Isi
- Apa itu Pembelajaran Mesin?
- Apa itu Pemrograman Tradisional?
- Bagaimana Pembelajaran Mesin Berbeda
- Pentingnya Pembelajaran Mesin
- Algoritma dan Proses Pembelajaran Mesin
- Dampak Pembelajaran Mesin pada Bisnis
- Beberapa Kasus Penggunaan Praktis
- Kesimpulan
Sumber: Stockernumber2 / Dreamstime.com
Bawa pulang:
Pembelajaran mesin semakin penting. Berikut adalah dasar-dasar untuk membantu memahami apa yang dilakukannya dan bagaimana penggunaannya.
Dalam beberapa tahun terakhir istilah "pembelajaran mesin" telah bermunculan di berbagai diskusi dan forum, tetapi apa sebenarnya artinya? Pembelajaran mesin dapat didefinisikan sebagai metode untuk analisis data, berdasarkan pengenalan pola dan pembelajaran komputasi. Ini terdiri dari berbagai algoritma seperti jaringan saraf, pohon keputusan, jaringan Bayesian, dll. Pembelajaran mesin menggunakan algoritma ini untuk belajar dari data dan memulihkan wawasan tersembunyi dari data. Proses pembelajaran berulang, sehingga data baru juga ditangani tanpa pengawasan. Ilmu untuk belajar dari data sebelumnya dan menggunakannya untuk data masa depan bukanlah hal baru, tetapi semakin populer.
Apa itu Pembelajaran Mesin?
Sementara beberapa orang percaya bahwa pembelajaran mesin tidak lebih baik dari metode tradisional pemrograman komputer yang masih digunakan, banyak yang menganggap pembelajaran mesin menjadi sebuah revolusi di bidang kecerdasan buatan (AI). Mereka percaya bahwa dengan menggunakan teknologi ini, mesin akan dapat mempelajari hal-hal dan melakukan hal-hal dengan pengalaman mereka sendiri, daripada hanya mengikuti instruksi manusia.
Untuk memahami lebih jauh tentang arti pembelajaran mesin, kita dapat membandingkannya dengan pemrograman komputer tradisional. Bagian berikut akan membahas lebih banyak tentang pembelajaran mesin dan perbedaannya dari pemrograman tradisional. (Untuk beberapa pro dan kontra pembelajaran mesin, lihat Janji dan Kesalahan Pembelajaran Mesin.)
Apa itu Pemrograman Tradisional?
Ketika kita memprogram komputer, apa yang sebenarnya kita lakukan adalah memberikan arahan dalam bahasa yang dimengerti. Kemudian, ketika kita memberikan input, itu memberikan output berdasarkan instruksi yang telah kita berikan padanya.
Sekarang, mari kita bayangkan bahwa Anda telah memberikan input untuk mengajukan kartu kredit. Saat memproses input Anda, sistem akan melihat semua bagian penting dari aplikasi Anda, mengambil informasi yang diperlukan dan memprosesnya. Setelah itu, ia akan menghasilkan output penerimaan atau penolakan berdasarkan program yang diumpankan ke sana.
Bagaimana Pembelajaran Mesin Berbeda
Jika Anda menggunakan pembelajaran mesin sebagai pengganti metode pemrograman tradisional dalam skenario kartu kredit, maka hasilnya akan agak berbeda. Hasilnya sebenarnya akan didasarkan pada data input dan sistem akan mendapatkan pengalaman dengan memproses data input tersebut. Tidak akan ada program khusus untuk itu. Semakin banyak pengalaman yang didapat, kinerjanya akan semakin baik seiring waktu.
Jadi, pembelajaran mesin sebenarnya belajar dengan menganalisis sejumlah besar file data yang dibuat dengan setiap penggunaan sistem. Saat menganalisis data, itu mengubah pemrogramannya sesuai dengan tuntutan yang lebih baru. Ini mengarah pada peningkatan akurasinya juga. Kita juga bisa mengatakan bahwa pembelajaran mesin seperti regresi linier, di mana variabel dan parameternya diubah agar lebih cocok dengan input yang diberikan.
Dalam metode ini, algoritma disertakan dengan contoh berlabel, di mana data berlabel berarti bahwa data tersebut diberikan deskripsi. Sistem pembelajaran mesin akan menerima input dan output yang sesuai. Sekarang, sistem dapat memperoleh lebih banyak pengalaman dengan membandingkan output aktual dengan output yang benar untuk menemukan kesalahan.
Setelah menganalisis output dan menentukan kesalahan, sistem akan mengubah pemrogramannya sesuai. Sistem dapat menggunakan metode yang berbeda untuk memprediksi label pada data yang tidak berlabel. Metode ini digunakan untuk melakukan prediksi acara mendatang berdasarkan data masa lalu.
