4 Tipe Machine Learning, Kenali dan Pahami Ini Yuk!

8 Min Read

Published:

May 27, 2024

Updated:

July 12, 2024

Mempelajari machine learning adalah hal penting karena mempermudah kita dalam memahami cara kerja artificial intelligence (AI). Machine learning memungkinkan komputer belajar dari data-data dan membuat prediksi maupun keputusan berdasarkan data tersebut.

Guna menyelesaikan sebuah masalah, machine learning memiliki ciri khas masing-masing. Pemilihan machine learning yang tepat menjadi tolok ukur keberhasilan AI dalam bekerja. Maka, penting nih buat kita mengenali sekaligus memahami karakteristik setiap machine learning.

Nah, kali ini Tim Belajarlagi akan mengenalkanmu pada tipe machine learning beserta penjelasan lengkapnya. Kita dapat pula mempelajari mengenai aplikasi machine learning dalam industri. Simak dan cermati satu per satu, ya!

Apa itu Machine Learning?

Melansir Datacomp, machine learning adalah bagian dari AI (artificial intelligence) yang berfokus pada pengembangan algoritma komputer melalui histori dan penggunaan data. Singkatnya, machine learning didesain untuk membuat komputer mampu menghasilkan keputusan secara otomatis.

Algoritma yang dihasilkan dapat meningkat seiring berjalannya waktu sehingga makin efektif dan akurat selaras dengan pemrosesan data yang kian banyak. Ini sangat berbeda dengan model pemrograman tradisional yang mengharuskan komputer mengikuti serangkaian instruksi untuk melakukan tugas.

Kemampuan mempelajari data membuat machine learning sangat berguna. Inilah yang kemudian menjadi kekuatan di balik kemajuan teknologi. Mulai dari voice assistant hingga self-driving car.

Lalu, bagaimana cara membedakan machine learning dengan AI? Perbedaan antara keduanya bisa dijelaskan sebagai berikut:

AI mengacu pada pengembangan program yang didesain punya kecerdasan seperti manusia untuk melakukan tugas-tugas tertentu. Fokusnya ada tiga hal, yakni pembelajaran, penalaran, dan koreksi diri. Pada dasarnya, AI merujuk pada program berbasis machine learning hingga program komputer yang diprogram secara eksplisit.
Machine learning ini bagian dari AI yang memanfaatkan algoritma untuk membuat prediksi maupun kesimpulan. Algoritma tersebut bisa diperoleh dari mempelajari pola dari data yang ada. Model machine learning dapat memprediksi nilai berdasarkan historis, kategori peristiwa, hingga pengelompokkan data.

**Apa Fungsi dan Pentingnya Machine Learning?**

Sebelum beranjak ke tipe machine learning, kita harus pahami dulu seberapa penting machine learning ini di kehidupan manusia. Zaman sekarang, segala hal selalu berbasis pada data. Machine learning merupakan teknologi digital penting untuk menggerakkan semua data-data besar tadi.

Berikut beberapa alasan mengapa machine learning menjadi hal yang layak untuk kita pelajari untuk kemajuan masa depan:

Data processing

‍Machine learning mampu menangani sekaligus memahami data dalam jumlah besar. Perkembangan teknologi menjadikan analisis secara tradisional tidak lagi memadai. Algoritma pada machine learning lebih bisa memproses data besar, mengungkap pola tersembunyi, memberikan wawasan, dan mengambil keputusan.

Mendorong inovasi

‍Machine learning mendorong inovasi pada berbagai sektor. Misalnya, kesehatan, finansial, retail, pendidikan, pertanian, dan lain-lain. Bahkan, manusia diprediksi akan makin bergantung pada machine learning setidaknya dalam 5-10 tahun mendatang.

Otomatisasi

‍Machine learning adalah kunci utama dalam otomatisasi. Tugas-tugas yang dulu bersifat manual kini bisa dilakukan dengan lebih cepat dan efektif. Tak hanya itu, machine learning juga menjadi pembuka bagi munculnya inovasi dan kreativitas dalam pekerjaan yang bersifat rutinitas.

Klasifikasi

Machine learning digunakan untuk mengklasifikasikan data ke dalam kategori yang telah ditentukan. Contohnya adalah klasifikasi email menjadi spam atau tidak, pengenalan wajah, dan diagnosis penyakit berdasarkan gejala.

Sistem Prediksi

Algoritma machine learning dapat memprediksi hasil berdasarkan data historis. Contoh penerapannya termasuk ramalan cuaca, prediksi saham, dan prediksi permintaan produk.

Pengelompokan

ML dapat mengelompokkan data yang mirip ke dalam cluster tanpa pengawasan manusia. Misalnya, mengelompokkan pelanggan berdasarkan pola pembelian mereka.

