Machine learning adalah teknologi yang memungkinkan komputer belajar dari data, dengan tiga pendekatan utama: supervised learning (belajar dari data berlabel), unsupervised learning (menemukan pola dari data tanpa label), dan trial and error/reinforcement learning (belajar dari pengalaman dan feedback). Dengan ini kita bisa memanfaatkan sumber data untuk membantu dalam kehidupan kita sehari-hari.
SETIAP harinya, manusia menghasilkan data dalam jumlah luar biasa banyak. Mulai dari aktivitas di media sosial, belanja daring, hingga perjalanan yang direkam oleh aplikasi navigasi. Data ini ibarat sumber daya baru yang bernilai. Namun, data yang melimpah itu tidak bermanfaat tanpa adanya cara cerdas untuk mengolah dan memahaminya.
Nah, tantangannya adalah bagaimana cara mengubah data tersebut menjadi informasi yang bisa dipakai untuk membantu kita. Dari sinilah muncul teknologi cerdas yang bisa "belajar" sendiri dari data.Â
Teknologi ini sekarang jadi dasar banyak hal yang kita gunakan sehari-hari, mulai dari rekomendasi film, filter spam di email, sampai mobil yang bisa jalan sendiri. Teknologi itulah yang dikenal dengan nama machine learning.Â
Mau tau Penjelasanya? Yuk Simak baik-baik!
Apa itu Machine Learning?
Perkembangan teknologi digital saat ini tidak lepas dari kehadiran kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI) yang semakin pesat. Salah satu cabang penting dari AI adalah Machine Learning (ML), yaitu kemampuan komputer untuk belajar dan mengambil keputusan berdasarkan data.Â
Jika dulu komputer hanya menjalankan instruksi sesuai perintah yang jelas, kini dengan machine learning komputer dapat menemukan pola, membuat prediksi, hingga mengambil keputusan tanpa harus diprogram secara detail.
Cara Kerja Machine Learning
Cara kerja machine learning itu mirip seperti manusia belajar dari pengalaman. Bayangkan seorang anak kecil belajar mengenali buah. Awalnya dia diberi contoh gambar apel, pisang, dan jeruk. Lama-lama. Pada saat diberi gambar buah apel yang sudah pernah dilihat, si anak akan bisa menebak kalau buah itu adalah apel.Â
Nah, begitu juga dengan komputer yang dilatih lewat machine learning. Secara umum, ada beberapa tahap bagi komputer dalam konsep machine learning:
Mengumpulkan Data
Data adalah bahan bakar utama machine learning. Tanpa data, komputer tidak bisa belajar. Misalnya, kalau mau bikin sistem yang bisa membedakan email spam dan bukan spam, kita butuh ribuan contoh email yang sudah diberi label.
Melatih Model (Training)
Data yang sudah ada dimasukkan ke dalam algoritma machine learning. Algoritma ini akan mencoba mencari pola, hubungan, atau ciri khas dari data tersebut. Misalnya, sistem akan belajar bahwa email spam biasanya berisi kata-kata promosi berlebihan atau link mencurigakan.
Menguji Model (Testing)
Setelah model dilatih, ia diuji dengan data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya. Tujuannya untuk memastikan apakah model bisa mengenali pola dengan baik, bukan sekadar menghafal data latihan.
Prediksi dan Perbaikan
Kalau hasilnya belum akurat, model bisa diperbaiki. Bisa dengan menambahkan data baru, mengubah parameter, atau bahkan mengganti algoritma yang digunakan. Proses perbaikan ini terus dilakukan sampai hasil prediksi cukup bagus.
Intinya, machine learning bekerja dengan belajar dari data lama untuk kemudian membuat prediksi di masa depan. Semakin banyak data yang diberikan, semakin pintar juga modelnya, persis seperti manusia yang makin mahir setelah banyak berlatih.
Jenis-Jenis Machine Learning
1. Supervised Learning
Supervised learning adalah jenis machine learning di mana sistem dilatih menggunakan data yang sudah memiliki label atau jawaban yang benar. Ibaratnya, seperti seorang murid yang belajar dengan bimbingan guru. Contohnya, jika ingin melatih model untuk mengenali email spam, kita menyediakan ribuan contoh email yang sudah diberi label "spam" atau "bukan spam". Dari data ini, sistem akan mempelajari ciri-ciri email spam, lalu mampu mengklasifikasikan email baru dengan benar.
Metode ini banyak digunakan pada klasifikasi (misalnya pengenalan wajah, deteksi penyakit) dan regresi (misalnya memprediksi harga rumah berdasarkan luas dan lokasi).
2. Unsupervised Learning
Berbeda dengan supervised learning, unsupervised learning bekerja tanpa data berlabel. Sistem hanya diberi data mentah, lalu diminta menemukan pola atau pengelompokan di dalamnya. Misalnya, perusahaan e-commerce menggunakan unsupervised learning untuk menganalisis kebiasaan belanja pelanggan, kemudian mengelompokkan mereka ke dalam kategori tertentu. Dengan begitu, strategi promosi dapat disesuaikan dengan kebutuhan tiap kelompok.
Contoh penerapan unsupervised learning antara lain clustering (pengelompokan pelanggan, analisis pasar) dan dimensionality reduction (menyederhanakan data kompleks agar lebih mudah dianalisis).
3. Trial and Error (Reinforcement Learning)
Jenis lain yang tak kalah penting adalah reinforcement learning, sering juga dianggap sebagai metode trial and error. Pada pendekatan ini, sistem belajar dengan cara mencoba berbagai tindakan, kemudian mendapat umpan balik berupa "reward" (hadiah) atau "punishment" (hukuman). Semakin banyak percobaan yang dilakukan, sistem akan belajar strategi terbaik untuk mencapai tujuan.
Contoh gampangnya adalah vacuum cleaner pintar. Saat pertama kali dipakai, vacuum mungkin bergerak sembarangan, menabrak kursi, atau bolak-balik di tempat yang sama. Tapi setiap kali ia menabrak, sistem di dalamnya mencatat bahwa arah itu bukan pilihan yang baik. Sebaliknya, kalau ia berhasil menemukan jalur yang bersih tanpa hambatan, itu dianggap sebagai "reward".
Seiring waktu, vacuum cleaner jadi semakin pintar. Ia mulai bisa membedakan mana area kamar, mana dapur, dan di mana biasanya ada halangan seperti meja atau sofa. Dengan belajar dari pengalaman tadi, vacuum bisa membuat peta rumah yang lebih efisien. Hasilnya, ia tidak hanya membersihkan ruangan lebih cepat, tapi juga menghemat energi karena tidak lagi mengulangi kesalahan yang sama.
Kesimpulan
Machine learning adalah teknologi yang memungkinkan komputer belajar dari data, dengan tiga pendekatan utama: supervised learning (belajar dari data berlabel), unsupervised learning (menemukan pola dari data tanpa label), dan trial and error/reinforcement learning (belajar dari pengalaman dan feedback). Dengan ini kita bisa memanfaatkan sumber data untuk membantu dalam kehidupan kita sehari-hari. (Akbar)*
Follow Instagram @kompasianacom juga Tiktok @kompasiana biar nggak ketinggalan event seru komunitas dan tips dapat cuan dari Kompasiana. Baca juga cerita inspiratif langsung dari smartphone kamu dengan bergabung di WhatsApp Channel Kompasiana di SINI
