Isi
- Apa itu Pembelajaran Mesin?
- Bagaimana Pembelajaran Mesin Bekerja
- Mengapa Pembelajaran Mesin Sangat Penting
- Bias manusia
- Apa Masa Depan?
- Ringkasan
Sumber: Agsandrew / Dreamstime.com
Bawa pulang:
Pembelajaran mesin memiliki potensi yang sangat besar, tetapi harus diterapkan dengan benar agar bermanfaat.
Pembelajaran mesin adalah jenis khusus algoritma yang dapat belajar dari data dan membuat prediksi. Saat kami mengumpulkan lebih banyak data dari berbagai sumber, pembelajaran mesin dapat membuat prediksi lebih tepat. Namun, ada jebakan yang juga perlu diperiksa dengan cermat.
Apa itu Pembelajaran Mesin?
Sebelum terlalu jauh ke dalam topik, sangat penting untuk mengetahui apa sebenarnya pembelajaran mesin. Ini adalah cabang kecerdasan buatan yang berfokus pada pembelajaran melalui komputasi dan dengan mengenali pola data yang disediakan. Sekarang digunakan untuk membuat mesin yang dapat membuat keputusan sendiri dengan bantuan banyak algoritma canggih.
Dengan menggunakan algoritma pembelajaran mesin, mesin akan dapat memperoleh pengetahuan, mengetahui berbagai hal dengan menjelajahi dunia nyata, mengajukan pertanyaan terkait pengetahuan yang mereka peroleh dan banyak lagi. Kemampuan ini membantu mesin untuk berpikir, memahami dan juga, bahkan belajar dari lingkungannya, menemukan logika di balik setiap konsep, memprediksi dan kemudian membuat prediksi yang sesuai.
Bagaimana Pembelajaran Mesin Bekerja
Konsep ini sebenarnya tidak terlalu baru. Pembelajaran mesin tidak lain adalah serangkaian algoritma yang dapat belajar dari kumpulan data yang diberikan dan membuat prediksi berdasarkan hal itu. Data dan akurasi prediksi berjalan beriringan, sehingga dengan lebih banyak data, kami mendapatkan prediksi yang lebih akurat.
Karena itu, tidak memerlukan aturan yang telah ditentukan sebelumnya untuk mengatur operasinya. Konsep ini bekerja secara berkelanjutan. Ini menerapkan berbagai jenis algoritma canggih secara otomatis pada satu set data untuk mendapatkan hasil yang lebih baik. Siklus yang terus menerus dan berulang ini membantu dalam menganalisis lingkungan dengan cermat, memprediksi solusi yang tepat untuk masalah tertentu dan akhirnya membuat keputusan yang benar.
Mengapa Pembelajaran Mesin Sangat Penting
Jawabannya terletak pada beberapa faktor, yang merupakan penyebab utama untuk membuat konsep ini berhasil. Mari kita lihat faktor-faktor ini:
Teknik perhitungan juga maju secara bertahap sesuai dengan hukum Moore. Perusahaan yang berbeda seperti IBM, NVIDIA dan lainnya sedang mengembangkan beberapa inovasi untuk meningkatkan metode perhitungan. Kemajuan ini membantu menciptakan teknik komputasi untuk memproses data dengan cara yang lebih baik.
Beberapa pendekatan untuk algoritma disebut sebagai kotak hitam, tergantung pada titik-titik tunggal data dan pemahaman proses. Biasanya, kotak hitam adalah sistem atau algoritma yang hanya dapat dilihat dalam hal input yang diambil dan output yang disediakan. Algoritme atau sistem ini tidak menawarkan pandangan tentang cara kerja internal atau logika di belakangnya, sehingga hanya menawarkan kekaburan (hitam). Ini diketahui menciptakan masalah teknis dan budaya untuk suatu organisasi.
Jika pendekatan kotak hitam di bawah berkinerja ketika data mengalami perubahan yang signifikan, maka karena kurangnya pemahaman, sistem bisa beresiko. Sangat sulit untuk menjelaskan mengapa model gagal, dan itu dapat mengatur pertumbuhan organisasi secara substansial.
Utang teknis, berkaitan dengan pemrograman, merujuk pada kasus-kasus di mana kode yang mudah diimplementasikan dalam jangka pendek sering dipilih, daripada solusi keseluruhan terbaik. Ini biasanya merupakan pendekatan yang sangat buruk untuk pemrograman dan karena kode tersebut dapat terus mengembangkan masalah yang lebih dalam nanti, yang disebut sebagai hutang.
Sistem ini dapat mengakumulasi hutang teknis dari waktu ke waktu karena tidak bersifat swadaya. Utang teknis dapat menunjukkan diri mereka dalam banyak cara yang berbeda seperti hutan jalur pipa, belitan, pelanggan yang tidak diumumkan, loop umpan balik tersembunyi, ketergantungan data yang tidak digunakan, dll. Mereka dapat mengakibatkan kebingungan dan hasil yang tidak diinginkan, dan dapat mengurangi kinerja sistem secara drastis. Ini dapat diselesaikan dengan mempekerjakan ahli matematika dan insinyur dalam keseimbangan untuk merencanakan algoritma dengan cara sehingga dapat mengurangi hutang ini. (Untuk lebih lanjut tentang pro yang mengimplementasikan pembelajaran mesin, lihat Data Scientists: The New Rock Stars of the Tech World.)
Bias manusia
Pemilihan algoritma dilakukan oleh manusia dan dengan demikian, dapat menjadi bias. Ini dapat menyebabkan situasi di mana algoritma yang tidak tepat dipilih.
Misalnya, sebuah tim yang anggotanya semuanya lulus dari sekolah yang sama akan memiliki kecenderungan untuk memilih serangkaian algoritma yang sama. Jadi yang terbaik adalah menyuntikkan tim Anda dengan berbagai variasi algoritme atau menggunakan banyak algoritme yang berbeda secara bersamaan.
Apa Masa Depan?
Dunia kita perlahan mentransformasikan dirinya dengan bantuan teknologi baru dan berkembang. Pembelajaran mesin akan membantu memandu drive ke tujuan Anda dengan memberikan bantuan yang cukup dalam proses pengambilan keputusan. Ini tidak hanya akan membantu mengurangi biaya perusahaan, tetapi juga menunjukkan cara yang tepat untuk meningkatkan kualitas bisnis dengan memperhitungkan semua survei dan data. Ini menunjukkan sifat menjanjikan dalam memberikan solusi yang lebih baik di masa depan.
Ringkasan
Pembelajaran mesin adalah konsep yang telah mengumpulkan banyak perhatian dan kemungkinan besar akan hidup sampai semua hype. Ini sangat transformatif, sehingga memiliki kemampuan untuk bekerja pada alur kerja apa pun untuk bisnis apa pun. Setiap organisasi yang mengintegrasikan layanan ini dengan cara yang benar akan melihat manfaat yang signifikan. Namun, juga sangat penting untuk mengetahui kedua sisi koin untuk mengintegrasikannya dengan benar.