Dalam perkembangan pesat teknologi kecerdasan buatan (AI) saat ini. Tidak banyak yang tahu bahwa kecerdasan buatan terdiri dari beberapa cabang, salah satunya adalah machine learning. Teknologi machine learning (ML) ini merupakan salah satu cabang dari Artificial Intelligence yang sangat menarik, Mengapa? Karena machine learning adalah mesin yang bisa belajar seperti manusia.
Kembali ke kecerdasan buatan. Kecerdasan buatan secara kasar dibagi menjadi tujuh cabang dalam penerapannya, yaitu pembelajaran mesin, pemrosesan bahasa alami, sistem pakar, visi, ucapan, perencanaan, dan robotika. Cabang kecerdasan buatan adalah mempersempit ruang lingkup ketika mengembangkan atau mempelajari kecerdasan buatan, karena pada dasarnya ruang lingkup kecerdasan buatan sangat luas.
Pada artikel ini, kita akan fokus pada cabang kecerdasan buatan, yaitu machine learning (ML). Machine learning adalah teknologi yang dapat mempelajari data yang ada dan melakukan tugas tertentu berdasarkan apa yang telah dipelajari. Sebelum kita membahas machine learning lebih jauh, mari kita telusuri dulu definisinya.
Memahami Machine Learning
Teknologi pembelajaran mesin (ML) adalah jenis mesin yang dapat belajar sendiri tanpa bimbingan pengguna. Pembelajaran mesin dikembangkan berdasarkan mata pelajaran lain seperti statistik, matematika, dan penambangan data, sehingga mesin dapat belajar dengan menganalisis data tanpa memprogram ulang atau menyortir.
Dalam hal ini, pembelajaran mesin dapat menggunakan perintahnya sendiri untuk mendapatkan data yang ada. ML juga dapat mempelajari data yang ada dan data yang diperolehnya untuk melakukan tugas tertentu. Tugas yang bisa diselesaikan ML juga sangat beragam, tergantung apa yang dipelajarinya.
Istilah machine learning pertama kali dikemukakan oleh beberapa ilmuwan matematika seperti Adrian Marie Legendre, Thomas Bayes dan Andre Markov pada tahun 1920-an dengan menjelaskan pengetahuan dasar dan konsep machine learning. Sejak itu, ML telah berkembang pesat. Contoh aplikasi ML yang terkenal adalah Deep Blue, yang dibuat oleh IBM pada tahun 1996.
Deep Blue adalah alat pembelajaran mesin yang dirancang untuk belajar dan bermain catur. Deep Blue juga lulus ujian melawan juara catur profesional, dan Deep Blue memenangkan kompetisi catur.
Peran pembelajaran mesin membantu manusia di banyak bidang. Bahkan saat ini, Anda dapat dengan mudah menemukan aplikasi ML dalam kehidupan sehari-hari. Misalnya, ketika Anda menggunakan fungsi face unlock untuk membuka kunci ponsel cerdas Anda, atau ketika Anda menjelajahi Internet atau media sosial, Anda sering melihat beberapa iklan. Iklan-iklan yang muncul juga merupakan hasil pengolahan oleh ML, yang akan memberikan iklan berdasarkan kepribadian Anda.
Padahal, masih banyak lagi contoh aplikasi machine learning yang sering Anda temui. Jadi pertanyaannya adalah, bagaimana ML belajar? ML dapat mempelajari dan menganalisis data berdasarkan data yang diberikan pada tahap awal pengembangan dan data yang diberikan saat ML sudah digunakan. ML akan bekerja sesuai dengan teknologi atau metode yang digunakan dalam proses pengembangan. Apa saja keterampilannya? Mari lihat.
Cara kerja dan contoh Machine Learning
Cara kerja machine learning sebenarnya bervariasi tergantung pada teknik atau metode pembelajaran yang Anda gunakan di ML. Namun pada dasarnya prinsip kerja machine learning adalah sama, meliputi pengumpulan data, eksplorasi data, pemilihan model atau teknologi, pelatihan model yang dipilih, dan evaluasi hasil ML. Untuk memahami cara kerja ML, mari kita tinjau cara kerja beberapa implementasi berikut.
AlphaGo adalah pembelajaran mesin yang dikembangkan oleh Google. Saat pertama kali dikembangkan, AlphaGO akan menyediakan 100.000 data game Go untuk pelatihan agar dia bisa belajar. AlphaGo telah menguasai stok dan pengetahuan tentang metode dan strategi Go dengan mempelajari 100.000 keping data Go. AlphaGo akan belajar kembali dengan bermain Go dengan dirinya sendiri.Setiap kali dia kalah, dia akan memperbaiki cara bermain caturnya.Proses catur ini akan diulang jutaan kali.
