Apa Itu Machine Learning? Ini Contoh, Jenis, dan Cara Kerjanya!

Machine learning adalah cabang dari Artificial Intelligence (AI) yang membuat mesin bisa belajar secara mandiri tanpa diprogram secara eksplisit.

Yuk, baca artikel ini untuk mengetahui sejarah, manfaat, jenis, dan penerapan machine learning!

Sejak dilahirkan, kita terus menerus belajar berbagai hal seperti berjalan, membaca, bersepeda, dan berkomunikasi dengan orang lain.

Namun, apakah kamu tahu kalau mesin juga dapat belajar sendiri layaknya manusia? Ya, teknologi ini dikenal dengan istilah machine learning (ml) atau pembelajaran mesin.

Baik sadar maupun tidak, kita sudah sering menemukan teknologi machine learning dalam kehidupan sehari-hari.

Misalnya saja, Google Assistant yang mampu menjawab pertanyaan dan melakukan berbagai tindakan, seperti memutar media, membuka aplikasi, dan banyak hal lainnya.

Sungguh menarik, bukan? Nah, untuk lebih memahami tentang machine learning (ml), yuk kita pelajari bersama-sama penjelasan lengkapnya berikut ini!

• Apa itu machine learning?
• Manfaat dari penerapan machine learning
• Fungsi machine learning
• Jenis machine learning
• Perbedaan machine learning dan deep learning, serta Artificial Intelligence
• Cara kerja machine learning
• Contoh machine learning
• Kesimpulan

Apa itu machine learning? 

Sumber : Pexels

Menurut Cloudflare, machine learning adalah jenis algoritma statistik yang dapat belajar tanpa instruksi tertentu. 

Dengan kemampuan belajar tanpa instruksi ini, algoritma dapat menjalankan berbagai tugas, seperti mengidentifikasi pola secara mandiri dan membuat kesimpulan yang umum dari contoh-contoh. 

Sedangkan menurut Google Cloud, machine learning adalah cabang dari Artificial Intelligence, yang memungkinkan sistem untuk belajar dan berkembang secara mandiri. 

Proses ini terjadi melalui penggunaan jaringan saraf dan deep learning, dengan menggunakan data dalam jumlah besar, tanpa pemrograman eksplisit. 

Melansir dari Wikipedia, istilah 'machine learning' dicetuskan oleh Arthur Samuel pada tahun 1959. 

Meskipun model machine learning pertama diperkenalkan pada tahun 1950-an, tetapi sejarah machine learning sebenarnya telah dimulai sejak periode sebelum itu. 

Dalam bukunya yang terbit pada tahun 1949, Donald Hebb memperkenalkan gagasan tentang struktur saraf teoretis yang terbentuk melalui interaksi tertentu di antara sel-sel saraf. 

Model ini kemudian menjadi dasar bagi Artificial Intelligence dan algoritma machine learning dalam bekerja di bawah node.

Selain itu, peneliti lain yang mempelajari sistem kognitif manusia juga turut berkontribusi dalam teknologi ini.

Di antaranya adalah Walter Pitts dan Warren McCulloch, yang mengemukakan model matematika awal dari jaringan saraf untuk menghasilkan algoritma yang menggambarkan cara berpikir manusia.

Manfaat dari penerapan machine learning 

Sumber : Pexels

Setelah memahami pengertian dan sejarahnya, sekarang mari kita ulas beberapa manfaat machine learning berikut ini. 

1. Meningkatkan efisiensi dan produktivitas 

Dalam menjalankan pekerjaan, setiap orang umumnya menghindari pemborosan waktu dan tenaga pada hal-hal yang kurang penting. 

Dengan melakukan penerapan machine learning, hal ini bisa dihindari. Alhasil, efisiensi kerja dan produktivitas pun bisa lebih meningkat. 

2. Mengotomatiskan tugas yang berulang 

Machine learning dapat meningkatkan efisiensi dengan mengotomatiskan berbagai tugas yang berulang. 

Karena mampu mempelajari pola, machine learning bisa digunakan untuk menyelesaikan tugas yang sama secara akurat. 

Sebagai contoh, kamu bisa memanfaatkan chatbot untuk menjawab pertanyaan yang sering diajukan oleh konsumen. 

Dengan begitu, kamu bisa fokus untuk menjawab pertanyaan yang lebih kompleks dan membutuhkan bantuan manusia. 

