- Machine Learning adalah cabang dari AI yang memungkinkan program komputer mengembangkan algoritmanya secara mandiri dengan menganalisis data
- Manfaat machine learning diantaranya otomatisasi tugas rutin, pengambilan keputusan yang lebih akurat (real-time), dan meningkatkan pengalaman pelanggan melalui personalisasi konten atau produk.
- Cara kerja machine learning melibatkan tahapan pemberian data pelatihan, identifikasi hubungan matematis antar data, hingga menghasilkan prediksi otomatis yang akurat.
- Machine learning terbagi menjadi empat jenis yakni Supervised, Unsupervised, Semi-Supervised, dan Reinforcement Learning.
Teknologi machine learning (ML) menjadi salah satu cabang penting dari artificial intelligence (AI) yang memungkinkan komputer untuk belajar dan meningkatkan kinerjanya tanpa perlu diprogram secara eksplisit.
Meskipun AI sudah menjadi sorotan utama karena kemampuannya menggantikan tugas manusia, namun nyatanya machine learning yang memiliki peran utama dalam membuat personalisasi dan rekomendasi otomatis yang ditemukan pada berbagai platform teknologi dan industri saat ini.
Pelajari selengkapnya terkait cara kerja, jenis, hingga contoh penggunaan machine learning pada blog Mekari Qontak di bawah ini.
Apa itu Machine Learning?
Machine learning (ML) adalah cabang dari artificial intelligence (AI) yang memiliki kemampuan untuk mengembangkan dan menyempurnakan algoritma secara mandiri tanpa memerlukan arahan langsung dari pengguna.
Program ini mengintegrasikan berbagai model pembelajaran dari disiplin ilmu seperti statistika, matematika, dan data mining untuk menganalisis data, mengidentifikasi pola-pola tersembunyi, serta membuat keputusan berdasarkan pola-pola tersebut.
Proses pembelajaran dalam machine learning juga melibatkan penggunaan data sebagai input (data pelatihan) untuk melatih suatu model pembelajaran khusus, sehingga dapat digunakan untuk mengklasifikasi dokumen, melabeli gambar, atau memprediksi hasil akurat.
Baca juga: Conversational AI: Definisi, Manfaat, Jenis dan ContohnyaManfaat Machine Learning bagi Bisnis
Menurut Survei Deloitte, 67% perusahaan telah menggunakan pembelajaran mesin, dan 97% lainnya berencana untuk menggunakannya.
Hal tersebut menandakan bahwa machine learning berkontribusi positif bagi bisnis dan mendatangkan berbagai manfaat, diantaranya sebagai berikut.
- Otomatisasi tugas rutin: Algoritma pembelajaran mesin dapat memfilter, mengurutkan, dan mengklasifikasikan data yang menyita banyak waktu, sehingga meningkatkan produktivitas.
- Pengambilan keputusan yang akurat: Machine learning dapat memproses volume data besar secara real-time dan mengidentifikasi pola tak terduga yang mendukung keputusan berbasis data.
- Meningkatkan pengalaman dan retensi pelanggan: Machine learning dapat mendorong personalisasi yang relevan yang secara langsung berdampak pada peningkatan loyalitas merek dan retensi.
- Optimasi operasi bisnis: Melalui analitik prediktif dan pemrosesan data yang efisien, machine learning membantu bisnis mengoptimalkan seluruh aspek operasional mereka
Baca juga: Rekomendasi Aplikasi AI dan Contohnya Berdasarkan Aktivitas Pengguna dan BisnisCara Kerja Machine Learning
Cara kerja machine learning pada dasarnya melibatkan serangkaian tahapan yang berulang, sebagai berikut.
- Pemberian data pelatihan: Algoritma diberikan kombinasi pasangan input (i) dan output (o) awal, seperti (2,10), (5,19), dan (9,31).
- Identifikasi hubungan: Algoritma kemudian secara otomatis menghitung dan menemukan hubungan matematis yang mendasari data tersebut, yaitu: o = 3*i+4.
- Permintaan prediksi: Ketika diberikan input baru, misalnya i=7, algoritma diminta untuk memprediksi output-nya.