Peningkatan gameplay AlphaGo didasarkan pada pengalamannya sendiri dalam bertarung melawan orang lain. AlphaGo juga dapat mensimulasikan beberapa game secara bersamaan. Artinya dia bisa memainkan beberapa game Go sekaligus untuk belajar. Dengan cara ini, proses belajar dan pengalaman bermain Go dapat melampaui manusia. Hal ini terbukti pada tahun 2016 ketika AlphaGo bersaing dengan juara dunia Go, dan dia bisa menjadi pemenang.
Dari penerapan machine learning di AlphaGo, kita dapat memahami bahwa selama machine learning digunakan, ia akan terus belajar. Sama seperti fitur pendeteksi wajah pada foto yang dimiliki Facebook, ia belajar mengenali pola wajah Anda berdasarkan tag yang Anda masukkan saat memposting foto. Dari orang yang Anda tandai di foto, ML akan menggunakan informasi ini sebagai media pembelajaran.
Jadi jika Anda sering menggunakan pembelajaran mesin, jangan heran, tingkat akurasinya lebih baik daripada di awal. Ini karena seiring berjalannya waktu, pembelajaran mesin telah belajar banyak dari pengguna yang menggunakan pembelajaran mesin. Seperti fungsi deteksi wajah Facebook, semakin banyak orang yang menggunakan fitur ini dan menandai orang di foto, semakin akurat orang yang terdeteksi.
Teknologi pembelajaran mesin
Ada beberapa teknik machine learning, namun secara garis besar, ML memiliki dua teknik basic learning, yaitu supervised dan unsupervised.
Pembelajaran yang diawasi
Teknologi pembelajaran terbimbing adalah teknologi yang dapat diterapkan pada pembelajaran mesin yang dapat menerima informasi yang sudah ada dalam data dengan memberikan label tertentu. Diharapkan teknologi ini dapat memberikan tujuan untuk output yang dibuat dengan membandingkan pengalaman belajar masa lalu.
Misalkan Anda memiliki banyak film yang telah ditandai sebagai kategori. Anda juga memiliki film komedi, termasuk film 21 Jump Street dan Jumanji. Selain itu, Anda memiliki kategori lain, seperti kategori film horor, seperti The Conjuring dan It. Saat Anda membeli film baru, Anda akan menentukan jenis dan konten film tersebut. Setelah mengkonfirmasi film, Anda akan menyimpan film dalam kategori yang sesuai.
Pembelajaran tanpa pengawasan
Teknik unsupervised learning adalah teknik yang dapat diterapkan pada machine learning, teknik ini digunakan untuk data yang tidak ada informasinya yang dapat langsung diterapkan. Semoga teknologi ini dapat membantu menemukan struktur atau pola tersembunyi dalam data yang tidak berlabel.
Tidak seperti pembelajaran yang diawasi, Anda tidak memiliki data apa pun untuk digunakan sebagai referensi sebelumnya. Misalkan Anda belum pernah membeli film, tetapi sekali, Anda membeli banyak film dan ingin membaginya menjadi beberapa kategori agar lebih mudah ditemukan.
Tentu saja, Anda akan menentukan film mana yang serupa. Dalam hal ini, misalkan Anda mengidentifikasi berdasarkan jenis film. Misalnya, jika Anda memiliki film Conjuring, maka Anda akan menyimpan film Conjuring dalam kategori horor.
Kesimpulan
Dari pembahasan di artikel ini, ada dua jenis machine learning yang bisa mengalahkan manusia. Apakah ini sebuah ancaman? Atau bahkan membawa perubahan yang lebih baik? Tulis jawaban kamu di kolom komentar ya.
Tingkatkan Efisiensi Manajemen Pengeluaran Perusahaan Anda Hingga 76%. Kumpulkan data secara otomatis, tingkatkan produktivitas dan cegah penipuan keuangan serta pegang kendali penuh anggaran perusahaan dengan mudah dan kapanpun dimanapun dengan JojoExpense. Lebih cepat, mudah, tanpa perlu repot.
Mengelola Data Klien Menjadi Lebih Mudah. JojoExpense memberi Anda akses mudah menuju keuangan perusahaan Anda tidak peduli tempat dan waktu.
Baik Anda mau mengajukan request reimbursement atau mengizinkan cash advance, semua dapat dilakukan melalui telepon genggam Anda.
Anda dapat mengajukan request Anda secara langsung atau simpan untuk nanti, misalnya Anda ingin cek ulang aplikasi Anda. Semuanya tergantung Anda—Anda yang berkuasa soal manajemen finansial Anda sendiri.
Ketika Anda sudah duduk di meja Anda, Anda bisa fokus sepenuhnya pada tugas-tugas penting dan serahkan manajemen sampingan pada proses otomatis. “Yuk pakai aplikasi expense management dari jojonomic sekarang. Dapatkan gratis demo 14 hari”