Machine Learning 101: Panduan untuk Memahami Mesin Pembelajaran

Di era perkembangan teknologi saat ini, sebagian besar orang tentu tidak asing lagi dengan artificial intelligence (AI). Bahkan teknologi kecerdasan buatan ini diklaim memiliki kemampuan untuk menggantikan beberapa tugas yang dilakukan oleh manusia.

Namun, hanya sebagian kecil orang yang tahu bahwa AI terdiri dari beberapa cabang, salah satunya adalah Machine Learning (ML) atau yang lebih dikenal dengan istilah mesin pembelajaran. Teknologi ini memungkinkan mesin atau komputer untuk belajar seperti manusia pada umumnya.

Machine learning dapat dengan mudah ditemui dalam kehidupan sehari-hari, terutama dalam bidang teknologi dan industri. Contohnya adalah aplikasi hiburan atau e-commerce yang menggunakan mesin pembelajaran untuk membantu pengguna menemukan apa yang mereka butuhkan.

Pada artikel ini akan membahas lebih lengkap mengenai machine learning mulai dari pengertian, cara kerja hingga contoh penggunaannya. Yuk, pelajari selengkapnya di bawah ini.

Apa yang Dimaksud Machine Learning?

Machine learning (mesin pembelajaran) adalah program komputer yang memiliki kemampuan untuk mengembangkan 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 yang ada, serta membuat prediksi atau mengambil keputusan berdasarkan pola-pola tersebut.

Proses pembelajaran dalam machine learning juga melibatkan penggunaan data sebagai input (data pelatihan) untuk melatih suatu model pembelajaran khusus. Selama pelatihan, model tersebut mampu mengenali pola dan hubungan yang ada dalam data.

Setelah melalui proses tersebut, model dapat digunakan untuk membuat prediksi atau melakukan tugas tertentu sesuai dengan tujuan awal dari implementasi mesin pembelajaran.

Baca juga: Kenali Apa itu Conversational AI, Manfaat dan Contoh Penerapannya

Kenapa Machine Learning Dibutuhkan?

Keberadaan machine learning telah memberikan kontribusi positif bagi berbagai aktivitas bisnis. Maka dari itu, banyak industri seperti manufaktur, ritel, perbankan, toko roti, dan perusahaan lainnya, telah mengadopsi teknologi mesin pembelajaran untuk meningkatkan efisiensi operasional mereka.

MIT Managemen Sloan School mengungkapkan machine learning akan mengubah setiap industri, baik secara cepat maupun lambat. Oleh karena itu, pemimpin bisnis perlu memiliki pemahaman tentang prinsip dasar, potensi, dan batasan teknologi mesin pembelajaran, walaupun tidak semua orang perlu memahami detail teknisnya

Terlebih, penggunaan machine learning terus berkembang dalam berbagai industri oleh pemain besar dan peneliti. Hal ini seiring kemampuan kecerdasan buatan ini yang dapat terus ditingkatkan sesuai kebutuhan, ditambah dengan proses yang lebih sederhana dan efisien dibandingkan pembuatan program baru.

Tidak hanya itu, mesin pembelajaran juga memberikan kesempatan bagi bisnis untuk mengolah dan menganalisis data yang memiliki volume dan kompleksitas yang lebih besar dalam waktu yang lebih singkat, yang pada akhirnya memberikan keuntungan yang signifikan.

Bagaimana Cara Kerja Machine Learning?

Machine learning melibatkan pelatihan algoritma untuk mengenali dan mengkategorikan berbagai jenis data. Setiap algoritma mesin pembelajaran bekerja berdasarkan fungsi matematika yang dimodifikasi.

Untuk memahami lebih jelasnya, bisa melihat contoh pelatihan algoritma machine learning berikut:

• Pertama untuk menghasilkan algoritma dibutuhkan beberapa kombinasi input atau output (i/o) seperti (2,10), (5,19) dan (9,31).
• Kemudian hitung hubungan input dan output menjadi o=3*i+4.
• Berikan tambahan input 7, lalu minta algoritma untuk memprediksi outputnya.
• Hasilnya, algoritma otomatis akan menentukan outputnya sebagai 25.

Penjelasan tersebut memberikan pemahaman dasar cara kerja mesin pembelajaran. Pelatihan mesin pembelajaran sesungguhnya melibatkan data matematis yang lebih kompleks.

Sebab keakuratan output yang dihasilkan mesin pembelajaran secara langsung tergantung pada besarnya input yang diberikan. Namun selama sistem komputer memiliki data yang cukup dan daya komputasi yang memadai, memproses data kompleks bukan masalah berat.

