Dari tahun 2019, penggunaan artificial intelligence mulai diterapkan sehingga banyak orang mendapat manfaat dari artificial intelligence dan machine learning disetiap harinya seperti sistem rekomendasi musik, google maps, gojek, grab dan banyak lagi aplikasi yang didukung oleh kecerdasan buatan ini.

Namun, perbedaan antara istilah artificial intelligence dan machine learning adalah hal yang selalu menjadi pertanyaan. Seperti salah satu permintaan pencarian google populer adalah sebagai berikut “Apakah artificial intelligence dan machine learning mempelajari hal yang sama?”.
Sementara artificial intelligence (AI) adalah ilmu luas yang meniru kemampuan manusia, sedangkan machine learning adalah subset spesifik AI yang melatih mesin cara belajar. Diartikel kali ini akan membahas secara mendalam mengenai machine learning.

Definisi Machine Learning

Machine learning adalah aplikasi artificial intelligence (AI) yang menyediakan kemampuan pada sistem untuk secara otomatis belajar dan meningkatkan dari pengalaman tanpa diprogram secara eksplisit. Machine learning berfokus pada pengembangan program komputer yang dapat mengakses data dan penggunaannya untuk belajar sendiri.

Machine learning adalah sebuah metode penganalisisan data yang mempermudah pembuatan model analitis secara otomatisasi. Ini adalah cabang artificial intelligence berdasarkan ide bahwa sistem dapat belajar dari data, mengidentifikasi pola dan membuat keputusan dengan intervensi manusia seminimal mungkin.

Proses pembelajaran dimulai dengan pengamatan atau data seperti contoh, pengalaman langsung, atau instruksi, untuk mencari pola dalam data dan membuat keputusan yang lebih baik dimasa depan. Tujuan utamanya yaitu untuk memungkinkan komputer belajar secara otomatis tanpa campur tangan atau bantuan manusia dan menyesuaikan tindakan yang sesuai.

Tetapi, dengan menggunakan algoritma klasik machine learning, teks dianggap sebagai urutan kata kunci sebaliknya, suatu pendekatan yang didasarkan pada analisis semantik meniru kemampuan manusia untuk memahami makna suatu teks .

Evolusi Machine Learning

Karena teknologi komputasi baru, machine learning saat ini tidak seperti dimasa lalu. Machine learning lahir melalui pengenalan pola dan teori bahwa komputer mampu belajar tanpa deprogram secara khusus untuk melakukan tugas tertentu.

Peneliti yang tertarik pada artificial intelligence ingin melihat apakah komputer dapat belajar dari data yang didapat. Aspek iteratif machine learning adalah penting karena ketika model terkena data baru, mereka dapat beradaptasi secara independen.

Dimana machine learning belajar dari hasil perhitungan sebelumnya kemudian akan menghasilkan informasi dan keputusan yang dapat diandalkan dan secara berulang kali. Ini adalah ilmu yang lama tetapi yang telah mendapatkan momentum baru.

Sementara banyak algoritma machine learning telah ada sejak lama, kemampuan untuk secara otomatis menerapkan perhitungan matematis yang kompleks kedata besar berulang-ulang, ini merupakan perkembangan baru. Berikut ini merupakan contoh machine learning:

• Mobil google yang susah payah dan mandiri ini? Inti dari machine learning.
• Penawaran rekomendasi online seperti yang ada pada amazon dan netflix? Aplikasi machine learning untuk kehidupan setiap hari.
• Mengetahui apa yang dilakukan pengguna twitter lain mengomentari twitter Anda? Machine learning dikombinasikan dengan pembuatan aturan linguistik.
• Deteksi penipuan? Salah satu kegunaan yang lebih jelas dan penting dunia saat ini.

Mengapa Machine Learning Penting?