3. Memperoleh wawasan baru dari data 

Machine learning dapat menganalisis dan memvisualisasikan data menjadi wawasan yang berharga. 

Melalui algoritma yang canggih, machine learning dapat mengungkap pola yang terlewat dari analisis manual. Dengan begitu, wawasan yang dihasilkan pun bisa lebih komprehensif. 

4. Membuat prediksi yang akurat 

Karena manfaat machine learning mampu mengidentifikasi pola berdasarkan data historis, kamu bisa memanfaatkannya untuk memprediksi masa depan dengan lebih tepat. 

Sebagai contohnya, kamu bisa menggunakan machine learning untuk memprediksi risiko yang mungkin timbul di masa depan, sehingga tindakan pencegahan dapat diambil lebih awal. 

5. Mengoptimalkan proses pengambilan keputusan 

Berdasarkan wawasan yang dihasilkan dari machine learning, kamu dapat menggunakannya untuk membuat keputusan yang lebih baik dengan cepat. 

Fungsi machine learning 

Sumber : Pexels

Ada beberapa fungsi machine learning berdasarkan metode yang digunakan. Melansir dari Forbytes dan sumber lainnya, metode machine learning di antaranya adalah sebagai berikut. 

Klasifikasi 

Klasifikasi adalah metode machine learning yang mengelompokkan data input ke dalam kategori tertentu menggunakan label. 

Sebagai contoh machine learning, metode klasifikasi ini dapat digunakan untuk mendeteksi penipuan dan pemasaran, serta diagnosis penyakit. 

Regresi 

Regresi adalah metode machine learning yang memanfaatkan data input untuk memprediksi nilai numerik. 

Dalam hal ini, data dari pengujian sebelumnya digunakan untuk memprediksi hasil numerik dari pengujian yang akan datang. 

Sebagai contoh adalah dalam penerapan machine learning untuk ramalan cuaca dan prediksi harga properti. 

Clustering 

Clustering adalah teknik penerapan machine learning dengan mengelompokkan data yang mirip ke dalam klaster menurut analisis karakteristik dan sifatnya. 

Metode ini bisa membantu mendeteksi pola dan struktur pada data yang tidak berlabel. 

Clustering banyak diterapkan di berbagai bidang, termasuk pemasaran, pemrosesan gambar, dan biologi. 

Sebagai contohnya, dalam e-commerce, metode ini digunakan untuk segmentasi pelanggan berdasarkan minat dan perilaku mereka. 

Dimensionality reduction 

Dimensionality reduction merupakan metode machine learning yang dilakukan dengan mengurangi fitur dalam dataset dengan tetap mempertahankan informasi yang penting. 

Teknik dimensionality reduction ini bertujuan untuk mengurangi kompleksitas data sehingga lebih mudah untuk dianalisis dan diinterpretasikan. 

Anomaly detection 

Sesuai dengan namanya, anomaly detection adalah metode machine learning yang digunakan untuk mengidentifikasi data yang tidak normal atau menyimpang dari pola umum dalam kumpulan data. 

Sebagai contohnya, metode machine learning ini kerap digunakan dalam keamanan siber untuk mendeteksi lalu lintas yang mencurigakan. 

Jenis machine learning 

Sumber : Pexels

Secara umum, jenis machine learning dapat dibedakan menjadi tiga model machine learning, yaitu supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning. Berikut penjelasannya. 

Supervised learning 

Supervised learning adalah model machine learning yang menggunakan data training berlabel untuk memetakan fitur khusus pada label tersebut. 

Sebagai contohnya, kita bisa menggunakan gambar-gambar berlabel 'apel' untuk melatih mesin agar dapat mengenali gambar apel. 

Unsupervised learning 

Unsupervised learning adalah model machine learning yang menggunakan data  tidak berlabel untuk mengenali pola. 

Dalam model machine learning ini, algoritma dapat belajar secara mandiri tanpa memerlukan input dari manusia dan mengelompokkan data berdasarkan atribut yang dimiliki. 

Misalnya, jika algoritma diberi serangkaian gambar apel dan pisang, maka algoritma tersebut akan mengidentifikasi dan mengklasifikasikan gambar-gambar tersebut ke dalam kelompok apel atau pisang, tanpa perlu bantuan manusia. 

Reinforcement learning 

Reinforcement learning merupakan model machine learning yang dilakukan melalui serangkaian percobaan trial and error. 

Dalam menjalankan tugasnya, model machine learning akan belajar dari umpan balik untuk meningkatkan kinerjanya hingga mencapai hasil yang optimal. 

