Mengenal Konsep Machine Learning dalam AI. Apakah Itu?

Apa itu Machine Learning?

Machine Learning adalah jenis kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) berupa mesin analisis pintar yang dapat mengimitasi cara belajar manusia menggunakan data dan algoritma. Tak heran jika kemudian teknologi ini disebut sebagai "mesin pembelajaran"

Secara bertahap, mesin ini akan menyempurnakan kecerdasannya hingga menjadi semakin mirip dengan cara kerja manusia seiring semakin banyaknya data yang diinput kepadanya berikut dengan algoritmanya.

Mesin ini didasarkan pada konsep bahwa mesin sejatinya mampu memproses, menganalisis, dan mempelajari data serta statistik yang diberikan penggunanya. Dari situ, mesin bisa mengidentifikasi pola-pola data yang terjadi di masa lalu sehingga ia bisa memberikan keluaran (output) yang sesuai dengan apa yang pernah terjadi di masa sebelumnya.

Sebagai contoh, anggap saja Sobat Cuan sedang membuat sistem yang bisa memberikan rekomendasi tentang film. Ketika membangunnya, kamu akan menyediakan informasi mengenai data film-film yang pernah kamu tonton ke mesin tersebut beserta rating yang kamu berikan terhadap film tersebut.

Nantina, algoritma yang dipasang di Machine Learning tersebut akan memproses data-data yang kamu berikan untuk menyediakan daftar rekomendasi film yang perlu kamu tonton. Jika hasilnya salah atau tak sesuai keinginanmu, maka algoritma tersebut akan "belajar" untuk merekomendasikan film kepadamu secara lebih baik.

Baca Juga: Apa Itu ChatGPT? Mengenal Teknologi AI Viral Sejagat

Bagaimana Sejarah Machine Learning?

Istilah Machine Learning sendiri telah berkembang sejak tahun 1920-an. Pencetusnya ialah beberapa ilmuwan matematika seperti Marie Legendre, Andret Markov, dan Thomas Bayes.

Salah satu momentum monumental dalam perkembangan mesin pintar ini ialah saat salah satu perusahaan teknologi ternama dunia, IBM, mengembangkan permainan catur dengan fitur otomatis di tahun 1962.

Permainan tersebut menjadi platform pertama yang memberi kesempatan mesin unjuk gigi kepintaran beradu dengan manusia. Hasilnya pun cukup mengejutkan. Kecerdasan mesin tersebut rupanya bisa mengalahkan salah satu pecatur handal bernama Robert Nealey.

Capaian IBM kala itu mungkin terdengar biasa saja dibandingkan dengan kemampuan mesin yang telah berkembang pesat saat ini. Kini, penggunaan Machine Learning sudah merambah ke berbagai aspek kehidupan mulai dari fitur-fitur di platform belanja daring hingga sistem di kendaraan otonom.

Bagaimana Cara Kerja Machine Learning?

Machine Learning yang ada saat ini merupakan titik balik perkembangan AI pertama di mana sebelumnya AI bergantung sepenuhnya pada rangkaian kode dan algoritma yang dimasukkan ke dalam sistem kecerdasannya. Alih-alih mengandalkan input manusia, mesin pintar itu kini dapat memperoleh sendiri data yang dibutuhkannya, memprosesnya, menganalisisnya, hingga mengeksekusinya menjadi output yang diharapkan.

Hal ini bisa terjadi lantaran algoritma yang digunakan di teknologi ini sudah berkembang dengan pesat, yang diberi nama Neural Networks. Neural Networks sendiri adalah model algoritma yang disusun agar mesin bisa meniru cara kerja otak manusia dalam memproses informasi.

Algoritma ini disokong oleh tiga komponen utama agar bisa beroperasi dengan baik. Lantas, apa saja komponen-komponen utama di dalam algoritma Machine Learning?

1. Proses Pengambilan Keputusan

Proses ini merupakan kalkulasi resep dari berbagai tahapan pengambilan data. Pola algoritma menyarikan data yang tersedia berdasarkan kebutuhannya untuk memproses data tersebut.

Prosesnya mirip dengan ajang tebak-tebakan. Seiring waktu, AI dapat mengambil keputusan dengan lebih presisi karena lebih pintar dalam meracik resep yang dibutuhkan saat mengambil data.

2. Fungsi Eror

Fungsi eror mengukur sebaik apa pola algoritma dalam menebak-nebak data dan ketepatannya dalam mencocokkannya dengan hasil di masa lampau ketika memproses sebuah keputusan.

Dengan kata lain, desain algoritma Machine Learning bisa mengidentifikasi benar atau tidaknya hasil yang dikeluarkan oleh teknologi tersebut.

3. Proses Optimalisasi

Input dari fungsi eror menjadi pembelajaran bagi algoritma AI untuk melakukan update dan optimalisasi. Tentunya, agar pengambilan keputusan berikutnya lebih baik lagi.

Ketiga komponen ini saling berinteraksi saat mesin melakukan proses belajar. Semakin lama, algoritma akan membuat formula yang lebih sempurna ketika pengambilan keputusan.

Baca Juga: Apa Saja 4 Produk OpenAI Populer Selain ChatGPT?

Apa Saja Tipe Machine Learning?

Berdasarkan tingkat independensinya terhadap input manual dari manusia, Machine Learning memiliki empat tipe, antara lain:

1. Supervised Learning

Supervised Learning bekerja berdasarkan sekumpulan data yang sudah diklasifikasi dan diberi label oleh pengguna agar algoritmanya punyaperforma akurat. Mesin ini paling tidak independen dibanding mesin kecerdasan tipe lainnya.

2. Unsupervised Learning

Pada mesin kecerdasan tipe ini, sekumpulan data yang diinput tidak perlu diberi label maupun dikelompokkan oleh pengguna. Pasalnya, algoritma mesin sudah mampu mengidentifikasi pola dan hubungan antar data tanpa bantuan dari penggunanya..

3. Semi-supervised Learning

Mesin ini mampu menghasilkan kesimpulan sendiri secara independen.

Hal ini terjadi karena sekumpulan data yang di-input ke dalamnya dikelompokkan ke dalam dua kategori, yakni data terstruktur dan tidak terstruktur. Nantinya, algoritma akan mengelompokkan dan melabeli data-data tersebut secara mandiri.

4. Reinforcement Learning

Pada tipe ini, algoritma belajar dari sistem rewards/punishments untuk belajar dari pengalaman dan kesalahanya sendiri.

Baca Juga: Mengenal 7 Aplikasi AI Populer Untuk Bantu Produktivitas

Mulai Perjalanan Investasimu dengan Aman di Pluang!

Download aplikasi Pluang untuk investasi Saham AS, emas, ratusan aset kripto dan puluhan produk reksa dana mulai dari Rp5.000 dan hanya tiga kali klik saja!

Dengan Pluang, kamu bisa melakukan diversifikasi aset dengan mudah dan aman karena seluruh aset di Pluang sudah terlisensi dan teregulasi. Ayo, download dan investasi di aplikasi Pluang sekarang!

Sumber: IBM, UC Berkeley