Machine Learning dan Penggunaannya

Machine learning atau sering disebut juga dengan pembelajaran mesin adalah salah satu cabang ilmu dari artificial intelligence. Secara umum, ilmu ini terdiri dari dua teknik, yaitu supervised learning dan unsupervised learning.

Lantas, bagaimana perkembangan pembelajaran mesin dan implementasinya untuk dunia bisnis? Apa manfaat ilmu ini bagi sebuah sebuah bisnis? Bagaimana hubungan pembelajaran mesin dengan AI? Bagi Anda yang tertarik dengan penjelasan detailnya seputar cabang ilmu AI tersebut, simak artikel ini sampai akhir!

Apa itu Machine Learning?

Secara umum, machine learning adalah mesin yang dikembangkan agar bisa belajar dengan sendirinya tanpa arahan manusia sebagai pengguna. Pembelajaran mesin ini berkembang berdasarkan berbagai disiplin ilmu, seperti matematika, statistika, dan data mining.

Itulah mengapa, pembelajaran mesin bisa belajar menganalisa data tanpa harus Anda program ulang atau mendapat perintah tertentu. Dalam hal ini, pembelajaran mesin mempunyai kemampuan untuk mendapatkan data yang ada atas perintahnya sendiri.

Menariknya, mesin ini juga bisa mempelajari data yang ada dan data yang ia dapatkan, sehingga mampu melakukan berbagai tugas, tergantung dari apa yang ia pelajari.

Teknik Machine Learning

Setelah mengetahui apa itu machine learning, berikut ini adalah penjelasan mengenai dua teknik pembelajaran mesin yang perlu Anda ketahui:

1. Supervised Learning

Sederhananya, teknik supervised learning adalah teknik yang dapat kamu terapkan dalam pembelajaran mesin, yang bisa menerima informasi sesuai dengan data dengan memberi label tertentu.

Dengan adanya teknik ini, maka mesin bisa memberi target terhadap output yang dilakukan dengan cara membandingkan pengalaman belajar di masa lalu. Contohnya, Anda memiliki sejumlah laporan keuangan yang telah diberi label sesuai kategori tertentu, seperti laporan neraca, laporan tahunan, dan lainnya.

Nantinya, saat bagian keuangan perusahaan membuat laporan keuangan baru, maka Anda perlu mengidentifikasi isi dari laporan keuangan tersebut. Baru setelah teridentifikasi, Anda bisa menyimpan dokumen laporan tersebut pada kategori yang sesuai.

2. Unsupervised Learning

Teknik yang kedua adalah unsupervised learning, yakni teknik yang bisa Anda terapkan pada pembelajaran mesin, apabila data yang ada tidak memiliki informasi yang dapat diterapkan secara langsung. Jadi, teknik ini bisa membantu Anda dalam menemukan struktur atau pola tersembunyi pada data yang tidak memiliki label.

Berbeda dengan teknik sebelumnya, pada unsupervised learning ini, Anda tidak memiliki data apapun sebagai acuan sebelumnya. Contohnya, Anda belum pernah memiliki data investor perusahaan sama sekali.

Namun, suatu waktu, Anda mendapatkan investor baru dan ingin membagikan ke dalam beberapa kategori sesuai jumlah investasi yang investor berikan. Tentunya Anda harus mengidentifikasi data investor terlebih dahulu sesuai kategori. Baru setelahnya, Anda bisa menyimpan data tersebut.

3. Semi-supervised learning

Semi-supervised learning menawarkan media yang menyenangkan antara supervised learning dan unsupervised learning. Selama training, ia menggunakan kumpulan data berlabel yang lebih kecil untuk memandu klasifikasi dan ekstraksi fitur dari kumpulan data yang lebih besar dan tidak berlabel. Semi-supervised learning dapat memecahkan masalah walau tidak cukupnya data berlabel untuk algoritma supervised learning. Ini juga membantu jika terlalu mahal untuk memberi label pada data.

Reinforcement Machine Learning

Penguatan Pembelajaran Mesin (Reinforcement Machine Learning) adalah model pembelajaran mesin yang mirip dengan pembelajaran terawasi (Supervised Learning), tetapi algoritmanya tidak dilatih menggunakan data sampel. Model ini belajar seiring berjalannya waktu melalui trial dan error. Sebuah rangkaian hasil yang berhasil akan diperkuat untuk mengembangkan rekomendasi atau kebijakan terbaik untuk masalah yang diberikan

Cara Kerja Machine Learning

Berikut adalah cara kerja machine learning secara umum yang dapat Anda pahami:

• Pengumpulan data yang relevan dengan masalah yang dihadapi sekaligus nantinya bisa digunakan untuk melatih algoritma.
• Persiapan data untuk proses analisis. Contohnya, pada tahap ini, Anda akan membersihkan data untuk menghapus kesalahan atau inkonsistensi.
• Pemilihan model pembelajaran mesin yang sesuai, agar bisa menyelesaikan kasus yang Anda hadapi.
• Setelah itu, model pembelajaran mesin akan dilatih dengan data yang sudah disiapkan sebelumnya. Jadi, mesin akan mengidentifikasi pola dari kumpulan data oleh programmer. Dengan begitu, mesin bisa membuat prediksi dan keputusan secara lebih sistematis.
• Terakhir, proses evaluasi untuk menentukan seberapa baik performa mesin tersebut. Umumnya, evaluasi dilakukan dengan cara memecah data menjadi set pengujian serta pelatihan.

