Teknologi Machine Learning (ML) adalah mesin yang dirancang untuk belajar sendiri tanpa campur tangan manusia. Machine learning dibangun di bidang lain seperti statistik, matematika, dan penambangan data untuk memungkinkan mesin belajar dengan menganalisis data tanpa memerlukan pemrograman ulang atau instruksi.
Baca juga: AI Gemini Buatan Google Sekarang Sedang Berkembang
Dalam situasi ini, pembelajaran mesin dapat mengambil data yang ada menggunakan perintahnya sendiri. ML juga dapat memeriksa data saat ini serta data baru untuk menjalankan tugas tertentu. Bergantung pada apa yang dipelajari, ML dapat melakukan berbagai macam aktivitas.
Peran teknologi machine learning membantu orang-orang di berbagai bidang. Bahkan saat ini kalian mungkin menemukan aplikasi ML dalam kehidupan sehari-hari.
Misalnya, ketika kalian menggunakan fitur face unlock di smartphone untuk membuka kuncinya, atau saat menjelajahi internet atau media sosial, yang mana kerap kali dibombardir dengan iklan.
Iklan yang muncul juga merupakan hasil pengolahan machine learning yang akan menampilkan iklan berdasarkan kepribadian penggunanya.
2 Teknik Teknologi Machine Learning
Machine learning memiliki banyak metodologi, namun secara umum, ML memiliki dua strategi pembelajaran utama, yaitu supervised dan unsupervised. Berikut ini 2 teknik teknologi dari machine learning yang perlu kalian ketahui:
Supervised Learning
Teknik supervised learning adalah teknik pembelajaran mesin yang memungkinkan pengguna menerima informasi yang sudah ada dalam data dengan memberi label pada data tersebut.
Teknik ini akan menetapkan target terhadap output yang dilakukan dengan membandingkan pengalaman belajar sebelumnya. Misalnya kalian memiliki koleksi film yang telah diberi label dengan kategori tertentu. Kalian juga memiliki film bergenre komedi, seperti 21 Jump Street dan Jumanji.
Selain itu, ada kategori tambahan film horor seperti The Conjuring dan It. Lalu ketika kalian membeli film baru, kalian akan melihat genre dan kontennya. Kemudian setelah diidentifikasi, kalian akan menyimpan film tersebut pada kategori yang sesuai.
Unsupervised Learning
Teknologi machine learning unsupervised learning merupakan pendekatan pembelajaran mesin yang dapat dimanfaatkan pada data yang tidak memiliki informasi dan bisa diterapkan secara langsung.
Teknik ini diperkirakan akan membantu penemuan struktur atau pola tersembunyi dalam data yang tidak memiliki label. Berbeda dengan pembelajaran yang diawasi, kita tidak memiliki data sebelumnya untuk digunakan sebagai referensi.
Misalnya kalian belum pernah membeli film sebelumnya, namun pada suatu waktu, kalian akan membeli banyak film dan ingin mengkategorikannya agar mudah ditemukan.
Tentu saja, kalian akan tahu film mana yang sebanding. Misalnya dalam hal ini, kalian mengidentifikasi berdasarkan genre film. Contohnya adalah film The Conjuring, maka kalian akan menyimpannya dalam genre film horor.
Cara Kerja Teknologi Machine Learning
Cara kerja machine learning berbeda-beda bergantung pada jenis metodologi atau pendekatan pembelajaran yang digunakan.
Namun, konsep dasar pembelajaran mesin tetap sama, termasuk pengumpulan data, eksplorasi data, pemilihan model atau teknik, pelatihan model yang dipilih, dan penilaian hasil ML. Untuk lebih memahami cara kerja ML, mari kita lihat beberapa implementasinya.
AlphaGo adalah algoritma pembelajaran mesin yang dibuat oleh Google. Ketika AlphaGO pertama kali dibangun, ia dilatih dengan menyediakan 100.000 data pertandingan Go untuk dipelajari.
Setelah meneliti 100 ribu data pertandingan Go, AlphaGo mempunyai bekal dan pengetahuan mengenai cara dan metode memainkan permainan Go.
AlphaGo akan berlatih kembali dengan memainkan Go dengan dirinya sendiri, dan setiap kali kalah, ia akan memperbaiki permainannya, dan proses ini akan diulangi jutaan kali.
Perbaikan gameplay AlphaGo dilakukan sendiri berdasarkan pengalamannya bermain melawan dirinya sendiri atau melawan pemain lain. AlphaGo bahkan dapat mensimulasikan beberapa pertandingan secara bersamaan.
Artinya, ia bisa belajar Go dengan memainkan beberapa permainan sekaligus. Hasilnya, proses belajar dan pengalaman bermain Go mungkin lebih unggul dibandingkan manusia.
Hal ini ditunjukkan ketika AlphaGo bertanding melawan juara dunia Go pada tahun 2016, dan dia bisa saja menang. Dari penggunaan teknologi machine learning pada AlphaGo dapat kita simpulkan bahwa machine learning akan terus belajar selama digunakan.
Ia akan belajar mengenali pola wajah kita berdasarkan tanda yang dimasukkan ketika mengirimkan foto, seperti alat pendeteksi wajah Facebook pada gambar. Untuk membuat media pembelajaran, ML akan menggunakan informasi yang kalian tandai di snapshot.
Oleh karena itu, tidak mengherankan bahwa seiring dengan semakin maraknya pembelajaran mesin, tingkat akurasi pun meningkat. Hal ini karena machine learning telah belajar banyak dari penggunaan mesin oleh pengguna dari waktu ke waktu.
Seperti halnya teknologi pendeteksi wajah Facebook, semakin banyak orang yang menggunakannya dan menandai orang di foto, tingkat akurasi orang yang terdeteksi akan meningkat.
