Apa Itu Machine Learning

Reinforcement Learning

Model belajar melalui mekanisme imbalan (reward) dan hukuman (penalty), dengan cara mengevaluasi hasil dari setiap tindakan. Pendekatan ini banyak digunakan dalam robotika dan sistem pengambilan keputusan dinamis.

Proses Pengembangan Model Machine Learning

Secara umum, proses pengembangan sistem ML melibatkan beberapa tahapan utama:

• Pengumpulan data: Menghimpun data dari sumber relevan (sensor, log aktivitas, data transaksi).
• Pra-pemrosesan data: Membersihkan dan menyiapkan data agar dapat digunakan secara efisien.
• Pelatihan model: Menggunakan algoritma tertentu (misalnya regresi, pohon keputusan, atau jaringan saraf) untuk belajar dari data.
• Evaluasi model: Mengukur performa model menggunakan data uji dan metrik seperti akurasi, precision, dan recall.
• Penerapan (deployment): Mengintegrasikan model ke dalam aplikasi atau sistem produksi.

Peran Machine Learning dalam Ekosistem AI Modern

Machine learning adalah fondasi dari berbagai inovasi AI saat ini, termasuk:

• Sistem rekomendasi di e-commerce dan streaming
• Pengenalan wajah dan suara
• Prediksi permintaan pasar atau perilaku konsumen

Chatbot cerdas dan model bahasa besar (LLMs)

Model-model seperti GPT-4 yang digunakan dalam Azure OpenAI dibangun dengan arsitektur deep learning yang pada dasarnya merupakan evolusi dari konsep machine learning berbasis jaringan saraf.

Kesimpulan