Revisian.com – Mungkin anda sering mendengar kata Machine Learning atau dalam bahasa Indonesia adalah pembelajaran mesin.
Machine Learning saat ini cukup populer dan banyak dipelajari di jenjang perguruan tinggi khususnya di bidang teknologi.
Salah satu cabang disiplin ilmu dari artificial intelligence atau kecerdasan buatan adalah machine learning.
Machine Learning adalah teknologi yang dapat melakukan tugas tertentu berdasarkan pengetahuan yang dipelajari.
Pengertian Machine Learning
Machine Learning adalah salah satu teknologi kecerdasan buatan yang bekerja berdasarkan data historis, mengidentifikasi pola, dan dapat membuat keputusan tanpa arahan manusia secara langsung.
Machine Learning dikembangkan berdasarkan ilmu statistik, data mining dan matematika. Inti dari pembelajaran mesin adalah representasi dan generalisasi.
Machine Learning mampu beradaptasi dengan sesuatu yang baru dan mengenali serta memprediksi pola masa depan.
Terdapat 4 jenis Machine Learning yang perlu kita ketahui. Berikut penjelasannya:
Jenis-jenis Machine Learning
Berikut adalah penjelasan lengkap mengenai jenis-jenis machine learning.
1. Supervised Learning
Supervised Learning atau pembelajaran terawasi merupakan jenis machine learning yang mempelajari sekumpulan informasi sebagai input dan data berlabel sebagai output.
Metode Supervised Learning bertujuan agar mesin atau komputer dapat melakukan prediksi dan klasifikasi berdasarkan data historis yang dipelajari.
Contoh implementasi metode ini seperti deteksi spam, prediksi berat badan berdasarkan tinggi badan dan jenis kelamin, prediksi penyakit jantung, dan masih banyak lagi.
2. Unsupervised Learning
Unsupervised Learning atau pembelajaran tidak terawasi merupakan metode machine learning yang bekerja dengan mempelajari pola pada sebuah data.
Metode ini tidak diberikan keluaran yang tepat secara eksplisit, jadi metode ini tidak diberikan data latih dalam melakukan pembelajaran.
Salah satu algoritma unsupervised learning yang paling sering digunakan adalah clustering atau pengelompokan.
Contoh implementasi metode ini seperti melakukan pengelompokan tingkat customer berdasarkan aktifitas transaksi, dalam dunia nyata seorang supir secara tidak langsung menciptakan konsep macet dan tidak macet tanpa diberikan contoh oleh siapapun.
3. Semi-Supervised Learning
Pembelajaran Semi-Terarah merupakan jenis machine learning berupa gabungan dari supervised learning dan unsupervised learning untuk menghasilkan sebuah fungsi.
Metode ini berfungsi untuk menutupi kelemahan satu sama lain agar tidak menimbulkan noise pada data.
Contoh implementasi metode ini seperti menebak umur seseorang berdasarkan foto. Sistem membutuhkan data berlabel berupa foto seseorang dan umurnya.
Oleh karena itu, dibutuhkan juga pembelajaran tidak terarah untuk menutupi kelemahan yakni, noise pada data dan ketiadaan input – output.
4. Reinforcement Learning
Reinforcement Learning adalah jenis machine learning yang bertindak untuk menghadapi sebuah masalah dengan berinteraksi dengan lingkungan.
Metode ini belajar dengan pengalaman yang didapatkan dari proses pelatihan untuk mencapai reward atau hadiah sebagai tujuan akhirnya.
Contoh implementasi metode ini adalah game PacMan, Robot, Cart-Pole, dan lain sebagainya.
Contoh Pengaplikasian Machine Learning
Contoh pengaplikasian machine learning ternyata sering kita jumpai di kehidupan sehari-hari. Mulai dari transportasi, teknologi, finansial, pendidikan, kesehatan, dan bahkan media sosial.