.webp)
Istilah machine learning terasa agak asing, padahal banyak contoh yang bisa kita temukan dalam kehidupan sehari-hari. Bahkan, kita sendiri mungkin tidak sadar bahwa tools atau aplikasi yang selama ini kita pakai merupakan machine learning. Contoh paling mudah adalah mesin pencari seperti Google.
Di teknologi yang makin maju, penggunaan machine learning sudah sangat umum karena dapat memecahkan masalah manusia. Bisa dikatakan, kita saat ini sudah sangat bergantung dengan keberadaan machine learning.
Lalu, sebenarnya apa sih definisi dari machine learning dan apa pentingnya bagi kita? Yuk, kita simak penjelasan machine learning serta beberapa contoh di kehidupan kita!
Pengertian machine learning
Sebelum mempelajari contoh-contoh machine learning, mari cermati dulu pengertiannya. Memahami definisi akan memudahkan kita dalam membayangkan machine learning itu sendiri.
Melansir dari IBM, machine learning merupakan cabang dari kecerdasan buatan (artificial Intelligence) dan ilmu komputer yang berfokus pada penggunaan data dan algoritma. Machine learning bekerja secara otomatis alias tidak perlu diprogram. Mesin akan belajar memahami data masa lalu untuk mengerjakan suatu pekerjaan.
Makin banyak data yang dipelajari, kualitas kerja dari machine learning pun akan terus meningkat. Itu artinya, data menjadi hal terpenting dalam pengembangan dan penggunaan machine learning. Kurangnya data atau bahkan ketiadaan data akan membuat machine learning tak mendapatkan apa pun untuk dipelajari.
Machine learning bekerja setidaknya dalam tiga tahap:
- A decision process: Secara umum, algoritma machine learning digunakan untuk membuat prediksi. Berdasarkan data yang ada, machine learning akan menemukan pola tertentu.
- An error function: Proses ini berguna dalam mengevaluasi prediksi model. Proses ini dapat membuat perbandingan dan menilai keakuratan model.
- A model optimization process: Proses ini memungkinkan algoritma mengulangi evaluasi dan optimasi guna mencapai akurasi paling tepat.
Karena merupakan bagian dari AI, maka setiap tools AI yang kita pakai biasanya ada peran dari machine learning di dalamnya. Misalnya, saat menggunakan ChatGPT, di situ ada pekerjaan machine learning yang memberi kita chatbot untuk berbincang ke tools AI.
Baca juga: 4 Perbedaan AI dan Machine Learning dan Persamaannya, Simak!
Contoh machine learning
Setelah mempelajari definisi dari machine learning, mari kita simak apa saja sih contoh dari teknologi tersebut. Beberapa contoh berikut ini bisa jadi sudah sangat familiar buat kita. Memang penerapan dari machine learning sebenarnya tidak jauh-jauh dari hidup kita, kok.
1. Google Search
Seperti sudah dibahas sebelumnya, mesin pencari merupakan bagian dari penerapan machine learning. Nah, mesin pencari yang sering kita gunakan adalah Google Search. Sepakat dong kalau Google Search ini sudah banyak membantu kita, baik itu pekerjaan maupun untuk keperluan lainnya.
Kita cukup mengetikkan kata kunci untuk memperoleh bermacam-macam informasi secara otomatis dan pastinya instan. Google akan menampilkan hasil pencarian dan berusaha memberikan yang paling relevan dengan yang kita cari. Makin spesifik kata kunci kita, makin tajam juga hasil pencarian Google.
Bahkan, mesin pencari juga bisa memberikan rekomendasi kata kunci yang masih mirip dengan apa yang kita cari. Misalnya, kita memasukkan kata kunci “rekomendasi restoran di bandung”. Google dapat memberi kata kunci lain seperti “rekomendasi restoran kekinian di bandung”, “rekomendasi restoran sunda di bandung”, dan lain-lain.
Canggihnya mesin pencari ini berkat kerja dari machine learning. Dengan mempelajari data yang ada, Google mampu memberikan hasil pencarian berdasarkan pola yang muncul.