Deteksi Anomali

Digunakan untuk menemukan data yang tidak biasa atau berbeda dari pola normal. Ini sangat berguna dalam deteksi penipuan, pemeliharaan prediktif, dan keamanan jaringan.

Memberi Rekomendasi

Banyak platform e-commerce dan streaming menggunakan ML untuk merekomendasikan produk atau konten kepada pengguna berdasarkan preferensi dan riwayat penggunaan mereka.

Optimasi

ML dapat digunakan untuk mengoptimalkan proses bisnis dan operasional. Misalnya, pengoptimalan rute pengiriman, penjadwalan produksi, dan manajemen inventaris.

Tipe-Tipe Machine Learning

1. Supervised learning

Ini merupakan tipe machine learning yang paling umum. Dalam pendekatan supervised learning, model dilatih dalam kumpulan data yang berlabel. Label dalam data tersebut bisa berupa apa saja, entah itu label kategori ataupun angka bernilai nyata.

Model dalam jenis machine learning ini akan mempelajari pemetaan antara input (fitur) dan output (label) selama training process. Setelah itu, model bisa memberikan prediksi keluaran untuk data baru yang belum terlihat.

Melansir dari IBM, supervised learning dipakai untuk penilaian risiko, pengenalan gambar, analisis prediktif, deteksi penipuan, dan lain-lain. Beberapa jenis algoritmanya antara lain:

Regression algorithms. Memprediksi nilai output dengan hubungan linier antara nyata dan kontinu. Algoritma ini mencakup linear regression, random forest, dan gradient boosting.
Classification algorithms. Memprediksi keluaran kategori dengan label tertentu.
Naïve Bayes classifiers. Mengaktifkan tugas klasifikasi untuk data-data besar.
Neural networks. Mensimulasikan cara kerja otak manusia dan memfasilitasi proses seperti pengenalan gambar, pengenalan ucapan, dan lain-lain.
Random forest algorithms. Memprediksi suatu nilai atau kategori dengan menggabungkan hasil dari sejumlah pohon keputusan.

2. Unsupervised learning

Sebaliknya, unsupervised learning melibatkan pelatihan model tanpa adanya pelabelan. Alhasil, model dibiarkan menemukan pola dan hubungan dalam datanya sendiri. Tipe machine learning ini banyak dipakai untuk pengelompokan dan reduksi dimensi.

Pengelompokan melibatkan banyak titik, sementara reduksi dimensi melibatkan pengurangan jumlah variabel acak yang dipertimbangkan melalui sekumpulan variabel utama.

Analisis cluster merupakan metode unsupervised learning yang paling umum. Beberapa contohnya sebagai berikut:

K-means clustering. Cara kerjanya dengan menugaskan titik-titik data ke dalam kelompok K. Titik-titik yang terdekat dengan pusat akan dikategorikan dalam kelompok yang sama. K-means clustering sering digunakan untuk clustering dokumen dan segmentasi gambar.
Hierarchical clustering. Menjelaskan teknik pengelompokan, termasuk pengelompokan algomeratif.
Probabilistic clustering. Membantu memecahkan masalah estimasi kepadatan dengan mengelompokkan titik data berdasarkan kemungkinan bahwa titik tersebut termasuk dalam distribusi tertentu.

3. Semi supervised learning

Ini merupakan kombinasi antara supervised learning dan unsupervised learning. Algoritma semi supervised learning dilatih pada kumpulan data kecil berlabel serta kumpulan data besar tak berlabel, dengan data berlabel untuk membantu proses pembelajaran.

Salah satu contoh tipe machine learning ini adalah Generative adversarial networks (GANs). GAN ini merupakan alat pembelajaran mendalam yang menghasilkan data tak berlabel dengan melatih dua neural network.

Contoh lain yang lebih umum misalnya speech recognition, document classification, dan web content classification.

4. Reinforcement learning

Tipe machine learning berikutnya merupakan jenis pemrograman dinamis yang melatih algoritma menggunakan sistem punishment dan reward. Untuk menerapkan pembelajaran penguatan, agen akan mengambil tindakan tertentu untuk mencapai tujuan yang ditentukan.

Nah, agen tersebut akan diberi reward ataupun punishment berdasarkan metrik tertentu. Hal tersebut akan mendorong agen untuk melanjutkan praktik yang memberikan hasil baik dan membuang praktik yang memberikan hasil buruk.

Strategi terbaik pada akhirnya akan agen peroleh dari berbagai pengulangan yang dilakukan. Reinforcement learning banyak ditemukan pada pengembangan video game serta untuk mengajari robot dalam melakukan tugas manusia.

Bagaimana Cara Kerja Machine Learning?