- Hasil prediksi otomatis: Berdasarkan hubungan yang telah dipelajari, algoritma akan secara otomatis menentukan output yang diprediksi adalah 25.
Perlu dicatat bahwa keakuratan hasil prediksi secara langsung bergantung pada besarnya dan kompleksitas data input yang diberikan, meskipun sistem komputer modern mampu memproses data yang rumit dengan daya komputasi yang memadai.
Baca juga: Rekomendasi Software Workflow Automation Terbaik untuk Meningkatkan Efisiensi BisnisJenis-Jenis Machine Learning
Algoritma machine learning dikelompokkan berdasarkan cara mereka belajar dari data. Berikut adalah empat tipe utamanya.
1. Supervised Learning
Algoritma ini dilatih menggunakan data yang telah diberi label, di mana setiap input dipasangkan dengan output yang benar.
Tujuannya adalah memprediksi output untuk data baru berdasarkan hubungan yang sudah dipelajari dari data pelatihan. Contoh penerapannya meliputi klasifikasi email dan sistem prediksi harga rumah.
2. Unsupervised Learning
Model dilatih menggunakan data yang tidak diberi label, sehingga algoritma harus mencari struktur atau pola tersembunyi secara mandiri.
Tujuan utamanya adalah mengelompokkan data sejenis (clustering) atau menemukan asosiasi dalam set data yang besar. Hal ini sering digunakan untuk segmentasi pelanggan dalam pemasaran atau sistem rekomendasi produk.
3. Semi-Supervised Learning
Metode ini merupakan gabungan dari kedua tipe sebelumnya, memanfaatkan sejumlah kecil data berlabel bersama dengan data tidak berlabel dalam jumlah besar untuk melatih sistem.
Teknik ini sangat berguna untuk mengatasi keterbatasan biaya serta waktu yang diperlukan untuk melabeli semua data secara manual oleh manusia.
4. Reinforcement Learning
Algoritma belajar melalui interaksi berkelanjutan dengan lingkungannya, mengambil tindakan dan menerima hadiah (reward) atau hukuman (penalty) sebagai umpan balik.
Tujuannya adalah untuk memaksimalkan total hadiah kumulatif, yang menghasilkan strategi optimal untuk mencapai tujuan akhir. Contoh populer termasuk melatih robot atau AI dalam permainan kompleks seperti catur.
Baca juga: Analisis Data: Pengertian, Jenis, dan Tahapan AnalisisnyaContoh Penggunaan Machine Learning
Perusahaan terkemuka seperti Facebook, Google, dan Uber telah menjadikan machine learning sebagai bagian sentral dari operasional produk mereka. Berikut adalah beberapa contohnya, antara lain.
1. Media Sosial
Media sosial sudah tidak terpisahkan dari aktivitas pengguna internet dan machine learning memiliki peran yang signifikan dalam berbagai fitur platform media sosial, seperti berikut:
- Facebook: Menyediakan fitur pemindaian foto untuk menyarankan akun teman yang dapat di-tag. dan menampilkan iklan yang dipersonalisasi berdasarkan minat dan topik ketertarikan Anda.
- Instagram: Menggunakan machine learning untuk memprioritaskan postingan di feed berdasarkan relevansi minat pengguna, waktu unggahan, dan tingkat kepopuleran konten.
- Pinterest: Memiliki sistem yang dapat mengenali objek dalam gambar (pin), lalu merekomendasikan pin-pin lain yang memiliki visual atau topik serupa.
- Snapchat: Menggunakan mesin pembelajaran untuk memproses dan menyesuaikan perubahan ekspresi wajah, yang kemudian dimunculkan dalam bentuk filter animasi.
Baca juga: Mengenal Pemasaran Media Sosial, Manfaat dan Strateginya2. Virtual Assistant
Contoh machine learning lainnya dapat Anda temui pada asisten virtual, seperti Siri, Alexa, Cortana, hingga Google Assistant.
Asisten virtual ini memanfaatkan mesin pembelajaran untuk merespons perintah saat diminta untuk membuat jadwal rapat, mencari informasi secara online, mengatur lampu, dan lainnya.
Melalui pembelajaran dari data interaksi sebelumnya, asisten virtual ini dapat menyediakan solusi yang lebih relevan dan personal, mengerti preferensi pengguna, serta beradaptasi dengan kebutuhan individu dari waktu ke waktu.
