Machine Learning (Pembelajaran Mesin): Pengertian, Sejarah, Fondasi, Jenis dan Contoh

Apakah yang Dimaksud Dengan Machine Learning?

Pengertian Machine Learning

Machine Learning (ML) dalam bahasa indonesia pembelajaran mesin adalah Metode komputasi yang merupakan subdisiplin ilmu Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence/AI) yang memungkinkan sebuah sistem komputer belajar secara mandiri dan melakukan tugas dengan menganalisis kumpulan data besar tanpa diprogram secara spesifik sebelumnya. Dimana, Machine Learning mampu mengidentifikasi pola dan tren dalam data menggunakan berbagai algoritma untuk menganalisis data dan membuat prediksi atau keputusan.

ML Belajar Dari Data

Maksud Machine Learning belajar dari data tanpa diprogram secara eksplisit adalah dimana sebuah kode sistem tidak harus diinstruksikan terperinci dan terus menerus tentang bagaimana melakukan tugas tertentu pada program, sehingga sebuah sistem tidak membutuhkan maintenance jika ingin digunakan seiring waktu agar kompatibel berdasarkan kebutuhan. sebelum Machine Learning lahir, sistem ini disebut program tradisional.

Seorang programer machine learning memberikan data kepada sistem Machine Learning, dan sistem tersebut belajar sendiri bagaimana melakukan tugas tersebut dari data tersebut. Machine learning meningkatkan kemampuan mereka tanpa harus diprogram secara rinci untuk setiap tugas.

Beberapa gambaran langkah tahapan umum sistem Machine Learning (ML) ini dapat dikatakan seperti, Machine learning mengumpulkan data dan dibersihkan (normalisasi data), disusun kembali berdasarkan model lagoritma yang dibutuhkan, machine learning kemudian dilatih menggunakan data pelatihan model, data dievaluasi menggunakan data pengujian, pengoptimalan data berdasarkan jika kinerja tidak memuaskan, dan akhirnya membuat prediksi atau keputusan informasi.

Sejarah Singkat dan Penemu Machine Learning

Sejarah perkembangan Machine Learning melibatkan kontribusi banyak ilmuwan selama beberapa abad lalu, tepatnya dimulai abad 20-an.

John McCarthy adalah orang yang mencetuskan istilah "Artificial Intelligence" pada tahun 1956 dalam konferensi Dartmouth yang dianggap sebagai titik awal bidang AI pada abad 20-an. Dengan menciptakan istilah AI, John McCarthy membantu mendefinisikan dan memfokuskan bidang penelitian yang mencakup Machine Learning.
Baca Juga: Sejarah Artificial Intelligence (AI)

Pada dasarnya konsep Machine Learning juga telah ada sejak pertengahan abad ke-20, dengan beberapa algoritma dasar dikembangkan pada periode tersebut. walaupun konsepnya sudah mulai ada sejak pertengahan abad ke 20, namun perkembangan pesatnya baru dimulai pada akhir abad ke 20, dan awal abad ke 21.

Pada tahun 1959, Arthur Lee Samuel Menciptakan dan mempopulerkan istilah Machine Learning, ia sering disebut sebagai pelopor Machine Learning, Arthur Lee Samuel merupakan seorang perintis dan pembuka jalannya sejarah perkembangan machine learning. Salah satu tonggak penting dalam sejarah ML adalah karya Arthur Lee Samuel pada tahun 1959, yang mengembangkan program komputer yang dapat belajar pada permainan dam (Catur) tanpa diprogram secara eksplisit “Wikipedia: Arthur Samuel (computer scientist)”.

Kaitan AI Dan ML (Fondasi, Konsep, dan Fokus)

Pada awalnya AI dan ML berkembang sebagai bidang studi yang terpisah, dimana AI pada awalnya lebih berfokus pada pendekatan simbolik, seperti sistem pakar dan logika formal, yang tidak selalu melibatkan pembelajaran dari data, Sementara itu, ML berfokus pada pengembangan algoritma yang dapat belajar dari data.

Pada awal kemunculan, Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence/AI) Menggunakan fondasi Matematika (Aljabar linear, kalkulus, probabilitas, dan statistik), Ilmu Komputer (pemrosesan bahasa alami, visi komputer, dan robotika), Psikologi dan Ilmu Kognitif (wawasan tentang proses kognitif manusia, seperti persepsi, memori , dan pengambilan keputusan), dan Ilmu Logika (sistem pakar, perencanaan otomatis, dan representasi pengetahuan). Dimana logika dan filosofi menjadi fokus utama dalam perancangan kecerdasan buatan (AI).

Pembelajaran Mesin (Machine Learning/ML) memungkinkan sistem komputasi menjadi lebih cerdas saat menghadapi tumpukan sampel data beragam, dengan Pembelajaran Mesin memungkinkan AI untuk mengenali pola-pola rumit dalam data, yang kemudian dapat digunakan untuk membuat prediksi atau keputusan.

AI dan ML menjadi kesatuan seiring berjalannya waktu, dimana, AI menjadi payung bagi ML, begitu juga dengan munculnya Deep Learning dan Generative AI.