Membangkitkan minat dalam machine learning adalah karena faktor yang sama yang telah membuat data mining dan analisis bayesian lebih populer dari sebelumnya. Hal seperti peningkatan volume dan variasi data yang tersedia, pemrosesan komputasi yang lebih murah dan kuat, serta penyimpanan data yang terjangkau.

Beberapa hal diatas menjelaskan bahwa machine learning dimungkinkan untuk secara cepat dan otomatis menghasilkan model yang dapat membuat analisa data yang lebih besar, lebih lengkap, dan memberikan hasil yang lebih cepat dan lebih akurat walaupun dalam skala yang sangat besar.

Dan dengan membangun model yang tepat, organisasi memiliki peluang yang lebih baik untuk mengidentifikasi peluang yang menguntungkan serta menghindari risiko yang tidak diinginkan.

Apa yang Dibutuhkan untuk Menciptakan Sistem Machine Learning yang Baik?

• Kemampuan persiapan data.
• Algoritma dasar dan lanjutan.
• Proses otomatisasi dan berulang.
• Skalabilitas.
• Pemodelan ensemble.
• Dalam machine learning, target disebut label.
• Dalam statistik, target disebut variabel dependen.
• Variabel dalam statistik disebut fitur dalam machine learning.
• Transformasi dalam statistik disebut pembuatan fitur dalam machine learning.

Siapa yang Menggunakan Machine Learning?

Hampir semua perusahaan industri yang bekerja dengan banyaknya jumlah data telah mengakui nilai dari penggunaan teknologi machine learning. Dengan mendapatkan wawasan dari data ini sering kali dalam waktu nyata organisasi dapat bekerja lebih efisien atau mendapatkan keunggulan dibandingkan pesaing.

Jasa Keuangan

Bank dan industri lain yang bergerak dibidang keuangan telah menggunakan teknologi machine learning untuk dua tujuan utama yaitu mengidentifikasi data penting, dan mencegah adanya penipuan.

Wawasan ini mengidentifikasi peluang investasi, atau membantu investor mengetahui kapan harus berdagang. Data mining juga dapat mengidentifikasi klien dengan profil berisiko tinggi, atau menggunakan pengawasan cybersurve untuk menunjukkan tanda peringatan penipuan.

Pemerintah

Instansi pemerintah seperti keselamatan publik mempunyai kebutuhan khusus untuk machine learning karena mereka memiliki banyak sumber data yang dapat ditambang untuk wawasan.

Menganalisis data sensor misalnya, mengidentifikasi cara untuk meningkatkan efisiensi dan menghemat uang. Machine learning juga dapat membantu mendeteksi penipuan dan meminimalkan pencurian identitas.

Kesehatan

Machine learning adalah tren yang berkembang pesat diindustri perawatan kesehatan, berkat munculnya perangkat yang dapat dipakai dan sensor yang dapat menggunakan data untuk menilai kesehatan pasien secara real time. Teknologi ini juga dapat membantu para ahli medis menganalisis data untuk mengidentifikasi tren atau tanda bahaya yang dapat mengarah pada peningkatan diagnosis dan perawatan.

Eceran

Situs web yang direkomendasi barang yang memungkinkan Anda suka berdasarkan pembelian sebelumnya menggunakan machine learning untuk menganalisis riwayat belanja Anda.

Pengecer mengandalkan machine learning untuk mengambil data, menganalisis dan menggunakannya untuk mempersonalisasi pengalaman berbelanja, menerapkan kampanye pemasaran, optimalisasi harga, perencanaan pasokan barang dagangan, dan untuk wawasan pelanggan.

Minyak dan Gas

Menemukan sumber energi baru yaitu menganalisis mineral ditanah. Memprediksi kegagalan sensor kilang. Merampingkan distribusi minyak agar lebih efisien dan hemat biaya. Jumlah kasus penggunaan machine learning untuk industri ini sangat besar dan masih terus berkembang.

Angkutan

Menganalisis data untuk mengidentifikasi pola dan tren adalah kunci bagi industri transportasi, yang bergantung pada membuat rute lebih efisien dan memprediksi masalah potensial untuk meningkatkan profitabilitas.