Metode pembelajaran mesin ini digunakan di tempat-tempat seperti game, navigasi kendaraan dan robotika. Dalam metode ini, sistem belajar dengan metode coba-coba. Tujuan utama dalam metode ini adalah untuk menentukan output dalam jumlah waktu paling sedikit, yang dapat dilakukan dengan mengikuti kebijakan yang sesuai.
Pentingnya Pembelajaran Mesin
Pentingnya pembelajaran mesin tumbuh hari demi hari karena alasan yang sama yang membuat konsep penambangan data begitu penting. Alasan ini termasuk daya komputasi yang murah dan kuat, sejumlah besar data yang dibuat setiap hari dan metode penyimpanan data yang murah dan berkapasitas tinggi. Faktor-faktor ini memastikan bahwa model yang kuat dan akurat dapat dibuat dengan sangat cepat, yang dapat digunakan dalam menganalisis cadangan data besar dalam jumlah besar, untuk mendapatkan hasil yang lebih baik dan sangat akurat. Ini berarti bahwa model yang lebih baik dapat digunakan untuk membuat keputusan perusahaan dan bisnis yang lebih baik dalam waktu yang lebih singkat, dan tanpa upaya manusia.
Salah satu cara untuk membuat model yang akurat dengan cepat adalah membuat model otomatis. Model ini harus cukup dinamis untuk mengikuti perubahan zaman. Sementara manusia umumnya dapat membuat dua model seminggu, pembelajaran mesin dapat membuat ribuan model yang akurat dengan menganalisis data dengan cepat. Itulah mengapa pembelajaran mesin sangat penting untuk bisnis dan bidang lainnya.
Algoritma dan Proses Pembelajaran Mesin
Algoritma pembelajaran mesin membantu dalam mendapatkan hasil maksimal dari data besar, dengan membantu sistem untuk dengan cepat menganalisis data dan menghasilkan hasil yang akurat. Algoritma ini membantu dalam menciptakan model yang dapat digunakan untuk membuat keputusan bisnis. Beberapa tipe algoritma adalah jaringan saraf, hutan acak, k-means clustering, pengorganisasian peta dan pemetaan tetangga terdekat.
Namun, tidak semua menggunakan algoritma. Model terbaik hanya dapat dibuat dengan mengikuti proses yang sesuai. Beberapa contoh proses tersebut adalah manajemen data yang komprehensif, eksplorasi data interaktif dan visualisasi hasil yang ditemukan oleh model.
Dampak Pembelajaran Mesin pada Bisnis
Dampak pembelajaran mesin pada bisnis luar biasa. Pembelajaran mesin telah membuka kemungkinan baru untuk bisnis. Ini telah membantu dalam pembuatan model yang akurat, yang pada gilirannya membantu dalam membuat keputusan yang lebih baik dan lebih cerdas dengan cepat.
Beberapa Kasus Penggunaan Praktis
Pembelajaran mesin digunakan di banyak tempat. Sistem rekomendasi menggunakan pembelajaran mesin untuk membuat rekomendasi kepada pengguna secara real time berdasarkan preferensi mereka dan pola pasar saat ini.
Promedas, yang merupakan perangkat lunak medis atau "dokter desktop," adalah program berbasis pembelajaran mesin yang menggunakan ratusan tahun pengetahuan medis untuk membantu para dokter dalam mendeteksi dan mendiagnosis penyakit. Itu menggunakan data yang dikumpulkan dari catatan sebelumnya dari pola penyakit untuk mengidentifikasi penyakit pada pasien. Ini membantu dalam mengidentifikasi dan mengobati penyakit dengan lebih cepat.
Amazon telah mengotomatiskan pemberian akses karyawannya dan pencabutan melalui algoritma komputer yang dapat memprediksi akses sumber daya untuk setiap karyawan. Untuk ini, algoritma komputer menggunakan catatan untuk menganalisis risiko dan seberapa dapat dipercaya seorang karyawan secara umum.
Algoritma pembelajaran mesin juga digunakan oleh Cornell University untuk mendeteksi paus di laut melalui rekaman suara sehingga kapal dapat menghindari paus. Algoritma ini menganalisis data migrasi paus (ke mana mereka pergi dan kapan) untuk menentukan jalur yang harus diambil kapal untuk menghindari paus. (Untuk mempelajari lebih lanjut tentang penggunaan praktis pembelajaran mesin, lihat Machine Learning & Hadoop dalam Deteksi Penipuan Generasi Berikutnya.)
Kesimpulan
Seiring bertambahnya data dari hari ke hari, pentingnya pemrosesan yang efektif juga meningkat. Untuk ini, metode pembelajaran mesin telah dirancang, yang membantu sistem dalam membuat keputusan yang cerdas, dengan keterlibatan manusia yang minimal. Dampak teknologi ini pada sektor TI saat ini sangat luar biasa, sehingga mudah dibayangkan bahwa kepentingannya hanya akan terus tumbuh di masa depan.