Machine Learning – Pengertian, Cara Kerja, dan Contoh Penggunaanya

Di era teknologi yang berkembang pesat seperti sekarang, kecerdasan buatan (AI) telah menjadi tulang punggung berbagai inovasi dan aplikasi modern.

Salah satu cabang utama dari AI yang sedang naik daun adalah machine learning (ML) atau pembelajaran mesin. Teknologi ini menarik perhatian karena sifatnya yang memungkinkan mesin untuk belajar layaknya manusia, tanpa perlu diberi instruksi eksplisit.

Apa itu Machine Learning?

Machine learning adalah cabang dari Artificial Intelligence yang memungkinkan mesin atau sistem komputer untuk belajar dari data tanpa diprogram ulang secara eksplisit.

Teknologi ini dibangun berdasarkan disiplin ilmu seperti statistik, matematika, dan data mining, dan bertujuan untuk menganalisis data sehingga dapat melakukan tugas sesuai dengan apa yang dipelajarinya.

Istilah machine learning pertama kali dikemukakan oleh beberapa ilmuwan matematika seperti Adrien Marie Legendre, Thomas Bayes, dan Andrey Markov pada tahun 1920-an, yang menguraikan dasar-dasar dan konsepnya.

Seiring waktu, ML telah berkembang dan diaplikasikan dalam berbagai bidang. Sebagai contoh awal dari penerapan teknologi ini, kita bisa melihat Deep Blue, sebuah mesin yang dikembangkan oleh IBM pada tahun 1996 untuk bermain catur. Deep Blue berhasil mengalahkan juara catur profesional, menunjukkan potensi besar dari ML.

Cara Kerja Machine Learning

Cara kerja machine learning dapat berbeda-beda tergantung pada teknik atau metode pembelajaran yang digunakan. Namun, prinsip dasarnya meliputi beberapa tahapan penting:

1. Pengumpulan Data
   Langkah pertama adalah mengumpulkan data yang akan digunakan untuk melatih model. Data ini dapat berasal dari berbagai sumber dan dalam format yang berbeda.
2. Eksplorasi Data
   Tahap ini melibatkan pemeriksaan mendalam terhadap data yang telah dikumpulkan untuk memahami karakteristik dan kualitasnya.
3. Pemilihan Model atau Teknik
   Berdasarkan data dan tujuan yang ingin dicapai, model atau metode pembelajaran dipilih.
4. Pelatihan Model
   Model yang telah dipilih kemudian dilatih menggunakan data yang tersedia. Proses ini melibatkan pemberian input data ke model dan mengoptimalkan parameter-parameter yang ada untuk meningkatkan akurasi prediksi.
5. Evaluasi Hasil
   Setelah model dilatih, langkah selanjutnya adalah mengevaluasi performanya menggunakan data uji untuk memastikan bahwa model dapat membuat prediksi yang akurat.

Contoh mesin yang menggunakan teknik ini adalah AlphaGo, yang dikembangkan oleh Google.

Alat ini dilatih dengan 100 ribu data pertandingan Go, kemudian berlatih dengan bermain melawan dirinya sendiri, mengubah strategi setiap kali ia kalah, hingga mampu mengalahkan juara dunia permainan Go pada tahun 2016.

Teknik Pembelajaran dalam Machine Learning

Supervised Learning

Supervised learning adalah teknik di mana model dilatih menggunakan data yang telah diberi label. Misalnya, untuk mengkategorikan film, kita bisa menggunakan data film yang sudah diberi label kategori seperti komedi atau horor.

Saat model diberikan data baru, seperti film yang belum diberi label, ia akan menggunakan pengetahuan dari data yang telah dilatih untuk mengkategorikan film baru tersebut dengan akurat.

Unsupervised Learning

Dalam unsupervised learning, model dilatih menggunakan data yang tidak memiliki label. Teknik ini bertujuan untuk menemukan struktur atau pola tersembunyi dalam data.

Misalnya, jika kita memiliki berbagai jenis film namun tidak tahu kategori apa yang ada, model unsupervised learning akan menganalisis data tersebut dan menemukan pola untuk mengelompokkan film-film tersebut ke dalam kategori yang sesuai berdasarkan kemiripan mereka.

Contoh Penggunaan di Dunia Nyata

Manufaktur

Machine learning telah diterapkan dalam sektor manufaktur untuk mendukung pemeliharaan prediktif, kontrol kualitas, dan riset inovatif.

Misalnya, 3M menggunakan teknologi ini untuk menginovasikan ampelas dengan menganalisis cara perubahan kecil dalam bentuk, ukuran, dan orientasi dapat meningkatkan sifat abrasif dan daya tahan ampelas.

Kesehatan dan Ilmu Hayati

Machine learning digunakan dalam analisis data kesehatan untuk membantu dokter dalam diagnosis dan perawatan.

Cambia Health Solutions, misalnya, menggunakan machine learning untuk mengotomatiskan dan menyesuaikan perawatan untuk wanita hamil, menyediakan dukungan yang lebih baik dan tepat waktu.

Jasa Keuangan

Dalam industri keuangan, machine learning digunakan untuk meningkatkan analitik dan regulasi risiko.

NerdWallet menggunakan teknologi ini untuk membandingkan produk keuangan seperti kartu kredit dan pinjaman, membantu pengguna membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan analisis data yang mendalam.

Ritel

Retail menggunakan machine learning untuk meningkatkan layanan pelanggan, manajemen stok, dan pemasaran.

Amazon Fulfillment memanfaatkan teknologi ini untuk mengidentifikasi inventaris yang salah tempat, membantu mereka mengurangi biaya infrastruktur hingga 40 persen dan memastikan ketersediaan barang secara tepat waktu.

Media dan Hiburan

Perusahaan media seperti Disney menggunakan machine learning untuk mengarsipkan perpustakaan medianya.

Alat ML secara otomatis menandai, mendeskripsikan, dan menyortir konten media, memungkinkan penulis dan animator untuk mencari dan membiasakan diri dengan karakter Disney dengan cepat.

Keuntungan dan Kerugian Machine Learning

Keuntungan

Salah satu keuntungan utama dari machine learning adalah kemampuannya untuk mengidentifikasi tren dan pola dalam data secara otomatis.

Setelah dilatih, model dapat bekerja tanpa intervensi manusia, seperti yang terlihat dalam perangkat lunak keamanan siber yang dapat memantau lalu lintas jaringan dan mengidentifikasi anomali.

Selain itu, akurasi hasil ML cenderung meningkat seiring waktu karena model terus belajar dari data baru.

Kerugian

Namun, ada juga beberapa kerugian dari machine learning. Proses pelatihan awal bisa sangat mahal dan memakan waktu, membutuhkan investasi besar dalam perangkat keras dan sumber daya komputasi.

Selain itu, interpretasi hasil model ML seringkali kompleks dan memerlukan ahli untuk memastikan hasil yang tepat.

Kesimpulan

ML telah menjadi bagian integral dari berbagai aspek kehidupan modern, dari industri manufaktur hingga perawatan kesehatan, jasa keuangan, ritel, dan media.

Meski memiliki tantangan tersendiri, potensi dan manfaat yang ditawarkan oleh ML tidak bisa diabaikan. Dengan terus berkembangnya teknologi ini, kita dapat berharap bahwa penerapannya akan semakin luas dan menguntungkan di masa depan.