Metode Machine Learning yang Populer

Dua metode machine learning yang paling banyak diadopsi adalah supervised learning dan unsupervised learning tetapi ada juga metode machine learning lainnya. Berikut ini gambaran umum dari jenis yang paling populer.

Supervised Learning

Algoritma dilatih menggunakan contoh berlabel, seperti input dimana output yang diinginkan diketahui. Sebagai contoh, sebuah peralatan dapat memiliki titik data yang berlabel “F” (gagal) atau “R” (berjalan).

Algoritma pembelajaran menerima serangkaian input bersama dengan output yang benar yang sesuai, dan algoritma belajar dengan membandingkan output aktualnya dengan output yang benar untuk menemukan kesalahan. Kemudian memodifikasi model sesuai yang diinginkan.

Melalui metode seperti klasifikasi, regresi, prediksi dan peningkatan gradien, pembelajaran yang diawasi menggunakan pola untuk memprediksi nilai label pada data tambahan yang tidak berlabel. Supervised learning biasanya digunakan dalam aplikasi dimana data historis memprediksi kemungkinan peristiwa dimasa depan.

Misalnya, dapat mengantisipasi ketika transaksi kartu kredit kemungkinan penipuan atau pelanggan asuransi mana yang akan mengajukan klaim.

Unsupervised Learning

Unsupervised learning dipergunakan kepada data yang tidak memiliki label pencarian. Sistem tidak mengetahui output yang tepat, tetapi mengeksplorasi data dan dapat menarik kesimpulan dari dataset untuk menggambarkan struktur tersembunyi dari data yang tidak berlabel.

Unsupervised learning bekerja dengan baik pada data transaksional. Misalnya, dapat mengidentifikasi segmen pelanggan dengan atribut serupa yang kemudian dapat diperlakukan sama dalam kampanye pemasaran.

Teknik yang populer termasuk peta pengorganisasian diri, pemetaan tetangga terdekat, pengelompokan k-means dan dekomposisi nilai singular. Algoritma ini juga digunakan untuk mengelompokkan topik teks, merekomendasikan item, dan mengidentifikasi pencilan data.

Semisupervised Learning

Semisupervised learning digunakan untuk aplikasi yang sama dengan supervised learning. Tetapi ia menggunakan data yang berlabel dan yang tidak berlabel untuk pelatihan biasanya sejumlah kecil data yang berlabel dengan jumlah besar data yang tidak berlabel.

Karena data yang tidak berlabel lebih murah dan membutuhkan lebih sedikit usaha untuk memperolehnya. Sistem yang menggunakan metode ini mampu meningkatkan akurasi pembelajaran secara signifikan.

Biasanya, pembelajaran semi diawasi dipilih ketika data berlabel yang diperoleh membutuhkan sumber daya yang terampil dan relevan untuk melatihnya atau belajar darinya.

Semisupervised learning berguna ketika biaya yang terkait dengan pelabelan terlalu tinggi untuk memungkinkan proses pelatihan berlabel penuh. Contoh awal ini termasuk mengidentifikasi wajah seseorang diweb cam.

Reinforcement Learning

Reinforcement learning sering digunakan untuk robotika, game, dan navigasi. Dengan reinforcement learning, algoritma menemukan dan mencoba yang tindakan menghasilkan hadiah terbesar.

Pencarian percobaan dan kesalahan dan hadiah tertunda adalah karakteristik pembelajaran penguatan yang paling relevan. Metode ini memungkinkan mesin dan agen perangkat lunak untuk secara otomatis menentukan perilaku ideal dalam konteks tertentu untuk memaksimalkan kinerjanya.

Tujuannya adalah agar agen memilih tindakan yang memaksimalkan imbalan yang diharapkan selama jumlah waktu tertentu. Agen akan mencapai tujuan lebih cepat dengan mengikuti kebijakan yang baik. Jadi tujuan dalam reinforcement learning adalah untuk mempelajari kebijakan terbaik.