Contoh Penerapan Machine Learning

Ada beberapa produk yang dihasilkan pada masa Deep Learning belum diimplementasikan pada artificial intelligence berkolaborasi dengan Machine Learning. Machine learning tradisional adalah machine learning tanpa deep learning, beberapa contoh sistem teknologi machine learning tradisional diantaranya:

• Sistem Rekomendasi: adalah teknologi algoritma untuk memberikan saran atau rekomendasi baik produk, layanan, atau konten, berdasarkan preferensi data riwayat dan perilaku pengguna sistem. Sistem rekomendasi in menggunakan algoritma Machine Learning seperti Collaborative Filtering dan Matrix Factorization untuk.
• Deteksi Penipuan: adalah sistem penggunaan machine learning basis kecerdasan buatan (AI) untuk mengidentifikasi dan mencegah penipuan. Sistem ini Menggunakan algoritma pembelajaran mesin seperti Logistic Regression dan Decision Trees. Dimana algorithm Machine learning melatih, memantau, mengidentifikasi pola aktivitas pengguna sistem dan Memberikan penilaian terhadap perilaku untuk menunjukkan kemungkinan aktivitas mencurigakan atau penipuan.
• Prediksi Cuaca: algoritma Machine Learning tradisional seperti Linear Regression dan Time Series Analysis masih digunakan untuk memprediksi cuaca berdasarkan data historis.
• Analisis Sentimen: algoritma Machine Learning seperti Naive Bayes dan Support Vector Machines (SVM) untuk menganalisis sentimen dalam teks, seperti ulasan produk, biasanya ulasan teks tersebut diklasifikasikan dengan nilai positif, negatif, atau netral.
• Sistem Pendukung Keputusan: adalah Algoritma machine learning yang menganalisis data dan memberikan wawasan yang relevan, sistem pendukung keputusan digunakan untuk membantu para ahli membuat keputusan yang lebih baik, biasanya digunakan pada bidang medis dan keuangan.

Jenis Machine Learning

Algoritma Machine Learning dapat dilatih dengan berbagai Model, dengan masing-masing metode memiliki kelebihan dan kekurangannya sendiri. berdasarkan model pembelajaran mesin ini dibagi dalam empat jenis, antara lain supervised learning, unsupervised learning, semi-supervised learning dan reinforcement learning. Berikut penjelasan jenis-jenis machine learning (ML):

Supervised Learning

Supervised learning (Pembelajaran terawasi) adalah Jenis machine learning yang menggunakan teknik model data berlabel untuk melatih algoritma pembelajaran, dimana label dimaksud adalah untuk menyesuaikan atau memetakan setiap data input memiliki label atau output yang sesuai, bIasanya dikategorikan dengan “iya atau tidak dan Benar atau salah”. Tujuan Supervised Learning adalah memberikan prediksi data terbaru maupun akurat berdasarkan pemetaan data berlabel tersebut.

Unsupervised Learning

Unsupervised learning (Pembelajaran tak terawasi) adalah Jenis machine learning dimana teknik algoritma atau model dilatih menggunakan data yang tidak memiliki label. Data masukan tidak memiliki label atau keluaran yang sesuai, maksudnya adalah sampel data tersebut tidak memiliki label keluaran (jawaban) yang benar. Tujuan dari algoritma model ini adalah untuk menemukan pola, struktur tersembunyi dalam data atau pengetahuan informasi terbaru. Machine learning Jenis Unsupervised learning adalah kebalikan dari Supervised learning.

Semi-Supervised Learning

Semi-supervised learning (Pembelajaran semi-terawasi) adalah gabungan MOdel antara Unsupervised learning dan model Supervised learning (Pembelajaran terawasi), algoritma Semi-supervised learning menggunakan data berlabel dan data tak berlabel untuk melatih dan meningkatkan kinerja model. Jenis machine learning Semi-supervised learning ini berfungsi ketika berbagai macam dataset masuk sangat banyak baik itu data terstruktur maupun tidak dan sampel data tidak berlabel lebih banyak, algoritma gabungan dua model ini dapat saling membantu untuk mengurangi kekurangan/kelemahan satu sama lain.

Reinforcement Learning

Reinforcement learning (Pembelajaran penguatan) adalah Model pembelajaran yang hampir mirip dengan supervised learning, namun algoritma model ini tidak menggunakan data berlabel untuk melatih pembelajaran sistem. Sistem belajar dengan berinteraksi dengan lingkungan, dimana reinforcement learning menggunakan pengalaman membuat keputusan dan menghasilkan hasil terbaik. Reinforcement learning belajar seperti layaknya manusia berpikir mengatasi permasalahan, dimana algoritma model ini belajar berdasarkan langkah tindakannya pada lingkungan dengan menerima error sistem (feedback) dan mocoba langkah terbaik lanjutan untuk memperbaikinya sampai error teratasi.

Secara garis besar machine learning terbagi menjadi 3 jenis, Semi-supervised learning sering tidak disebutkan dalam jenis-jenis machine learning pada kebanyak sumber, ini disebabkan Semi-supervised learning mempunyai konsep yang sama dengan supervised learning dan unsupervised learning, Namun Semi-supervised learning adalah kombinasi antara jenis machine learning supervised learning dan unsupervised learning.

Ketika algoritma Machine Learning menjadi lebih canggih dan data menjadi lebih tersedia, hubungan antara keduanya semakin kuat. Aplikasi moderen melahirkan banyak produk seperti sistem pengenalan wajah, pengolahan bahasa alami, dan mobil otonom.

Kesimpulan

Machine Learning telah menjadi pilar penting dalam pengembangan kecerdasan buatan (AI) modern. Inti dari Machine Learning adalah kemampuan untuk mengekstrak pola, tren, dan wawasan dari data. Dimana ML memproses data dengan membuat prediksi dan pengambilan keputusan, otomatisasi dan adaptasi, mengenali pola, mengembangkan algoritma dan meningkatkan kinerja, hingga machine learning (ML) mampu menciptakan sistem yang dapat belajar, beradaptasi, dan membuat keputusan cerdas berdasarkan data.

Bakhel Share

Berbagi Itu Indah. Admin sekaligus Author Bakhel.com. Terimakasih atas kunjungannya.

Share this post