Tidak banyak orang yang mengerti apa-apa tentang kecerdasan buatan atau yang biasa disebut dengan kecerdasan buatan. Ada banyak bidang kecerdasan buatan, salah satunya adalah machine learning (ML). Apakah Anda akrab dengan pembelajaran mesin? Apa aplikasi pembelajaran mesin dalam kehidupan sehari-hari? Baca artikel berikut untuk mempelajari lebih lanjut tentang teknik pembelajaran mesin.
Machine Learning Definisi
Machine learning adalah cabang dari kecerdasan buatan yang membantu sistem beradaptasi dengan kemampuan manusia, memungkinkan mereka untuk belajar sendiri tanpa arahan pengguna. Pembelajaran mesin dibangun berdasarkan statistik, penambangan data, dan matematika untuk membantu mesin menganalisis data dengan mudah tanpa memprogram ulang.
Ada dua jenis pembelajaran mesin:
1. Pembelajaran Terawasi
Pendekatan ini disebut "diawasi" karena melatih pembelajaran mesin untuk mengenali pola antara data input dan label output. Pembelajaran yang diawasi menggunakan informasi sebagai input dan data berlabel sebagai output. Metode ini menyuntikkan input dengan output yang diketahui. Mesin sekarang dapat memeriksa hubungan dan ketergantungan antara data, membandingkan keluaran aktual dengan keluaran yang diharapkan, dan membuat perubahan jika ada perbedaan. Ini memungkinkan mesin untuk memverifikasi keakuratan tindakannya.
2. Pembelajaran Tanpa Pengawasan
Dalam algoritma pembelajaran tanpa pengawasan, tidak ada label eksplisit pada data. Tidak seperti pembelajaran terawasi, pembelajaran tanpa pengawasan adalah jenis pembelajaran yang hanya memiliki variabel input dan tidak ada variabel output yang terkait. Tujuan pembelajaran mesin adalah untuk memodelkan struktur data dan menurunkan fungsi yang menggambarkan data. Pembelajaran tanpa pengawasan adalah jenis algoritma pembelajaran mesin yang digunakan untuk memperoleh informasi dari kumpulan data. Metode ini mengkaji data hanya berdasarkan kedekatan data, atau biasa disebut dengan clustering.
Bagaimana Sejarahnya?
Sejak penemuan komputer, orang mulai mencari tahu tentang bagaimana komputer dapat bekerja. Awal mulanya ketika Arthur Samuel berhasil menciptakan program Checkers di komputer IBM tahun 1952. Program ini mempelajari gerakan yang dapat memenangkan permainan kotak-kotak dan menyimpan gerakan ini dalam memori.
Istilah pembelajaran mesin pada dasarnya adalah proses komputer untuk belajar dari data. Tanpa data, komputer tidak dapat belajar. Oleh karena itu, jika Anda ingin mempelajari pembelajaran mesin, Anda pasti akan terus berinteraksi dengan data Anda. Semua pengetahuan tentang machine learning pasti terkait dengan data. Datanya mungkin sama, tetapi algoritma dan pendekatan untuk mencapai hasil yang optimal berbeda.
Kegunaan Machine Learning
Pembelajaran mesin membantu memecahkan masalah dunia dengan cara yang scalable.
Aplikasi kecerdasan buatan ini juga dapat digunakan di berbagai industri dan terus digunakan oleh pemilik industri besar dan para peneliti untuk terus berkembang.
Machine learning memungkinkan Anda memproses dan menganalisis data yang lebih besar dan lebih kompleks dalam waktu yang lebih singkat.
Penerapan Machine Learning Dalam Kehidupan Sehari-hari
1. Mesin Pencari Google
Google sudah dari dulu menerapkan machine learning untuk melakukan perangkingan pada halaman suatu website. Google mempunyai cara tersendiri pada algoritma pencarian yang digunakan. Dalam praktiknya, ketika kita mengetik kata kunci, Google akan menampilkan hasil pencarian yang paling mendekati kata kunci tersebut. Apabila kita memilih suatu halaman dan menghabiskan banyak waktu pada halaman tersebut,
Google akan mendeteksi bahwa halaman tersebut sesuai dengan kata kunci yang kita masukkan. Begitu pula, saat kita melihat halaman pencarian berikutnya misalnya halaman 2, 3, dan seterusnya. Google mendeteksi kesalahan dalam hasil pencarian yang dihasilkan menggunakan kata kunci. Dengan ini, data dikumpulkan dan dianalisis oleh mesin telusur Google dalam menggunakan machine learning untuk menghasilkan hasil penelusuran yang dinamis dan berkualitas tinggi.
2. Tampilan Rekomendasi Produk Pada Marketplace
Perkembangan teknologi membuat penggunaan marketplace semakin diminati, baik di sisi penjual maupun pembeli. Hampir semua orang menggunakan marketplace, termasuk Tokopedia dan Shopee. Setiap detik Anda dapat melihat bahwa ada transaksi antara pedagang dan pembeli. Untuk meningkatkan pengalaman pengguna, setiap akun harus menampilkan rekomendasi produk yang sesuai dengan keinginan pembeli untuk membeli. Tentu saja, untuk melakukan ini secara otomatis dan real time, machine learning sebenarnya menentukan keakuratan produk yang direkomendasikan setiap pengguna di setiap akun.
3. Social Media’s User Experiences
Media sosial merupakan situs web yang paling lama dikunjungi pengguna berdasarkan data Alexa. Media sosial seperti Instagram dan Twitter menggunakan machine learning untuk membuat pengguna merasa betah Berikut adalah beberapa peningkatan pengalaman pengguna untuk aplikasi pembelajaran mesin:
a. ‘Suggest to Follow’
Instagram dapat dengan mudah mengumpulkan berbagai informasi pengguna, mulai dari informasi umum seperti kota, alamat sekolah, alamat kantor, dan preferensi hingga log aktivitas seperti percakapan, unggahan, dan profil yang sering dikunjungi. Sehingga bisa merekomendasikan siapa saja orang di sekitar yang mungkin ingin kita ikuti.
b. Pengenalan wajah
Instagram dapat mendeteksi bahwa gambar yang diunggah mengandung wajah manusia. Memungkinkan pengguna untuk menandai area wajah pada gambar. Seiring dengan berjalannya waktu, Instagram akan mengenali wajah Anda berdasarkan jumlah foto yang Anda unggah. Ini memungkinkan Instagram untuk secara otomatis menandai wajah orang di gambar yang baru diunggah.
c. Unggahan di Beranda Anda
Instagram dapat mengumpulkan setiap aktivitas pengguna, orang yang sering diundang untuk berkomunikasi, postingan yang sering disukai, dan grup yang sering dilihat.
4. Google AdWords
Google AdWords adalah media periklanan digital paling populer di dunia. AdWords akan menampilkan iklan di situs web yang diterbitkan oleh Google Adsense. Iklan yang Anda lihat adalah iklan dinamis atau rotasi. Google AdWords mengumpulkan data situs web untuk setiap topik dan menampilkan iklan yang terkait dengan topik tersebut. Selain itu, Google Adwords menggunakan cookie untuk mengaitkan aktivitas pengunjung situs web Anda dengan situs web yang dikunjungi sebelumnya. AdWords mengumpulkan dua elemen ini untuk menayangkan iklan berdasarkan pengunjung situs web.
