Masih ada segelintir orang yang belum paham tentang apa itu machine learning, meski sudah familiar dengan artificial intelligence (AI). Sejatinya, keduanya memiliki hubungan yang sangat berkaitan.
Machine learning sendiri merupakan salah satu cabang utama dari AI. Fokusnya lebih mengarah pada kemampuan sistem untuk belajar dari data. Fakta menariknya, machine learning ini bisa belajar selayaknya manusia.
Jawaban dari Pertanyaan Apa Itu Machine Learning
Singkatnya, machine learning adalah cabang dari AI yang memanfaatkan data dan algoritma untuk mengembangkan kemampuan mirip dengan cara pikir manusia. Pengembangannya memanfaatkan berbagai disiplin ilmu, seperti statistika, matematika, dan data mining.
Metode machine learning tidaklah sama dengan AI. Teknologi ini hanyalah salah satu dari beberapa cabang AI. Untuk memaksimalkan kerjanya, terdapat pembagian lagi ke dalam beberapa jenis-jenis machine learning.
Kemampuan utama machine learning terletak pada proses pembelajaran dari data yang tersedia maupun data baru yang diperoleh selama operasinya. Dengan kemampuan tersebut, sistem dapat meningkatkan kinerjanya secara otomatis dan menjalankan berbagai tugas.
Cara Kerjanya
Apabila sudah paham betul dengan pengertian dari apa itu machine learning. Mulailah belajar tentang cara kerja machine learning. Agar tidak ketinggalan informasi, yuk simak bersama penjelasannya berikut ini.
1. Tahap Pra-pemrosesan Data
Pada dasarnya, data mentah tidak dapat langsung digunakan karena sering kali masih mengandung kesalahan, informasi yang hilang, atau format yang tidak seragam. Pada tahap pra-pemrosesan, data akan masuk ke tahap pembersihan dan penyusunan ulang.
Bayangkan data sebagai bahan masakan. Sebelum masuk ke proses pemasakan, bahan-bahan tersebut perlu dicuci, dipotong, dan dipisahkan terlebih dahulu. Begitu pula machine learning ini.
Tahap pra-pemrosesan terdiri dari beberapa langkah yang kompleks. Meliputi pengisian nilai yang kosong, menormalisasi data yang memiliki skala berbeda, dan mengubah informasi berbentuk teks menjadi angka agar dapat diproses oleh algoritma.
2. Pelatihan Model
Agar lebih sesuai dengan tujuan yang tercantum dalam pengertian apa itu konsep machine learning, data akan masuk ke tahap pelatihan model. Konsepnya mirip dengan seorang siswa yang terus-menerus belajar untuk menghadapi ujian.
Setiap kali model membuat prediksi yang kurang tepat, parameter internalnya akan disesuaikan agar hasil berikutnya menjadi lebih baik. Perlahan-lahan, model pun bisa membangun pengalaman dari data tersebut.
Dalam pelatihan model, algoritma menerima sejumlah data beserta hasil yang diharapkan. Dari data inilah, model berusaha menemukan pola, hubungan, dan aturan tersembunyi yang menghubungkan masukan (input) dengan keluaran (output).
3. Evaluasi Model
Model yang tampak pintar saat belajar belum tentu benar-benar pintar ketika menghadapi situasi baru. Oleh karena itu, setelah pelatihan selesai model perlu diuji melalui tahap evaluasi.
Tahap ini berfungsi seperti ujian akhir yang bertujuan mengukur sejauh mana model memahami materi, bukan sekadar menghafalnya. Evaluasi berlangsung menggunakan kumpulan data yang berbeda dari data pelatihan.
4. Tahap Optimasi
Meskipun sebuah model telah berhasil melewati tahap evaluasi, pekerjaan belum berhenti sampai di situ saja. Dalam dunia machine learning, selalu ada ruang untuk menjadi lebih baik. Tahap optimasi ini hadir sebagai proses penyempurnaannya.
Optimisasi dapat dianalogikan seperti seorang atlet yang terus berlatih meskipun telah memenangkan pertandingan. Tujuannya bukan hanya mempertahankan performa, tetapi juga meningkatkan kemampuan agar siap menghadapi tantangan yang lebih besar.
Penutup
Itulah penjelasan lengkap terkait apa itu machine learning dan cara kerjanya. Contoh machine learning sendiri sebenarnya sudah ada di berbagai aktivitas sehari-hari. Misalnya sistem rekomendasi musik, fitur pengenalan wajah pada ponsel, hingga asisten virtual.