Komputer pertama kali ditemukan oleh Charles Babbage pada tahun 1945 yang berkembang menjadi komputer generasi pertama tahun 1946. Teknologi pada komputer terus memikirkan bagaimana sistem bisa belajar dari pengalaman. Jangan heran ilmu Kecerdasan Buatan terus berkembang pesat seiring kemajuan zaman. Salah satu bagian ilmu Kecerdasan Buatan atau AI adalah machine learning. Lantas, Apa itu Machine Learning?
Pengertian Machine Learning
Machine learningadalah pengembangan sistem yang bisa bekerja tanpa bantuan program manusia berulang-ulang. Ilmu mesin bisa belajar sendiri dengan cara menganalisa data, misalnya mengenali wajah hewan kucing dengan anjing. pembelajaran terarah, pembelajaran tak terarah, pembelajaran semi terarah dan Reinforcement learning merupakan pokok pembahasan penting dalam program machine learning.
Baca juga: Menyambut Era Artificial Intelligence Dalam Bidang Pendidikan
Anda bisa mempelajari hal pokok pengembangan sistem mesin menggunakan data-data yang saat ini bisa diperoleh melalui kebiasaan manusia.
Fungsi Machine Learning
Fungsi Machine learning sangat beragam, dalam kehidupan harian manusia yang tidak lepas dari perkembangan jaman yang semakin praktis, Machine learning biasa digunakan di berbagai industri dan bidang antara lain:
1.Bidang kedokteran
Machine learning bisa memberikan informasi terkait kesehatan seseorang selama perawatan di rumah sakit. Misalnya mesin elektrokardiogram yang bisa mendeteksi penyakit jantung sejak dini.
Bisa dibayangkan ketika setiap pasien harus diidentifikasi secara manual, hal ini tentu akan membutuhkan banyak dokter dan tenaga untuk mengawal proses pemantauan.
2.Bidang Computer Vision
Sistem bisa berfungsi dalam mengekstrak informasi dari gambar tertentu, misalnya pengenalan wajah pada teknologi ponsel berbasis AI masa kini atau pelabelan wajah pada akun media sosial.
Fitur tersebut saat ini sudah lazim ditemukan pada smartphone flagship buatan Apple dan Samsung. Tinggal menunggu waktu untuk diaplikasikan ke dalam brand ponsel lain.
3.Bidang Information Retrieval
Sering menggunakan fitur penerjemah bahasa lewat mesin pencarian di komputer? Bidang Information Retrieval (IR) merupakan contoh fungsi machine learning dalam mencari dan mendapatkan informasi tersebut.
Jadi, bisa dibayangkan betapa dekatnya penerapan teknologi machine learning yang saat ini sudah diterapkan untuk mempermudah kehidupan.
Manfaat Machine Learning
Seperti yang disebutkan sebelumnya bahwa fungsi machine learning sangat berdampak di segala sektor atau bidang, manfaat pengembangan sistem benar-benar dirasakan oleh masyarakat, terutama generasi milenial.
Bagi pebisnis, pengembangan sistem kecerdasan buatan bisa membuat usaha menjadi lebih efisien dan praktis. Misalnya, pekerja di bidang penulisan yang tidak perlu melakukan pengecekan ejaan secara manual saat mengetikkan tulisan di Microsoft Word, atau proses otomatisasi iklan digital yang saat ini mulai diterapkan oleh Google.
Ketergantungan teknologi sudah bukan hal yang asing di era modern. Tentu Anda harus menggunakan manfaat machine learning yang bisa memudahkan aktivitas harian dengan sebaik mungkin. Kinerja machine learning yang real time seharusnya memberikan dampak produktivitas harian lebih meningkat.
Cara Kerja Machine Learning
Machine learningmemiliki cara kerja berupa riset dan algoritma yang akan menemukan pola yang bisa melakukan suatu prediksi. Ada 4 tahapan kinerja mesin yang bisa membantu kegiatan harian Anda menjadi lebih baik yaitu:
1.Pemilahan data
Machine learningmemang sistem yang mengandalkan data, mulai training data, validation data dan test data. Jadi, jika Anda memiliki data tertentu dan butuh eksekusi maka machine learning bisa menjadi salah satu opsi.
2.Model Data dan Validasi Model
Anda wajib membangun model dengan fitur yang sesuai dengan tujuan machine learning lewat model data. Lakukan validasi model atau pengujian terhadap model data yang telah disiapkan untuk mendapatkan input, proses dan output.
Baca juga: Mau Jadi Data Scientist? Ini Skill Yang Harus Dimiliki
3.Test Modeldan Penggunaannya
Test dataadalah perbandingan kinerja model yang telah divalidasi dengan data prediksi, lalu mengaplikasikan data yang sudah terlatih dengan menciptakan prediksi data baru.