Dalam proses ini, model machine learning akan menerima penguatan positif ketika performanya baik, dan penguatan negatif ketika performanya buruk. 

Sebagai contohnya, dalam permainan video, algoritma akan dilatih untuk mempelajari gerakan terbaik, sehingga akhirnya mampu mengalahkan pemain manusia. 

Perbedaan machine learning dan deep learning, serta Artificial Intelligence 

Sumber : Pexels

Istilah machine learning, deep learning, dan Artificial Intelligence sering kali membingungkan karena ketiga konsep tersebut saling terkait. Oleh karena itu, mari kita telisik perbedaan antara ketiga istilah ini. 

Artificial Intelligence (AI) atau kecerdasan buatan adalah ranah ilmu komputer yang berhubungan dengan penciptaan mesin yang dapat berpikir, belajar, dan bertindak layaknya manusia. 

AI memiliki cakupan yang luas dan melibatkan berbagai disiplin ilmu, seperti rekayasa perangkat keras dan lunak, statistik, analisis data, dan bidang lainnya. 

Sementara itu, machine learning adalah penerapan dari AI yang menggunakan mesin untuk melakukan tugas, tanpa diprogram secara khusus. 

Machine learning memanfaatkan data untuk diekstrak menjadi wawasan, melalui berbagai metode machine learning, seperti supervised learning, unsupervised learning, dan metode lainnya. 

Di sisi lain, deep learning adalah bagian dari machine learning yang menggunakan jaringan saraf berlapis-lapis untuk mengklasifikasi dan menganalisis data. 

Deep learning beroperasi dengan memproses data melalui lapisan pertama, lalu hasilnya diolah lebih lanjut ke lapisan berikutnya, dan begitu seterusnya. 

Singkatnya, perbedaan AI dan machine learning adalah machine learning merupakan penerapan dari AI. 

Sedangkan perbedaan machine learning dan deep learning adalah deep learning merupakan bagian dari machine learning. 

Kamu mungkin juga ingin tahu perbedaan antara data science vs machine learning. Menurut IBM, data science adalah bidang multidisiplin yang mengekstrak nilai dari set data besar. 

Sedangkan machine learning merupakan bagian dari AI yang fokus mempelajari hasil yang diperoleh melalui data science. 

Cara kerja machine learning 

Sumber : Pexels

Secara sederhana, cara kerja machine learning adalah dengan melatih algoritma menggunakan kumpulan data untuk mendapatkan hasil yang diinginkan, misalnya untuk mengidentifikasi objek atau menemukan pola. 

Seiring bertambahnya sampel data yang masuk, model akan semakin akurat jika data yang digunakan berkualitas. 

Selama proses pelatihan, algoritma akan mencocokkan model dengan data yang ada. 

Jika hasilnya belum memenuhi harapan, algoritma dapat dilatih kembali hingga menghasilkan respons yang lebih tepat. 

Contoh machine learning 

Sumber : Pexels

Ada banyak contoh machine learning yang bisa kita jumpai di berbagai bidang. Berikut beberapa contohnya yang paling umum. 

Rekomendasi produk dan layanan 

Jika kamu sering berbelanja online, pasti kamu tak asing dengan rekomendasi produk yang ditawarkan oleh platform e-commerce. 

Platform e-commerce umumnya menggunakan machine learning untuk menganalisis preferensi pengguna berdasarkan riwayat pembelian dan pencarian. 

Hasil penerapan machine learning adalah pengguna bisa mendapatkan rekomendasi yang relevan. 

Deteksi penipuan kartu kredit 

Perusahaan kartu kredit biasanya memiliki sistem keamanan yang canggih, salah satunya dengan menggunakan teknologi model machine learning untuk mendeteksi aktivitas yang mencurigakan. 

Hal ini dapat membantu pengguna untuk lebih terhindar dari praktik penipuan. 

Diagnosa medis 

Menurut ForeSee Medical, profesional kesehatan dapat memanfaatkan machine learning untuk mengembangkan alat diagnosis yang lebih canggih. 

Sebagai contohnya, pembelajaran mesin dapat diterapkan dalam pencitraan medis, seperti MRI dan sinar-X, untuk mengidentifikasi pola yang mengindikasikan penyakit tertentu. 

Dengan menggunakan teknologi pembelajaran mesin, dokter dapat lebih terbantu dalam membuat diagnosis yang lebih cepat dan tepat. 