2. Google Maps
Contoh pembelajaran mesin berikutnya adalah Google Maps. Aplikasi ini begitu mudah ditemui, apalagi jika sudah terpasang di ponsel. Dengan menggunakan data lokasi di ponsel, Google Maps dapat memberikan info lalu lintas secara real time.
Tak hanya itu, kita pun sering menggunakan aplikasi ini sebagai penunjuk jalan. Apalagi jika daerah yang kita lewati masih terasa asing. Saat machine learning mengambil data lokasi, Google Maps dapat memberikan beberapa pilihan rute, bahkan merekomendasikan yang tercepat.
3. Google Translate
Selanjutnya, ada Google Translate. Sama halnya seperti produk Google lainnya, aplikasi ini pasti cukup sering kita pakai. Teknologi ini bekerja sebagai machine translation, yang artinya secara otomatis mengonversi atau menerjemahkan suatu bahasa ke bahasa asing lainnya.
Secara umum, Google Translate ini juga merupakan bagian dari AI karena proses kerjanya cukup kompleks. Keakuratan hasil terjemahan dari Google Translate juga cukup tinggi. Setidaknya kita cukup melakukan penyuntingan secukupnya jika dirasa hasilnya kurang begitu tepat.
4. Chatbot
Contoh machine learning yang juga amat dekat dengan keseharian kita adalah chatbot. Chatbot merupakan suatu program dengan basis machine learning yang secara otomatis dapat meresponi pesan atau chat. Program ini didesain sebaik mungkin agar bisa menjawab pertanyaan seperti layaknya manusia.
Banyak bisnis yang memanfaatkan chatbot ini untuk meningkatkan pelayanan ke pelanggan, terutama agar bisa 24 jam. Di masa depan, diprediksi keberadaan chatbot dapat benar-benar menggantikan tugas manusia dalam layanan pelanggan.
Selain untuk bisnis, chatbot juga umum kita jumpai dalam tools AI seperti ChatGPT. Saat menuliskan prompt, pada dasarnya kita sedang memanfaatkan machine learning.
Bicara tentang tools AI, saya senang menggunakan AI Belajarlagi yang begitu banyak mempermudah pekerjaan. Berbeda dari tools AI lainnya, AI Belajarlagi ini ibarat paket komplit. Model pilihan AI-nya banyak dan terpusat di platform saja dengan harga yang ramah kantong.
Selain itu, hasil dari prompt-nya pun berkualitas. AI Belajarlagi sangat memperluas pengalaman saya dalam menggunakan AI. Untuk informasi lebih lengkap terkait pilihan berlangganan, bisa cek langsung di website Belajarlagi, ya!
5. Deteksi wajah
Salah satu penerapan machine learning yang juga banyak dipakai adalah deteksi wajah. Ini sering digunakan untuk keamanan, analisis data, fotografi, dan lain-lain. Algoritma pembelajaran mesin ini mempelajari pola visual wajah manusia lewat mengenali gambar.
Kita pasti familiar juga dengan deteksi wajah ini. Penggunaannya bisa untuk ponsel, sistem keamanan gedung, hingga akses masuk ke dalam stasiun maupun bandara. Ke depannya, teknologi ini diprediksi akan makin banyak dimanfaatkan untuk berbagai aspek industri.
6. Kategori email
Kalau kamu cermati, akun email yang kamu miliki biasanya memiliki pengkategorian tertentu. Misalnya, “Primary”, “Social”, dan “Promotion”. Nah, adanya kategori dalam email ini juga merupakan penerapan machine learning.
Machine learning bekerja dengan menganalisis pola isi email dan secara otomatis mengelompokkannya ke setiap folder atau kategori yang sesuai. Untuk email yang sifatnya subscribing, info marketplace, ataupun promosi brand, akan berada di folder “Promotion.” Sementara, email dari beberapa aplikasi media sosial atau event tertentu akan dimasukkan ke folder “Social”.
Pada akhirnya, ini memudahkan kita dalam menyortir email sehingga kita lebih cepat tahu mana yang bisa jadi prioritas. Bayangkan jika semua email tercampur, bisa jadi kita membutuhkan banyak waktu untuk melakukan sortir email.
