KOMPAS.com – Machine Learning (Pembelajaran Mesin) adalah cabang dari kecerdasan buatan yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data dan membuat keputusan tanpa perlu diprogram secara eksplisit.
Dengan kemampuan untuk menganalisis pola dan tren dalam data, machine learning telah menjadi teknologi yang sangat berpengaruh dan diterapkan dalam berbagai aspek kehidupan sehari-hari.
Dari rekomendasi produk di platform belanja online hingga fitur pengenalan wajah pada smartphone, machine learning bekerja di balik layar untuk meningkatkan efisiensi dan memberikan pengalaman yang lebih personal bagi pengguna.
Lantas apa pengertian Machine Learning dan bagaimana contoh penerapannya di kehidupan sehari-hari, selengkapnya berikut ini ulasannya.
Definisi Machine Learning
Dilansir dari laman Tech Target, Machine Learning merupakan ilmu yang menciptakan algoritme yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data dan membuat keputusan atau prediksi tanpa harus diprogram secara eksplisit untuk melakukannya.
Proses ini melibatkan pemberian data kepada algoritma Machine Learning, yang kemudian digunakan untuk mengidentifikasi pola dan membuat prediksi atau keputusan. Algoritme ini akan meningkatkan kinerjanya seiring dengan bertambahnya data yang diproses, memungkinkan komputer untuk beradaptasi dan belajar dari informasi baru.
Tipe-tipe Machine Learning
Machine Learning secara umum dibagi menjadi tiga jenis utama berdasarkan cara sistem belajar dan jenis data yang tersedia:
Supervised Learning
Jenis Supervised Learning adalah model dilatih menggunakan data yang sudah diberi label. Data ini disertai dengan label yang ingin diprediksi oleh model. Selama proses pelatihan, model belajar menghubungkan fitur input dengan label output.
Misalnya, deteksi spam pada email, penyaringan email) dan regresi (misalnya, memprediksi harga rumah berdasarkan ukuran dan lokasi).
Unsupervised Learning
Unsupervised Learning melibatkan pelatihan model dengan data yang tidak memiliki label. Algoritme menganalisis data untuk menemukan pola, mengelompokkan data menjadi subset, atau mengurangi dimensi data.
Misalnya saja pengelompokan (misalnya, mengelompokkan pelanggan berdasarkan perilaku pembelian), penambangan aturan asosiasi (misalnya, menemukan item yang sering dibeli bersama di keranjang belanja), dan pengurangan dimensi (misalnya, PCA, t-SNE).
Reinforcement Learning
Reinforcement Learning melibatkan pelatihan agen untuk membuat keputusan berdasarkan imbalan atau hukuman. Agen belajar mengambil tindakan dalam suatu lingkungan untuk memaksimalkan sinyal imbalan.
Contohnya melatih mobil otonom untuk menavigasi jalan dengan aman atau mengoptimalkan proses bisnis untuk meningkatkan efisiensi.
Semi-Supervised Learning
Semi-Supervised Learning menggabungkan elemen dari pembelajaran terawasi dan tak terawasi. Ini menggunakan sejumlah kecil data yang sudah diberi label dan sejumlah besar data tanpa label untuk melatih model.
Contohnya adalah klasifikasi gambar. Dalam skenario ini, model pertama-tama dilatih menggunakan kumpulan data kecil yang berisi gambar-gambar selebriti yang sudah diberi label. Setelah itu, model digunakan untuk memprediksi label pada kumpulan gambar besar yang belum diberi label.
Baca juga: Nilai Valuasi Intel Turun, Kini Hampir Setara Induk ChatGPT
Contoh penerapan Machine Learning di kehidupan sehari-hari Rekomendasi produk dan konten
Platform e-commerce dan layanan streaming seperti Netflix atau Spotify menggunakan Machine Learning untuk memberikan rekomendasi yang relevan berdasarkan perilaku dan preferensi pengguna.
Contoh: Netflix merekomendasikan film dan acara TV yang mungkin Anda suka berdasarkan riwayat tontonan Anda, sementara Spotify menyarankan playlist dan lagu berdasarkan musik yang sering Anda dengarkan.
Pengenalan wajah dan sidik jari
Teknologi pengenalan wajah dan sidik jari memanfaatkan Machine Learning untuk mengidentifikasi dan memverifikasi identitas seseorang.
Contoh: Banyak smartphone modern menggunakan pengenalan wajah untuk membuka kunci perangkat Anda, dan sistem keamanan menggunakan pemindai sidik jari untuk akses yang lebih aman.
Asisten Virtual dan Chatbot
Asisten virtual seperti Siri, Google Assistant, dan chatbot di berbagai situs web menggunakan machine learning untuk memahami dan merespons pertanyaan atau perintah penggun
Contoh: Siri membantu Anda mencari informasi, mengatur pengingat, atau mengendalikan perangkat rumah pintar, sedangkan chatbot di layanan pelanggan membantu menjawab pertanyaan dan menyelesaikan masalah.
Deteksi penipuan dan keamanan
Machine learning digunakan untuk mendeteksi pola penipuan dan ancaman keamanan dengan menganalisis transaksi dan aktivitas yang mencurigakan.
Contoh: Bank dan perusahaan kartu kredit menggunakan algoritme untuk mengidentifikasi transaksi yang tidak biasa dan memberi peringatan jika ada aktivitas yang mencurigakan pada akun Anda.
Penerjemahan bahasa
Aplikasi penerjemahan bahasa seperti Google Translate menggunakan Machine Learning untuk menerjemahkan teks dari satu bahasa ke bahasa lain dengan lebih akurat.
Contoh: Google Translate membantu Anda menerjemahkan teks, dokumen, atau bahkan percakapan langsung dalam berbagai bahasa, mempermudah komunikasi lintas bahasa.
Baca juga: 9 Buku yang Dibaca Bos ChatGPT, Mulai dari Psikologi hingga Soal Kecerdasan Buatan
Demikian ulasan mengenai definisi Machine Learning, jenis-jenis, dan contoh penerapannya dalam kehidupan sehari-hari yang biasa kita temui. Semoga bermanfaat.
Dapatkan update berita teknologi dan gadget pilihan setiap hari. Mari bergabung di Kanal WhatsApp KompasTekno.
Caranya klik link https://whatsapp.com/channel/0029VaCVYKk89ine5YSjZh1a. Anda harus install aplikasi WhatsApp terlebih dulu di ponsel.