Dengan begitu, pasien bisa dirawat dengan lebih efektif. 

Analisis sentimen media sosial 

Machine learning juga banyak digunakan oleh perusahaan untuk melakukan analisis sentimen media sosial. 

Menurut Hootsuite, analisis sentimen media sosial merupakan proses pengumpulan dan analisis data untuk memahami emosi yang terkandung dalam cara orang berbicara tentang suatu merek di medsos. 

Chatbots dan asisten virtual 

Chatbot AI canggih, seperti ChatGPT, kini semakin populer karena memiliki kemampuan berinteraksi secara alami mirip manusia. 

Selain itu, penggunaan chatbot juga banyak ditemukan pada layanan pelanggan di berbagai perusahaan. 

Selain chatbot, teknologi machine learning juga diterapkan pada asisten virtual. 

Jika kamu pengguna Android, kamu pasti sudah akrab dengan asisten virtual bernama Google Assistant yang dapat membantu dalam banyak hal. 

Selain yang telah disebutkan di atas, masih banyak contoh machine learning dalam kehidupan sehari-hari lainnya yang bisa kita temukan. 

Di antaranya adalah rekomendasi video di YouTube, pengenalan wajah, dan prediksi cuaca. 

Kesimpulan tentang apa itu machine learning 

Sumber : Pexels

Demikianlah penjelasan lengkap tentang machine learning, mulai dari pengertian, manfaat, jenis, hingga contoh penerapannya. 

Machine learning adalah jenis algoritma statistik yang dapat belajar tanpa instruksi tertentu. 

Dengan kemampuan belajar tanpa instruksi ini, algoritma dapat menjalankan berbagai tugas, seperti mengidentifikasi pola secara mandiri dan membuat kesimpulan yang umum dari contoh-contoh. 

Machine learning adalah cabang dari Artificial Intelligence, yang memungkinkan sistem untuk belajar dan berkembang secara mandiri. 

Proses ini terjadi melalui penggunaan jaringan saraf dan deep learning, dengan menggunakan data dalam jumlah besar, tanpa pemrograman eksplisit. 

Kehadiran teknologi ini telah membawa manfaat besar bagi kita semua. 

Dengan meluasnya penerapan machine learning, banyak perusahaan kini membutuhkan talenta berbakat untuk mengisi posisi terkait, seperti data scientist, data engineer, dan machine learning engineer. 

Jika kamu berminat untuk meniti karier di bidang ini, kamu bisa menemukan lowongannya di Jobstreet by SEEK. 

Manfaatkan juga Saran Karier dari Jobstreet untuk membantumu mengembangkan wawasan dan potensi dirimu ke depannya. 

Jadi, tunggu apa lagi, unduh Jobstreet by SEEK di Google Play Store atau di App Store sekarang juga! 

Pertanyaan seputar apa itu machine learning 

Berikut pertanyaan seputar apa itu machine learning yang paling banyak dicari beserta jawabannya. 

1. Apakah machine learning sulit untuk dipelajari? 

Machine learning umumnya sulit dipelajari, tetapi bukan berarti mustahil. 

Dengan minat yang kuat dan sumber daya yang cukup untuk belajar, siapa pun bisa mempelajari machine learning. 

2. Apakah machine learning aman? 

Jawabannya tergantung. Machine learning memiliki risiko keamanan seperti keamanan data, serangan siber, potensi kesalahan, serta hasil yang bias atau tidak akurat. 

Namun, hal ini tergantung pada seberapa baik pengembang merancang sistem yang aman, serta bagaimana pengguna menggunakannya dengan hati-hati. 

3. Apa masa depan machine learning? 

Machine learning memiliki potensi dan peluang yang cerah di masa depan. Teknologi ini kemungkinan akan semakin canggih dan semakin banyak digunakan dalam berbagai sektor, seperti kesehatan, kendaraan otonom, dan pendidikan. 

Namun, masa depan machine learning juga menghadapi beberapa tantangan, termasuk bias dalam data, isu privasi, dan tersingkirnya pekerjaan tertentu yang digantikan oleh kecerdasan buatan. 

4. Apakah machine learning akan menggantikan pekerjaan manusia? 

Bisa ya, bisa tidak. Machine learning mungkin menggantikan beberapa pekerjaan manusia, tetapi tidak sepenuhnya. 

Banyak pekerjaan masih memerlukan kehadiran manusia, khususnya yang membutuhkan kreativitas, penalaran abstrak, dan emosi.