Bagi Anda yang melek teknologi, menguasai ilmu machine learning merupakan peluang usaha di era digital. Dengan menguasai sistem pengembang mesin, Anda memiliki kesempatan bekerja di perusahaan besar seperti IBM, Microsoft, Apple, atau Singtel. Prospek karir sangat cemerlang di dunia yang mengalami kemajuan teknologi super cepat seperti sekarang.
Sekian artikel pembahasan terkait apa itu machine learning, manfaat, dan cara kerjanya. Nantikan berbagai pembahasan menarik lainnya seputar dunia teknologi hanya di blog Qwords.com. Dapatkan penawaran paket hosting terbaik dengan harga terjangkau secara ekslusif hanya dengan berlangganan newsletter.
Semoga bermanfaat.
Perusahaan berteknologi besar maupun kecil kini semua bersaing untuk mewujudkan teknologi paling canggih. Kamu pasti pernah mendengar atau membaca bacaan yang membahas tentang perusahaan berteknologi berskala besar. Hal tersebut pasti tidak jauh dengan istilah yang digunakan pada teknologi seperti, data science, AI, machine learning, deep learning, atau bahkan natural language processing.
Banyak orang dari berbagai latar belakang yang berbeda mulai mempelajari ilmu machine learning. Banyaknya pihak yang serempak mempelajari ilmu ini karena kecanggihan teknologi yang kita temukan di sekitar kita maupun di perusahaan-perusahaan besar hingga yang kecil. Oleh karena itu, DQLab akan berbagi tentang apa sebenarnya yang membedakan machine learning dan deep learning pada dunia data science? Yuk simak terus penjelasan dalam artikel ini!
1. Definisi Machine learning
Machine learning merupakan cabang ilmu komputer dengan fokus pada pengembangan sebuah sistem yang mampu belajar sendiri tanpa harus berulang kali di program oleh manusia. Namun, sebelum menghasilkan sebuah hasil data dari perilaku objek, machine learning membutuhkan data awal sebagai bahan yang akan dipelajari.
Peran awal data sangat penting sebagai tahap awal pada machine learning untuk menghasilkan output. Hal ini sebagai latihan atau uji coba awal dari machine learning. Setelah melewati uji coba awal, machine learning akan dapat menyelesaikan masalah tanpa diprogram secara eksplisit.
2. Definisi Deep Learning
Deep learning, di lain sisi, merupakan salah satu metode implementasi dari machine learning yang bertujuan untuk meniru cara kerja otak manusia menggunakan artificial neural network atau jaringan nalar buatan. Deep learning dengan sejumlah algoritmanya sebagai "neuron" akan bekerja sama dalam menentukan dan mencerna karakteristik-karakteristik tertentu pada suatu rangkaian data. Program dalam deep learning biasanya menggunakan kapabilitas yang lebih kompleks dalam mempelajari, mencerna, dan juga mengklasifikasikan data.
3. Perbedaan Machine Learning dan Deep Learning dalam Segi Data dan Pendekatan Masalah
Salah satu perbedaan utama antara machine learning dan deep learning adalah performanya ketika jumlah data terus meningkat dan bagaimana menyelesaikan suatu masalah. Algoritma deep learning digunakan untuk membuat jaringan syaraf buatan yang tidak mampu mengolah data dalam jumlah kecil secara maksimal. Hal ini karena algoritma deep learning membutuhkan data dalam jumlah banyak dan mampu menyelesaikan masalah secara keseluruhan dari awal hingga akhir tanpa perlu memisahkannya menjadi beberapa bagian.
Sementara, algoritma machine learning mampu mengolah data dalam jumlah yang lebih kecil. Dan untuk menyelesaikan masalah disarankan memecahkannya menjadi beberapa bagian agar dapat diselesaikan secara terpisah, dan penyelesaiannya digabungkan guna mendapatkan hasil yang utuh.
Baca juga: Belajar Machine Learning Python, Yuk Bangun Portofolio Datamu Sekarang!
4. Yuk Mulai Belajar Membuat Model Machine Learning Bersama DQLab!
Yuk mulai pelajari dan terapkan ilmunya pada data yang kamu miliki! Sign Up untuk nikmati module GRATIS "Introduction to Data Science" dengan pengalaman belajar yang seru menyenangkan serta aplikatif pada industri nyata! Untuk kamu yang ingin mulai belajar Data Science atau siap berkarir jadi Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer, persiapkan diri kamu dengan tepat sekarang. Tidak ada kata terlambat untuk belajar. Yuk #MulaiBelajarData di DQLab.
Dengan belajar di DQLab, kamu bisa:
Menerapkan teknik mengolah data kotor, hasilkan visualisasi data dan model prediksi dengan studi kasus Retail dan Finansial
Dapatkan sesi konsultasi langsung dengan praktisi data lewat data mentoring
Bangun portofolio data langsung dari praktisi data Industri
Akses Forum DQLab untuk berdiskusi.
Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":
1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup
2. Akses module Introduction to Data Science
3. Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab
Penulis : Salsabila Miftah Rezkia
Editor : Annissa Widya Davita
DQLab belajar data science Python Big Data Data Analyst Machine Learning