Apa itu Machine Learning? Definisi, Teknik Dasar, dan Cara Kerjanya!
Di era digital saat ini, secara tak langsung memaksa kita untuk bekerja secara cepat. Salah satu cara adaptasi manusia modern adalah menggunakan Artificial Intelligence (AI) untuk membantu pekerjaan mereka agar lebih efisien. Namun, belum banyak orang yang mengetahui bahwa artificial inteliigence memiliki beberapa cabang, salah satunya machine learning.
Menarik bukan?
Apa Itu Machine Learning?
Dikutip dati MIT Sloan, Machine learning (ML) atau pembelajaran mesin merupakan salah satu cabang dari AI yang secara luas didefinisikan sebagai kemampuan mesin untuk meniru perilaku manusia yang cerdas. Jadi, machine learning merupakan mesin yang dikembangkan untuk mempelajari suatu pola data agar bisa bekerja dengan sendirinya tanpa arahan dari pengguna.
Algoritma machine learning melibatkan berbagai disiplin ilmu seperti statistika, matematika dan data mining sehingga mesin dapat menganalisa suatu data tanpa di program ulang atau diperintah.
Bagi Anda yang masih bingung dengan bentuk nyata machine learning di lingkungan sehari-hari, berikut contoh-contoh dari machine learning:
- Google Maps
- Google Assistant
- Fingerprint
- Face ID
- Robo-reader (sistem penilaian esai secara otomatis)
Sampai sini, Anda lebih paham tentang fungsi dari machine learning yang ternyata bermacam-macam, bukan?
Lalu, Bagaimana Teknik Dasar Belajar Machine Learning?
Ada beberapa teknik dasar belajar yang dimiliki oleh machine learning, yaitu supervised dan unsupervised.
1. Supervised Learning
Dengan teknik dasar pendekatan supervised learning, machine learning dilatih untuk mengenali pola antara input data dan label output sehingga disebut “supervised”. Tidak hanya itu, machine learning juga dilatih untuk mengidentifikasi hubungan yang mendasari koneksi input data dengan label output.
Ibaratnya, supervised learning adalah belajar di sekolah. Saat belajar di sekolah, Anda mempelajari materi pelajaran yang telah ditentukan oleh silabus. Begitu pula dengan supervised learning. Machine learning dilatih untuk mempelajari data yang telah diberi label khusus.
2. Unsupervised Learning
Dengan teknik dasar pendekatan unsupervised learning, Anda tidak perlu melatih algoritma komputer untuk mengenali pola penyusun AI sehingga disebut “unsupervised”. Model dirancang untuk bisa “belajar mandiri” dalam mengumpulkan informasi, termasuk mengenali data yang tidak berlabel. Algoritma unsupervised learning biasanya digunakan pada prosedur yang lebih kompleks dan rumit.
Gunakan Bahasa Python untuk Machine Learning
Python adalah bahasa pemrograman yang cocok untuk Machine Learning. Mengapa harus Python? Karena Python memiliki keunggulan berikut :
1. Kode yang mudah dibaca
Python memiliki sintaksis yang mudah dimengerti, bahkan bagi pemula. Sehingga memudahkan programmer untuk mengembangkan model machine learning.
2. Ekosistem library yang luas
Ada banyak library (sebuah kumpulan kode) yang siap digunakan untuk Machine Learning, seperti scikit-learn, TensorFlow, dan PyTorch.
3. Komunitas yang besar dan aktif
Banyak orang di seluruh dunia menggunakan Python untuk Machine Learning, jadi Anda dapat dengan mudah mencari bantuan jika Anda mengalami masalah.
4. Fleksibel
Python dapat digunakan untuk berbagai aplikasi, termasuk machine learning, data science, dan pengembangan web.
Contoh kode
Berikut adalah contoh kode Python menggunakan scikit-learn untuk melakukan tugas klasifikasi dasar dengan menggunakan dataset Iris yang terkenal.
Cara Kerja Machine Learning
Cara kerja machine learning sebenarnya berbeda-beda. Ini sesuai dengan teknik atau metode pembelajaran seperti apa yang digunakan pada machine learning. Namun, pada dasarnya prinsip cara kerja pembelajaran mesin sama saja yang terdiri dari pengumpulan data, eksplorasi data, pemilihan model atau teknik, memberikan pelatihan terhadap model yang dipilih serta mengevaluasi hasil dari machine learning.
Kesimpulan
Jadi, machine learning merupakan bagian dari AI berupa mesin yang dikembangkan dapat meniru perilaku manusia dan mempelajari pola data tanpa arahan dari pengguna. Dalam proses pembelajarannya, machine learning memiliki dua teknik dasar pendekatan, yaitu supervised learning dan unsupervised learning. Implementasi nyata dari machine learning sebenarnya banyak ditemui di lingkungan sekitar, seperti fingerprint, face ID, google assistant, dan masih banyak lagi.
Seperti itu penjelasan tentang machine learning mengunakan python. Jika Anda berminat untuk mempelajari tentang python lebih mendalam, silakan mengikuti pelatihannya bersama SUHU disini :
- Data Analysis with Python : https://suhu.co.id/pelatihan/data_analysis_with_python
- Data Engineer With Python : https://suhu.co.id/pelatihan/data_engineer_with_python
- Data Science with Python : https://suhu.co.id/pelatihan/data_science_with_python
Silakan konsultasikan kebutuhanmu dengan kami, klik link https://bit.ly/kontaksuhu
