Konsep Dasar Machine Learning dan Bagaimana AI Belajar dari Data

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. 

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. 

Baca juga: Memahami Konsep Pengelolaan dan Penyimpanan Data dengan Edit Data C++

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. 

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. 

Baca juga: Memahami Cara Kerja "Data Mining" dan Hubungannya dengan Kecerdasan Buatan

Nah, begitu juga dengan komputer yang dilatih lewat machine learning. Secara umum, ada beberapa tahap bagi komputer dalam konsep machine learning:

Mengumpulkan Data

Baca juga: Memahami Struktur Kendali Pengulangan dalam Pemrograman: Konsep, Jenis Pengujian, Operator Logika, dan Penerapannya

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)