.

Proses Learning dimulai dengan pengamatan atau data, seperti contoh, instruksi untuk mencari pola dalam data dan membuat keputusan yang lebih baik di masa depan berdasarkan contoh yang diberikan. Tujuan utamanya adalah untuk memungkinkan komputer belajar secara otomatis tanpa campur tangan atau bantuan manusia dan menyesuaikan tindakan yang sesuai.

Aplikasi Machine learning membutuhkan data sebagai bahan belajar (training) sebelum mengeluarkan output. Aplikasi sejenis ini juga biasanya berada dalam domain spesifik alias tidak bisa diterapkan secara general untuk semua permasalahan.

Machine learning (ML) adalah studi ilmiah tentang algoritma dan model statistik yang digunakan sistem komputer untuk melakukan tugas tertentu tanpa menggunakan instruksi eksplisit, dengan mengandalkan pola dan inferensi sebagai gantinya. Itu dilihat sebagai bagian dari kecerdasan buatan. Algoritma pembelajaran mesin membangun model matematika berdasarkan data sampel, yang dikenal sebagai “data pelatihan”, untuk membuat prediksi atau keputusan tanpa diprogram secara eksplisit untuk melakukan tugas.

Algoritma pembelajaran mesin digunakan dalam berbagai macam aplikasi, seperti penyaringan email dan visi komputer, dimana sulit atau tidak layak untuk mengembangkan algoritma konvensional untuk melakukan tugas secara efektif.

Jenis Machine learning

Pada dasarnya, algoritma memainkan peran penting dalam Machine learning: Di satu sisi, mereka bertanggung jawab untuk mengenali pola dan di sisi lain, mereka dapat menghasilkan solusi. Algoritma dapat dibagi menjadi beberapa kategori seperti berikut ini:

  • Supervised learning

Dalam Supervised Learning, ini didefinisikan untuk memastikan alokasi informasi yang memadai untuk masing-masing kelompok model algoritma, hal ini harus ditentukan. Dengan kata lain, sistem learning dilakukan berdasarkan input dan output pasangan yang diberikan. Dalam proses pembelajaran yang dimonitor, seorang programmer, yang bertindak sebagai semacam guru, memberikan nilai yang sesuai untuk input tertentu. Tujuannya adalah untuk melatih sistem dalam konteks perhitungan berturut-turut dengan input dan output yang berbeda dan untuk membangun koneksi.

  • Unsupervised learning

Dalam pembelajaran tanpa pengawasan, kecerdasan buatan (AI) belajar tanpa nilai target yang ditentukan dan tanpa imbalan. Terutama ini digunakan untuk belajar segmentasi (pengelompokan). Mesin mencoba menyusun dan mengurutkan data yang dimasukkan sesuai dengan karakteristik tertentu. Sebagai contoh, sebuah mesin dapat (sangat sederhana) mengetahui bahwa koin-koin dengan warna yang berbeda dapat disortir sesuai dengan karakteristik “warna” untuk menyusunnya.

  • Partially supervised learning

Pembelajaran yang diawasi secara parsial adalah kombinasi dari learning yang diawasi dan tidak terawasi.

  • Encouraging learning

Ini sama halnya seperti pengkondisian klasik Skinner – yang didasarkan pada penghargaan dan hukuman. Algoritma diajarkan oleh interaksi positif atau negatif yang reaksi terhadap situasi tertentu harus terjadi.

  • Active learning

Dalam kerangka pembelajaran aktif, suatu algoritma diberikan kesempatan untuk menanyakan hasil untuk data input spesifik berdasarkan pertanyaan yang telah ditentukan sebelumnya yang dianggap signifikan. Biasanya, algoritma itu sendiri memilih pertanyaan dengan relevansi tinggi.

Secara umum, basis data dapat berupa offline atau online, tergantung pada sistem yang sesuai. Selain itu, dapat tersedia hanya sekali atau berulang kali untuk Machine Learning. Fitur pembeda lainnya adalah pengembangan pasangan input dan output yang masuk atu hadirn di simultan mereka. Atas dasar aspek ini, perbedaan dibuat antara apa yang disebut learning sekuensial dan yang disebut dengan learning batch.

Beberapa Metode Machine learning

Algoritma Machine Learning sering dikategorikan dengan metode yang diawasi dan tanpa pengawasan, yaitu:

  • Algoritma Machine learning yang diawasi dapat menerapkan apa yang telah dipelajari di masa lalu ke data baru menggunakan contoh berlabel untuk memprediksi peristiwa di masa depan. Mulai dari analisis dataset pelatihan yang dikenal, algoritma pembelajaran menghasilkan fungsi yang disimpulkan untuk membuat prediksi tentang nilai-nilai output. Sistem ini dapat memberikan target untuk setiap input baru setelah pelatihan yang memadai. Algoritma pembelajaran juga dapat membandingkan outputnya dengan output yang benar, dimaksudkan, dan menemukan kesalahan untuk memodifikasi model yang sesuai.
  • Sebaliknya, Algoritma Machine learning tanpa pengawasan digunakan ketika informasi yang digunakan untuk melatih tidak diklasifikasikan atau dilabeli. Pembelajaran tanpa pengawasan mempelajari bagaimana sistem dapat menyimpulkan fungsi untuk menggambarkan struktur tersembunyi dari data yang tidak berlabel. Sistem tidak mengetahui output yang tepat, tetapi mengeksplorasi data dan dapat menarik kesimpulan dari kumpulan data untuk menggambarkan struktur tersembunyi dari data yang tidak berlabel.
  • Algoritma Machine learning semi-diawasi berada di antara pembelajaran yang diawasi dan tidak terawasi, karena mereka menggunakan data yang berlabel dan tidak berlabel untuk pelatihan – biasanya sejumlah kecil data yang berlabel dan sejumlah besar data yang tidak berlabel. Sistem yang menggunakan metode ini mampu meningkatkan akurasi pembelajaran secara signifikan. Biasanya, pembelajaran semi-diawasi dipilih ketika data berlabel yang diperoleh membutuhkan sumber daya yang terampil dan relevan untuk melatihnya / belajar darinya. Jika tidak, memperoleh data yang tidak berlabel umumnya tidak memerlukan sumber daya tambahan.
  • Algoritma penguatan Machine learning adalah metode pembelajaran yang berinteraksi dengan lingkungannya dengan menghasilkan tindakan dan menemukan kesalahan atau penghargaan. Pencarian percobaan dan kesalahan dan hadiah yang tertunda adalah karakteristik pembelajaran penguatan yang paling relevan. Metode ini memungkinkan mesin dan agen perangkat lunak untuk secara otomatis menentukan perilaku ideal dalam konteks tertentu untuk memaksimalkan kinerjanya. Umpan balik hadiah sederhana diperlukan agar agen mengetahui tindakan mana yang terbaik; ini dikenal sebagai sinyal penguatan.

Cara Kerja Machine Learning

Di satu sisi, Machine Learning bekerja dengan cara yang mirip dengan learning human. Misalnya, jika seorang anak ditunjukkan gambar dengan objek tertentu di atasnya, mereka dapat belajar mengidentifikasi dan membedakan masing-masing gambar tersebut. Machine learning bekerja dengan cara yang sama yaitu melalui input data dan perintah tertentu, komputer diaktifkan untuk “belajar” serta mengidentifikasi objek tertentu (orang, objek, dll). Dan untuk membedakan di antara mereka. Untuk itu, perangkat lunak diberikan dengan data dan dilatih.

Sebagai contoh, programmer dapat memberitahu sistem bahwa objek tertentu adalah manusia (= “manusia”) dan objek lain bukan manusia (= “tidak ada manusia”). Perangkat lunak ini menerima umpan balik terus menerus dari programmer. Sinyal umpan balik ini digunakan oleh algoritma untuk mengadaptasi dan mengoptimalkan model. Dengan setiap set data baru dimasukkan ke dalam sistem, model ini dioptimalkan lebih lanjut sehingga dapat dengan jelas membedakan antara “manusia” dan “bukan manusia” pada akhirnya.

Algoritma Machine Learning dilatih menggunakan set data pelatihan untuk membuat model. Ketika input data baru diperkenalkan ke algoritma ML, itu membuat prediksi berdasarkan model.

Prediksi dievaluasi keakuratannya dan jika keakuratannya dapat diterima, algoritma Machine Learning digunakan. Jika keakuratannya tidak dapat diterima, algoritma Pembelajaran Mesin dilatih berulang kali dengan kumpulan data pelatihan yang ditambah.

Bagaimana cara kerja Machine Learning diantaranya adalah sebagai berikut:

Langkah 1: Memuat data yang tidak berlabel ke dalam sistem.
Langkah 2: Setelah data dimuat ke dalam sistem, algoritma menganalisis data.
Langkah 3: Ketika analisis selesai, algoritma akan mencari pola tergantung pada perilaku atau atribut dari dataset.
Langkah 4: Setelah identifikasi pola dan pengelompokan selesai, hasilnya akan keluar.

Pro dan Kontra Machine Learning Tanpa Pengawasan

Dalam beberapa kasus, tidak memiliki data berlabel ternyata bagus juga. Teknik Machine learning tanpa pengawasan jauh lebih cepat untuk diimplementasikan dibandingkan dengan Pembelajaran Mesin dengan Pengawasan, karena tidak ada label data yang diperlukan di sini. Artinya, lebih sedikit sumber daya manusia yang diperlukan untuk melakukan tugas. Algoritma ini memiliki potensi untuk memberikan wawasan unik dan mengganggu bagi suatu bisnis untuk dipertimbangkan karena menginterpretasikan data sendiri.

Tetapi pada sisi negatifnya, dalam Machine Learning Tanpa Pengawasan, tidak mudah untuk mengukur akurasi karena kami tidak memiliki hasil yang diharapkan atau diinginkan untuk dibandingkan. Terkadang, diperlukan penyetelan lebih banyak untuk mendapatkan hasil yang bermakna. Selain itu, tidak secara alami berurusan dengan data dimensi tinggi. Ketika dimensi data dan jumlah variabel menjadi lebih dan perlu dikurangi untuk mengerjakan data itu, maka keterlibatan manusia menjadi perlu untuk membersihkan data.

Machine Learning adalah sub-bidang kecerdasan buatan, di mana istilah ini mengacu pada kemampuan sistem TI untuk secara mandiri menemukan solusi untuk masalah dengan mengenali pola dalam database. Dengan kata lain: Pembelajaran Mesin memungkinkan sistem TI untuk mengenali pola berdasarkan algoritma dan set data yang ada dan untuk mengembangkan konsep solusi yang memadai. Oleh karena itu, dalam Pembelajaran Mesin, pengetahuan buatan dihasilkan berdasarkan pengalaman.

Related Posts