Tipe, Aplikasi, dan Contoh Machine Learning

 1. Tipe-Tipe Machine Learning

Machine learning dibagi menjadi tiga, yaitu supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning. Supervised learning adalah salah satu jenis machine learning yang paling dasar. Dalam pembelajaran ini, algoritma dilatih menggunakan data berlabel. Data pada algoritma ini dibagi menjadi dua, yaitu data training dan data testing. Data training jumlahnya lebih kecil yang digunakan untuk membangun dan melatih model. Sedangkan data testing adalah data yang jumlahnya lebih besar dan berfungsi untuk menganalisis masalah dan memberikan solusi. Algoritma supervised learning akan menemukan hubungan antar variabel dalam dataset. Algoritma ini akan terus meningkat karena bisa dilatih secara terus menerus hingga mendapatkan model yang paling efektif dan akurat. 

Keuntungan unsupervised learning adalah algoritma ini dapat bekerja tanpa data label. Artinya, algoritma ini tidak membutuhkan bantuan manusia dalam proses identifikasi data yang dilakukan oleh mesin karena sudah bisa dikerjakan secara mandiri oleh program. Jika dalam supervised learning data berlabel digunakan untuk menentukan sifat dari hubungan antara dua titik, unsupervised learning tidak menggunakan data berlabel yang mengakibatkan munculnya struktur data yang tersembunyi. Munculnya struktur data yang tersembunyi ini membuat algoritma unsupervised learning lebih fleksibel karena dapat beradaptasi dengan berbagai struktur data. Oleh karena itu, algoritma ini lebih mudah untuk dikembangkan jika dibandingkan dengan algoritma supervised learning. 

Reinforcement learning terinspirasi dari cara manusia belajar dalam kehidupan sehari-hari. Algoritma ini dapat memperbaiki dirinya sendiri dan belajar dari situasi menggunakan metode trial and error. Output yang diinginkan akan diperkuat dan output yang tidak diperlukan dapat diolah kembali. Jika hasil output tidak diinginkan, maka algoritma akan dipaksa untuk mengulang hingga menemukan hasil yang lebih baik. 

2. Pengaplikasian Machine Learning

Salah satu keunggulan machine learning adalah mudah beradaptasi dan memiliki sifat dinamis. Algoritma machine learning dapat digunakan sebagai pengganti tenaga kerja dengan keterampilan medium. Salah satu bentuk pengaplikasian machine learning adalah pada teknologi chatbots. Chatbots dapat menganalisis permintaan pelanggan dan memberikan support secara langsung. Algoritma machine learning juga dapat membantu meningkatkan pengalaman pengguna dan penyesuaian platform online. Facebook, Google, Amazon, Netflix menggunakan machine learning dalam sistem rekomendasi untuk memaksimalkan konten dan menyediakan konten sesuai preferensi pengguna. Facebook dan Instagram juga menggunakan algoritma machine learning untuk umpan berita dan iklan yang relevan dengan iklan yang dicari oleh penggunanya. Netflix akan mengumpulkan data history penggunanya dan merekomendasikan berbagai film dan serial berdasarkan preferensi pengguna. Google menggunakan machine learning untuk menyusun hasil pencarian dan sistem rekomendasi YouTube. 

3. Machine Learning vs Artificial Intelligence

Saat ini istilah artificial intelligence digunakan sebagai istilah umum untuk menunjukkan teknologi yang bisa bekerja seperti manusia. Machine learning merupakan bagian dari artificial intelligence yang memerlukan algoritma untuk meningkatkan kemampuannya sendiri. Machine learning tidak diprogram secara statis, artinya algoritma ini dapat dikembangkan untuk tujuan lain. Oleh karena itu, machine learning sangat cocok diterapkan di berbagai bidang industri yang sering berubah-ubah. 

Istilah machine learning sangat berhubungan erat dengan data science. Data science merupakan gabungan ilmu statistika, matematika, dan ilmu komputer. Di era modern, perkembangan jumlah data meningkat drastis. Hal ini menyebabkan banyak perusahaan mulai tertarik untuk mengeksplorasi data guna menghasilkan insight yang bermanfaat bagi performa perusahaan. Proses pengolahan data ini merupakan salah satu tanggung jawab seorang data scientist. Tak hanya banyak diimplementasikan di berbagai sektor, data science juga dapat dipelajari oleh siapapun.