Fungsi Machine Learning

Dewasa ini, machine learning menjadi sebuah teknologi yang dibutuhkan oleh manusia. Hal ini tidak terlepas dari banyaknya fungsinya yang bisa Anda rasakan dalam dunia bisnis, seperti berikut:

1. Memudahkan Pekerjaan Manusia

Dengan adanya teknologi yang implementasinya mirip seperti manusia, maka mesin ini akan sangat memudahkan pekerjaan sehari-hari. Meski hasilnya tidak mungkin 100% mirip, tetapi setidaknya akan ada banyak pekerjaan yang bisa teratasi berkat pembelajaran mesin ini.

Jadi, jangan heran jika kini Anda banyak menemukan pekerjaan yang posisinya mulai tergantikan oleh mesin. Contohnya seperti Customer Service yang kini mulai banyak tergantikan dengan chatbot untuk menjawab pertanyaan umum dari pelanggan.

2. Sistem Pintar yang Bekerja Otomatis

Teknologi machine learning adalah teknologi yang penerapannya bisa bekerja secara otomatis. Dengan adanya proses pembelajaran atau training, maka mesin ini bisa mengambil keputusan secara otomatis.

Khususnya pada hal-hal yang berkaitan dengan prediksi, klasifikasi, dan lainnya. Meski begitu, Anda tetap harus memperhatikan tingkat akurasi pada model pembelajaran mesin tersebut.

3. Memprediksi Keberlangsungan Perusahaan

Dengan adanya pembelajaran mesin ini, maka perusahaan dapat memprediksi banyaknya pelanggan yang akan churn dan penyebabnya. Selain itu, Anda juga dapat melihat karakteristik pelanggan dengan cara melakukan segmentasi dan prediksi untuk perkembangan perusahaan ke depannya.

Perbedaan Machine Learning dengan Artificial Intelligence

Meski termasuk ke dalam cabang ilmu artificial intelligence, nyatanya pembelajaran mesin ini memiliki sejumlah perbedaan dengan teknologi AI tersebut.

Jadi, AI adalah istilah yang memayungi strategi dan teknik berbeda yang digunakan untuk membuat sebuah mesin jadi lebih mirip manusia. Artinya, AI ini mencakup semua hal, seperti halnya asisten cerdas pada Alexa.

Sedangkan pembelajaran mesin merupakan salah satu di antaranya banyaknya cabang AI yang hingga kini terus mengalami perkembangan. Dengan kata lain, meskipun pembelajaran mesin adalah AI, tetapi tidak semua aktivitas AI bisa Anda sebut sebagai pembelajaran mesin.

Algoritma Machine Learning yang banyak digunakan

Sejumlah algoritma machine learning yang sering digunakan meliputi:

• Jaringan saraf (Neural Networks): Jaringan saraf mensimulasikan cara kerja otak manusia, dengan sejumlah besar node pemrosesan yang terhubung. Jaringan saraf pandai mengenali pola dan memainkan peran penting dalam aplikasi termasuk terjemahan bahasa alami, pengenalan gambar, pengenalan suara, dan penciptaan gambar.
• Regresi linier (Linear Regression): Algoritma ini digunakan untuk memprediksi nilai numerik, berdasarkan hubungan linier antara nilai-nilai yang berbeda. Misalnya, teknik ini dapat digunakan untuk memprediksi harga rumah berdasarkan data historis untuk area tersebut.
• Regresi logistik (Logistic Regression): Algoritma pembelajaran terawasi ini membuat prediksi untuk variabel respons kategorikal, seperti jawaban “ya/tidak” untuk pertanyaan. Ini dapat digunakan untuk aplikasi seperti mengklasifikasikan spam dan kontrol kualitas pada lini produksi.
• Pengelompokan (Clustering): Menggunakan pembelajaran tanpa pengawasan, algoritma pengelompokan dapat mengidentifikasi pola dalam data sehingga dapat dikelompokkan. Komputer dapat membantu ilmuwan data dengan mengidentifikasi perbedaan antara item data yang telah diabaikan oleh manusia.
• Pohon keputusan (Decission Tree): Pohon keputusan dapat digunakan baik untuk memprediksi nilai numerik (regresi) maupun mengklasifikasikan data ke dalam kategori. Pohon keputusan menggunakan urutan keputusan bercabang yang terhubung yang dapat diwakili dengan diagram pohon. Salah satu keuntungan dari pohon keputusan adalah mereka mudah untuk divalidasi dan diaudit, tidak seperti kotak hitam dari jaringan saraf.
• Hutan acak (Random Forest): Dalam hutan acak, algoritma pembelajaran mesin memprediksi nilai atau kategori dengan menggabungkan hasil dari sejumlah pohon keputusan

Apakah Ada Algoritma Lain Dalam Machine Learning?

Ya, ada beberapa algoritma pembelajaran mesin lain yang juga penting, seperti:

• Support Vector Machines (SVM): SVM digunakan untuk klasifikasi dan regresi dengan mencari hyperplane dalam ruang berdimensi tinggi yang terbaik memisahkan kelas data yang berbeda.
• Principal Component Analysis (PCA): PCA adalah teknik statistik yang digunakan untuk mengurangi dimensi data dengan memilih komponen utama yang paling penting.
• Gradient Boosting Machines (GBM): GBM adalah teknik pembelajaran mesin untuk masalah regresi dan klasifikasi, yang membangun model dalam tahap bertahap seperti metode boosting lainnya.
• K-Nearest Neighbors (KNN): KNN adalah algoritma non-parametrik yang digunakan untuk klasifikasi dan regresi. Dalam kedua kasus tersebut, input terdiri dari k contoh pelatihan terdekat dalam ruang fitur.
• Naive Bayes: Naive Bayes adalah keluarga algoritma pembelajaran mesin probabilistik yang berdasarkan pada teorema Bayes dengan asumsi independensi antara fitur.

Ini hanya beberapa contoh; ada banyak algoritma lain yang digunakan untuk berbagai jenis tugas pembelajaran mesin.