Perbedaan Antara Data Mining, Machine Learning dan Deep Learning

Meskipun semua metode ini memiliki tujuan yang sama untuk menggali wawasan, pola, dan hubungan yang dapat digunakan untuk membuat keputusan mereka memiliki pendekatan dan kemampuan yang berbeda.

Data Mining

Data mining dapat dianggap sebagai superset dari berbagai metode untuk mengekstraksi wawasan dari data. Ini mungkin melibatkan metode statistik tradisional dan machine learning.

Data mining menerapkan metode dari berbagai bidang untuk mengidentifikasi pola yang sebelumnya tidak diketahui dari data. Ini dapat mencakup algoritma statistik, machine learning, analisis teks, analisis deret waktu, dan bidang analitik lainnya. Data mining juga mencakup studi dan praktik penyimpanan data dan manipulasi data.

Machine Learning

Perbedaan utama dengan machine learning adalah bahwa seperti halnya model statistik, tujuannya adalah untuk memahami struktur data menyesuaikan distribusi teoretis dengan data yang dipahami dengan baik.

Jadi, dengan model statistik ada teori dibalik model yang terbukti secara matematis, tetapi ini mengharuskan data memenuhi asumsi kuat tertentu juga. Machine learning telah dikembangkan berdasarkan pada kemampuan untuk menggunakan komputer untuk menyelidiki data untuk struktur, bahkan jika kita tidak memiliki teori struktur.

Tes untuk model machine learning adalah kesalahan validasi pada data baru, bukan tes teoritis yang membuktikan hipotesis nol. Karena machine learning sering menggunakan pendekatan berulang untuk belajar dari data, pembelajaran dapat dengan mudah diotomatisasi. Saat dijalankan melalui data hingga ditemukan pola yang kuat.

Deep Learning

Deep learning menggabungkan kemajuan dalam daya komputasi dan tipe khusus dari jaringan saraf untuk mempelajari pola yang rumit dalam sejumlah besar data. Teknik pembelajaran mendalam saat ini canggih untuk mengidentifikasi objek dalam gambar dan kata dalam suara.

Para peneliti sekarang mencari untuk menerapkan keberhasilan ini dalam pengenalan pola untuk tugas yang lebih kompleks seperti terjemahan bahasa otomatis, diagnosa medis dan berbagai masalah sosial dan bisnis penting lainnya.

Perbedaan Artificial Intelligence, Machine Learning, dan Deep Learning

Artificial Intelligence

Adalah ilmu seperti matematika atau biologi. Ini mempelajari cara untuk membangun program cerdas dan mesin yang dapat secara kreatif memecahkan masalah, yang selalu dianggap sebagai hak prerogatif manusia.

Machine Learning

Adalah subset kecerdasan buatan (AI) yang menyediakan kemampuan bagi sistem untuk secara otomatis belajar dan meningkat dari pengalaman tanpa diprogram secara eksplisit. Dalam ML, ada berbagai algoritma (misalnya jaringan saraf) yang membantu menyelesaikan masalah.

Deep Neural Learning

Adalah bagian dari pembelajaran mesin, yang menggunakan jaringan saraf untuk menganalisis faktor yang berbeda dengan struktur yang mirip dengan sistem saraf manusia.

Kesimpulan

Machine learning biasanya akan memberikan hasil yang jauh lebih cepat, efisien dan akurat dalam mengidentifikasikan sebuah peluang maupun resiko yang cukup berbahaya. Machine learning pun membutuhkan waktu dan sumber daya tambahan untuk memprosesnya.

Solusi terbaik adalah menggabungkan teknologi AI, machine learning dan teknologi lain yang dapat saling terhubung sehingga membuat kinerja menjadi lebih efektif dan dapat memproses data menjadi informasi dalam jumlah besar.

[website-about]