Seiring dengan pesatnya perkembangan teknologi kecerdasan buatan (AI), ada salah satu cabang yang begitu dibutuhkan di berbagai bidang, yakni machine learning.
Machine learning adalah kemampuan sistem komputer untuk belajar dari data tanpa harus diprogram terlebih dahulu. Jadi komputer bisa belajar sendiri tentang pola-pola instruksi yang diberikan.
Artikel ini akan membahas lebih lanjut tentang machine learning mulai dari definisinya, cara kerjanya, hingga penerapannya sehari-hari.
Apa Itu Machine Leaning?
Machine learning atau pembelajaran mesin adalah sistem dari komputer yang mampu belajar dan beradaptasi tanpa perlu instruksi. Machine learning belajar melalui algoritma dan model statistik untuk menganalisis sebuah pola dalam suatu data.
Lebih jauh, machine learning saat ini banyak digunakan oleh banyak sistem AI. Mulai dari forecasting model untuk memprediksi tren bisnis, large language models (LLMs) seperti ChatGPT, hingga generative AI yang mampu menciptakan teks, gambar, audio, maupun video baru berdasarkan data pelatihan.
Baca juga: Contoh Teknologi AI yang Umum dalam Kehidupan Sehari-Hari
Cara Kerja Machine Learning
Sejatinya, machine learning bekerja dengan melatih algoritma menggunakan data pelatihan. Berikut cara kerja selengkapnya:
1. Mengoleksi Data
Machine learning membutuhkan banyak data yang berkualitas untuk belajar. Data tersebut bisa berupa angka, teks, gambar, audio, hingga video yang kemudian akan dibaca polanya oleh algoritma khusus.
2. Memilih Algoritma
Machine learning memiliki banyak jenis algoritma untuk berbagai masalah. Algoritma ini tidak bisa asal pilih, karena setiap algoritma punya kelebihan, kekurangan, dan cocok untuk kasus tertentu.
3. Pelatihan Machine Learning
Setelah terpilih algoritma untuk memecahkan masalah dan datanya sudah ada, maka tinggal melatih machine learning dengan data-data tersebut. Proses pelatihan ini memungkinkan algoritma mengenali pola, hubungan, atau tren yang ada dalam data.
4. Evaluasi Model
Jika tahap pelatihan selesai, model akan dievaluasi menggunakan data uji untuk melihat seberapa baik kemampuannya dalam membuat prediksi terhadap data baru.
Jika hasilnya memuaskan, model siap digunakan untuk melakukan tugas-tugas seperti prediksi, klasifikasi, atau rekomendasi. Namun, jika hasilnya kurang optimal, model perlu dilatih kembali dengan algoritma atau parameter yang berbeda.
5. Optimasi dan Penyesuaian
Machine learning model dapat diperbarui dan ditingkatkan seiring dengan dilatih data baru, sehingga menjadi lebih baik dan akurat. Penyesuaian model secara berkala juga penting untuk menghindari performa model menurun karena perubahan pola data dari waktu ke waktu.
Penggunaan Machine Learning yang Biasa Ditemukan Sehari-hari
Mungkin tidak disadari, tapi machine learning sudah sering kita gunakan setiap hari. Berikut contoh penggunaannya:
1. Memberikan Rekomendasi ke Pengguna
Aplikasi seperti Netflix memanfaatkan machine learning untuk memberikan rekomendasi tontonan sesuai selera penggunanya, berdasarkan riwayat pencarian, tontonan sebelumnya, hingga kebiasaan pengguna lain yang serupa.
2. Pengenalan Wajah
Deteksi wajah seperti yang ada pada smartphone, keamanan bandara, dan media sosial yang otomatis menandai teman di foto juga menggunakan machine learning khususnya fitur deep learning yang menggunakan neural network.
3. Spam Filter pada Email
Email yang kamu gunakan juga memanfaatkan machine learning untuk membedakan mana pesan yang termasuk spam dan mana yang bukan.
Proses ini dilakukan dengan menganalisis berbagai ciri pada email, seperti penggunaan kata-kata tertentu, frekuensi tautan, pola alamat pengirim, hingga keberadaan lampiran.
4. Prediksi Tarif dan Estimasi Waktu Tempuh
Prediksi tarif dan estimasi waktu tempuh (ETA) di aplikasi transportasi online seperti Gojek atau Grab memanfaatkan machine learning yang dilatih dengan data perjalanan historis.
Data ini mencakup informasi jarak, rute, kondisi lalu lintas, waktu perjalanan, hingga pola permintaan pengguna. Nah, dengan kemampuan untuk belajar data dan beradaptasi dari machine learning, teknologi AI semakin terus berkembang menghadirkan inovasi di berbagai bidang. Jangan lewatkan kesempatan untuk memperdalam wawasan seputar teknologi dan AI bersama para pakar di bidangnya. Ikuti berbagai event sharing yang inspiratif di @america!