Baca Juga: Cara Membuat Prompt AI agar Perintahmu Jelas dan Spesifik
7. Google Assistant
Fitur Google Assistant juga merupakan contoh AI yang juga memanfaatkan pembelajaran mesin. Teknologi ini secara umum dapat mempermudah pekerjaan manusia. Kita cukup memberikan instruksi lewat suara ke Google Assistant, kemudian tools tersebut akan melakukan permintaan kita.
Selain machine learning, Google Assistant juga memanfaatkan teknologi pemrosesan bahasa alami. Melalui itu, Google Assistant dapat menerima permintaan voice searching, voice command, translating, dan lain-lain.
Penggunaan Google Assistant juga mencakup pencarian informasi di internet, panggilan telepon, informasi cuaca, informasi jalan, dan membantu membuka aplikasi. Cukup dengan memberi perintah lewat suara, banyak hal bisa kita lakukan dengan ponsel secara otomatis.
8. Rekomendasi produk di socmed ads
Saat kita pencarian atau pembelian produk lewat marketplace, sering kali ada beberapa produk rekomendasi yang muncul di ads media sosial. Nah, produk-produk rekomendasi tersebut merupakan kerja dari machine learning.
Machine learning bekerja dengan menganalisis histori pencarian kita, kemudian menampilkan rekomendasi produk yang relevan. Maka, jangan heran jika kita begitu mudah tergoda berbelanja ketika melihat banyak produk muncul di ads media sosial. Ya, secanggih itu kerja machine learning!
9. Deteksi penipuan
Machine learning juga dimanfaatkan untuk deteksi adanya penipuan di berbagai sektor bisnis, misalnya perbankan dan marketplace. Algoritma pembelajaran mesin dapat dapat menganalisis pola transaksi yang mencurigakan atau tidak biasa.
Deteksi penipuan semacam ini bertujuan melindungi data-data penting sekaligus mencegah terjadinya tindak kejahatan. Jaminan keamanan ini juga akan terus berkembang dengan adanya machine learning, bahkan di masa-masa mendatang.
10. Self driving cars
Pengembangan self driving cars juga merupakan bagian dari machine learning. Machine learning dapat belajar beradaptasi dengan kamera, data lingkungan, dan sensor untuk menjalankan mobil.
Ini memungkinkan self driving cars untuk mengenali perilaku pengguna, memahami objek, sekaligus berkendara aman. Harapannya, teknologi self driving cars ini tak cuma meningkatkan mobilitas, tetapi juga turut mengurangi risiko kecelakaan.
Untuk meningkatkan keterampilan dan pengetahuan kita tentang AI yang juga memanfaatkan machine learning, kita dapat mengikuti Mini Bootcamp AI Prompting & Automation dari Belajarlagi. Di kelas ini, kita akan mempelajari AI secara lengkap, baik itu dari teori maupun praktik.
Dengan instruktur profesional di bidangnya, kita bisa memperoleh pengalaman belajar yang luar biasa. Pasti berguna banget untuk memperkaya keterampilan dan mempermudah pekerjaan, deh. Yuk, langsung cek informasi selengkapnya di website Belajarlagi!
FAQ
Bagaimana contoh penerapan machine learning di industri lainnya?
Di dunia kesehatan, machine learning kerap dipakai untuk medical imaging seperti CT-scan. Di bidang finansial, bank menggunakan machine learning untuk mendeteksi penipuan dan otomatisasi audit.
Sementara, bidang pendidikan juga menggunakan machine learning sebagai sistem pemantauan siswa. Machine learning mempelajari pola atau perilaku belajar siswa, mulai dari memahami materi sampai pengerjaan tes. Dari situ, sistem dapat memberikan rekomendasi belajar kepada siswa dengan tepat.
Apakah mempelajari AI cukup untuk memahami machine learning?
Pada dasarnya, machine learning merupakan bagian dari AI. Ketika mempelajari AI, otomatis kita belajar pula tentang machine learning. Selain itu, AI sifatnya memang lebih kompleks dibandingkan machine learning.
Namun, mendalami AI sangat penting untuk mengikuti perkembangan teknologi zaman sekarang. Jadi, kita dapat menjadikannya opsi buat meningkatkan keterampilan dalam bekerja.
Baca Juga: 5 Tips Belajar AI buat Para Pemula, Dari Dasar-Dasarnya Nih!