Secara garis besar, cara kerja dari machine learning terdiri dari tahapan ini:

Pengumpulan data

‍Seperti sudah disebutkan sebelumnya, data merupakan nyawa penting dalam machine learning. Data dapat diperoleh melalui database, teks, gambar, hingga audio. Dalam tahap ini, machine learning bertugas memastikan data yang ada sudah relevan dengan masalah yang akan diselesaikan.

Pemrosesan data

‍Tahap ini melibatkan pembersihan data, penanganan data yang hilang, dan normalisasi data. Pemrosesan data menjadi kunci penting untuk data berkualitas yang berpengaruh pada peningkatan akurasi model.

Pemilihan model

‍Setelah data siap, tahap berikutnya adalah memilih model machine learning. Jenis model yang dipilih beragam, misalnya regresi linier, decision trees, hingga neural networks.

Pelatihan model

‍Di tahap ini, data yang ada dimasukkan ke dalam model untuk kemudian memungkinkannya menyesuaikan parameter internal. Harapannya muncul hasil yang lebih baik.

Evaluasi model

‍Setelah melatih model, machine learning akan mengevaluasikannya dulu sebelum menerapkan. Hal ini akan melibatkan pengujian data baru untuk diaplikasikan ke model. Selain itu, ada juga proses optimasi untuk melengkapi tahap evaluasi ini.

Prediksi

‍Terakhir, model sudah siap untuk membuat prediksi bagi pengguna. Dalam proses ini, data-data baru akan masuk ke model, kemudian memakai keluaran model dalam pengambilan keputusan atau analisis lanjutan.

Pemeliharaan

Setelah diterapkan, model ML perlu dipantau secara terus-menerus untuk memastikan kinerjanya tetap optimal. Pemeliharaan termasuk memperbarui model dengan data baru dan melakukan retraining jika diperlukan.

Contoh Aplikasi Machine Learning

Sampai di sini, kita mulai terbayang kan betapa machine learning punya peran penting dalam teknologi. Apalagi zaman sekarang penggunaan AI makin menjamur. Jadi, sudah waktunya juga buat kita pelan-pelan belajar mengenali machine learning ataupun AI, nih.

Belajarlagi bisa menjadi platform terbaik untuk kamu memulai mengenal AI. Lewat Mini Bootcamp AI Prompting and Automation, kita akan belajar tentang AI mulai dari dasarnya hingga praktik otomatisasi sederhana dengan AI. Pastinya bakal menarik banget karena diajari langsung oleh para pakarnya!

Untuk informasi lebih lengkap, silakan langsung cek di laman Belajarlagi, ya. Jangan sampai ketinggalan update pendaftaran dan pembukaan kelasnya!

Biar lebih memahami apa itu machine learning, yuk pelajari contoh aplikasi machine learning dalam kehidupan sehari-hari sebagai berikut:

Sistem rekomendasi

Ini contoh yang pastinya paling familiar buatmu. Netflix dan Amazon menggunakan machine learning untuk menganalisis perilaku pengguna di masa lalu untuk memberikan rekomendasi yang sesuai dengan mereka.

Voice assistant

Penggunaan voice assistant juga termasuk praktik dari machine learning. Dengan perintah suara, voice assistant dapat memberikan respon yang relevan. Makin sering interaksi dilakukan, mesin akan makin memahami dan meningkatkan kinerja.

Fraud detection

Beberapa bank menggunakan machine learning untuk mendeteksi transaksi penipuan. Dengan menganalisis perilaku abnormal, bank dapat menandai aktivitas mencurigakan secara real-time.

Media sosial

Bahkan, media sosial pun memakai machine learning untuk mempelajari aktivitas dari para penggunanya. Mulai dari personalisasi feeds, memfilter konten, dan memberikan saran konten.

Sekalipun teori dari machine learning terdengar sulit, praktiknya sebenarnya sudah sangat dekat dengan kehidupan sehari-hari. Ke depannya, diprediksi akan makin banyak industri bergantung pada kerja dari machine learning ini.

Kesimpulan

Mengenali tipe machine learning dapat mempermudah pemahaman akan aplikasi penggunaannya. Masing-masing tipe machine learning memiliki karakter yang berbeda-beda sehingga tujuan pemakaiannya pun akan beragam.

Machine learning merupakan bagian dari AI dan punya peran penting dalam perkembangannya. Maka, mempelajari machine learning dapat menjadi awal paling baik untuk menguasai AI.

Yuk, mulai kenali dan pelajari machine learning beserta AI dari dasar-dasarnya! Siapa tahu kelak kita akan berkarier di bidang AI dan menjadi spesialis AI yang andal!

‍

Belajarlagi author:

Jessica Dima

Freelance SEO content writer yang 5+ berpengalaman menulis artikel dengan berbagai topik: pekerjaan, gaya hidup, edukasi, dan kesehatan mental. Selain SEO, ia mempunyai passion khusus pada storytelling.