3. Rekomendasi Marketplace dan Streaming
Perusahaan seperti Amazon, Netflix, dan Spotify menggunakan machine learning untuk menganalisis riwayat pembelian atau tontonan Anda, preferensi, dan pola pencarian.
Hasilnya adalah pemberian rekomendasi produk, film, atau musik yang sangat relevan, yang secara signifikan meningkatkan up-selling dan retensi pelanggan.
4. Perbankan dan Keuangan
Algoritma machine learning memainkan peran vital dalam keamanan keuangan, terutama dalam deteksi kecurangan (fraud detection).
Sistem ini memantau aktivitas pengguna secara cermat dan membandingkannya dengan pola perilaku normal untuk mengidentifikasi dan menandai transaksi yang mencurigakan.
5. Kesehatan dan Medis
Secara umum penerapan machine learning dalam bidang medis membantu meningkatkan ketepatan diagnosis, pengobatan, dan pengembangan obat.
Bahkan mesin pembelajaran ini memiliki kemampuan untuk mendiagnosis penyakit yang sulit didiagnosis secara manual. Misalnya dalam bidang perawatan radioterapi, teknologi mesin pembelajaran telah meningkatkan efektivitas perawatan.
Selain itu, dengan menggunakan data terkait epidemi dari wabah sebelumnya, para ilmuwan dapat menggunakan machine learning untuk membuat prediksi wabah yang potensial.
Baca juga: Rekomendasi Aplikasi AI dan Contohnya Berdasarkan Aktivitas Pengguna dan BisnisOptimalkan Penggunaan Machine Learning dengan Solusi Mekari Qontak!
Banyak sekali manfaat yang didapatkan dari machine learning terutama untuk kepentingan bisnis. Salah satu contoh penerapan teknologi machine learning dapat ditemukan pada asisten virtual seperti chatbot.
Mekari Qontak menawarkan chatbot AI terbaik di Indonesia yang memiliki sistem machine learning. Anda cukup melatihnya saat awal, setelah itu integrasi NLP dalam Chatbot Mekari Qontak akan secara otomatis dan mandiri memberikan respon yang relevan.
Mekari Qontak telah dipercaya lebih dari 3500+ perusahaan ternama di Indonesia. Tidak hanya itu saja, Mekari Qontak juga telah tersertifikasi ISO 27001 untuk memastikan keamanan informasi data pelanggan.
Segera dapatkan uji coba gratis Chatbot AI Mekari Qontak atau konsultasikan kebutuhan automasi bisnis Anda bersama tim ahlinya tanpa dipungut biaya!
Pertanyaan yang Sering Diajukan Tentang Machine Learning (FAQ)
Apa bahasa pemrograman yang paling sering digunakan untuk mengembangkan Machine Learning?
Apa bahasa pemrograman yang paling sering digunakan untuk mengembangkan Machine Learning?
Bahasa pemrograman yang paling populer dan dominan digunakan dalam pengembangan Machine Learning adalah Python, karena ekosistemnya yang luas dan didukung oleh banyak library (seperti TensorFlow, PyTorch, dan Scikit-learn). Bahasa lain seperti R dan Java juga sering digunakan.
Berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk melatih model Machine Learning?
Berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk melatih model Machine Learning?
Waktu pelatihan sangat bervariasi, mulai dari beberapa detik hingga berbulan-bulan. Ini sangat bergantung pada beberapa faktor, termasuk ukuran dan kompleksitas set data, jenis algoritma yang digunakan, dan ketersediaan serta kekuatan perangkat keras komputasi (CPU).
Apa tantangan terbesar yang dihadapi dalam mengimplementasikan Machine Learning?
Apa tantangan terbesar yang dihadapi dalam mengimplementasikan Machine Learning?
Tantangan terbesar biasanya terkait dengan kualitas dan kuantitas data. Jika data yang digunakan kotor, bias, atau tidak cukup besar, model yang dihasilkan bisa menjadi tidak akurat atau bias. Selain itu, masalah keterbatasan sumber daya komputasi dan etika data juga menjadi tantangan utama.
