Mari kita memahami lebih dalam tentang Machine Learning, teknik-teknik yang digunakan, dan bagaimana cara kerjanya. Machine Learning adalah salah satu cabang kecerdasan buatan yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data, tanpa perlu diprogram secara eksplisit. Dengan metode yang kompleks, komputer dapat mengidentifikasi pola-pola dalam data untuk membuat keputusan atau prediksi secara otomatis. Seru, bukan? Ayo kita eksplorasi lebih lanjut!
Bagaimana Gojek menggunakan teknologi Machine Learning (ML) untuk menggerakkan orang, barang, dan uang dalam jutaan transaksi antara berbagai pihak? Sistem ML membantu Gojek memahami pola perilaku pelanggan dan mitra, serta kondisi lalu lintas yang memberikan wawasan baru. Data pesanan yang diproses setiap hari digunakan untuk memenuhi kebutuhan pengguna.
Selain itu, sistem ML digunakan untuk mengelompokkan menu GoFood secara otomatis berdasarkan kategori lain, seperti harga dan rasa. Ini membantu pelanggan menemukan makanan sesuai preferensi dengan lebih efisien, serta membantu mitra merchant GoFood mempromosikan menu baru dengan lebih tepat.
Kunci keberhasilan model ML terletak pada jumlah dan kualitas data yang dianalisis, serta algoritma perhitungan yang digunakan. Semakin besar data yang masuk, semakin kompleks analisis yang bisa dilakukan untuk menghasilkan wawasan yang lebih akurat. Dengan demikian, algoritma perhitungan akan semakin terlatih dengan banyaknya data yang diproses.
Penggunaan ML sebagai metode analisis data besar membantu komputer menemukan informasi tersembunyi tanpa perlu diprogram secara eksplisit. Dengan pendekatan ini, sistem dapat memberikan prediksi apakah email baru adalah spam atau tidak.
Sebenarnya, Machine Learning (ML) adalah aplikasi kecerdasan buatan (AI) yang memberikan sistem kinerja otomatis serta mampu belajar dari pengalaman tanpa perlu diprogram secara langsung. Pembelajaran mesin berfokus pada pengembangan program komputer yang dapat mengakses data dan menggunakan informasi tersebut untuk belajar sendiri.
Proses pembelajaran dimulai dengan pengamatan data, misalnya pengalaman langsung atau instruksi untuk menemukan pola dalam data dan membuat keputusan lebih baik di masa depan berdasarkan contoh tersebut. Tujuan utamanya adalah memungkinkan komputer untuk belajar secara mandiri tanpa campur tangan atau bantuan manusia dan menyesuaikan aktivitasnya sebagaimana mestinya.
Aplikasi ML memerlukan data sebagai bahan pelatihan sebelum menghasilkan output. Aplikasi semacam ini biasanya terbatas pada domain tertentu dan tidak dapat diterapkan secara universal untuk semua masalah. Dengan demikian, ML adalah metode yang digunakan untuk menciptakan program yang mampu belajar dari data. Berbeda dari program komputer konvensional yang statis, program ML dirancang untuk dapat belajar secara mandiri.
Proses belajar dalam ML mengikuti pendekatan belajar manusia, yaitu belajar dari contoh. ML akan mengekstraksi pola dari contoh yang diberikan untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan selanjutnya. Meskipun tidak semua masalah dapat diselesaikan dengan program ML, seringkali algoritma yang kompleks dapat dipecahkan dengan mudah oleh ML. Beberapa contoh penggunaan program ML dalam kehidupan sehari-hari antara lain: deteksi spam, pengenalan wajah, rekomendasi produk, asisten virtual, diagnosis medis, deteksi penipuan kartu kredit, pengenalan digit, perdagangan saham, segmentasi pelanggan, dan mobil otonom.
Pada dasarnya, terdapat empat konsep utama yang dipelajari dalam Machine Learning. Pertama, terdapat Supervised Learning, di mana algoritma ML menggunakan informasi yang telah ada pada data untuk memberikan label tertentu. Algoritma ini dapat memberikan target terhadap output dengan membandingkan pengalaman belajar di masa lalu. Kedua, terdapat Unsupervised Learning, di mana algoritma digunakan pada data tanpa informasi yang dapat diterapkan secara langsung. Algoritma ini bertujuan untuk menemukan struktur tersembunyi pada data tanpa label.
Ketiga, terdapat Semi-supervised Learning, di mana algoritma digunakan untuk mempelajari data yang memiliki label dan tanpa label. Sistem yang menggunakan metode ini dapat meningkatkan efisiensi output yang dihasilkan. Keempat, terdapat Reinforcement Learning, di mana algoritma dapat berinteraksi dengan proses belajar yang dilakukan dan memberikan poin sebagai reward saat model semakin baik atau mengurangi poin saat model semakin buruk. Salah satu contoh penerapannya adalah pada mesin pencari.
Tahapan kerja dalam Machine Learning meliputi: Pertama, pemilihan data dengan memisahkan data menjadi tiga bagian; training data, validation data, dan test data. Kedua, pembangunan model data menggunakan fitur yang sesuai dengan tujuan. Ketiga, validasi model dengan menggunakan validation data. Keempat, pengujian model dengan test data. Kelima, aplikasi model yang sudah dilatih untuk membuat prediksi data baru. Terakhir, penyesuaian model dengan menggunakan lebih banyak data, fitur yang berbeda, dan parameter yang disesuaikan.
Meskipun pada awalnya program Machine Learning memiliki akurasi yang buruk karena “tidak tahu apa-apa”, namun dengan seringnya melatih program dan semakin banyak contoh yang dipelajari, program tersebut akan menjadi lebih “cerdas” dan akurat.
Posting Komentar