Contoh Machine Learning

Survei Deloitte tahun 2020 menemukan bahwa 67% perusahaan menggunakan pembelajaran mesin, dan 97% lainnya berencana untuk menggunakannya di tahun depan.

Bahkan perusahaan terkemuka seperti Facebook, Google, dan Uber telah menjadikan machine learning sebagai bagian sentral dari operasional produk mereka.

Selain itu, Anda juga bisa menemukan contoh adopsi machine learning pada produk atau layanan sehari-hari seperti berikut

1. Media Sosial

Media sosial sudah tidak terpisahkan dari aktivitas pengguna internet. Tapi tahukah Anda, bahwa machine learning memiliki peran yang signifikan dalam berbagai fitur platform media sosial seperti berikut:

• Facebook: menyediakan fitur yang mampu memindai foto yang Anda masukkan untuk memberikan saran akun teman untuk di-tag di foto. Selain itu, produk Meta ini juga akan menampilkan iklan yang sudah dipersonalisasikan sesuai dengan minat atau topik ketertarikan Anda.
• Instagram: menggunakan mesin pembelajaran untuk memprioritaskan postingan berdasarkan relevansi dengan minat Anda, waktu unggahan, serta kepopulerannya.
• Pinterest: memiliki sistem yang mampu mengenali objek di dalam gambar atau ‘pin’, kemudian merekomendasikan pin-pin lain yang serupa.
• Snapchat: menyediakan berbagai macam filter wajah. Dengan menggunakan mesin pembelajaran, sistem Snapchat akan memproses perubahan ekspresi wajah yang dimunculkan dalam bentuk filter animasi atau topeng digital yang berubah mengikuti pergerakan wajah.

Baca juga: Pengertian Pemasaran Media Sosial, Manfaat dan Strateginya

2. Virtual assistant

Contoh machine learning lainnya bisa 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

Marketplace merupakan wadah yang menghubungkan penjual dengan pembeli. Penerapan mesin pembelajaran pada marketplace dengan berbagai cara, seperti rekomendasi produk, iklan produk, penggunaan chatbot, pengklasifikasian produk, dan lain-lain.

Melalui penerapan machine learning, marketplace dapat memberikan rekomendasi produk yang relevan kepada pengguna berdasarkan preferensi dan riwayat pembelian mereka.

Selain itu, sejumlah marketplace juga menawarkan chatbot yang mendukung interaksi dengan pembeli lebih efisien dengan respon yang cepat dan responsif. Machine learning juga membantu dalam mengklasifikasikan produk ke dalam kategori yang sesuai dan melakukan analisis data untuk pemahaman pasar yang lebih baik.

4. Perbankan

Di bidang perbankan dan keuangan, machine learning memiliki peran yang signifikan. Algoritma mesin pembelajaran terbukti efektif dalam mendeteksi kecurangan dengan memantau aktivitas pengguna secara cermat.

Machine learning dapat mengevaluasi apakah aktivitas yang dilakukan oleh pengguna tersebut sesuai dengan pola perilaku yang biasa mereka lakukan. Jika terdapat aktivitas yang mencurigakan, sistem akan mengidentifikasinya dan memberi tanda pada pengguna tersebut.

Melalui penggunaan mesin pembelajaran, perbankan dan industri keuangan dapat meningkatkan pengawasan keamanan, mendeteksi aktivitas yang mencurigakan, dan meningkatkan keputusan investasi.

5. Kesehatan

Terakhir, contoh penerapan machine learning yang tak kalah penting dalam dunia kesehatan. 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. Hal ini memungkinkan dunia untuk terus mengembangkan obat-obatan yang dibutuhkan.

Machine learning berperan dalam penemuan obat dalam tahap awal, karena hasil analisisnya dapat membantu mengurangi biaya dan waktu yang dibutuhkan untuk riset.

Baca juga: 13 Contoh Penerapan Artical Intelligence (AI) dalam Kehidupan Sehari-hari

Optimalkan Penggunaan Machine Learning dan Raih Keuntungan

Banyak sekali manfaat yang didapatkan dari machine learning terutama untuk kepentingan bisnis. Kemampuan belajar mandiri dan memberikan prediksi akan suatu hal membuatnya, makin digemari baik oleh pebisnis atau profesional.

Salah satu contoh teknologi yang menerapkan machine learning bisa Anda temukan pada asisten virtual seperti chatbot. Teknologi chatbot mengembangkan respon sesuai dengan kebutuhan penggunanya.

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.

Jadi tunggu apa lagi? Coba Gratis gratis chatbot AI terintegrasi machine learing selama 14 hari dari Mekari Qontak, atau konsultasikan kebutuhan bisnis Anda bersama tim support Mekari Qontak!