Machine learning adalah cabang AI yang berfokus dalam membuat algoritma. Lalu, belajar dari data dan meningkatkan akurasinya dari pengalaman, tanpa campur tangan manusia. Sebagai tindakan yang mengoptimalkan model, machine learning merupakan representasi matematis dari data itu sendiri.
Sehingga, dapat memprediksi atau menentukan respon yang tepat, bahkan ketika menerima input yang belum pernah dilihat sebelumnya. Semakin akurat model dapat memberikan tanggapan yang benar, semakin baik model telah belajar dari input data yang diberikan.
Cara kerja machine learning
Pada machine learning ada cara yang berbeda untuk mengekstrak informasi dari data, tergantung pada bagaimana algoritmanya dibangun. Umumnya, prosesnya membutuhkan sejumlah besar data yang memberikan respon yang diharapkan diberikan input tertentu.
Setiap pasangan input mewakili sebuah contoh dan lebih banyak contoh memudahkan algoritma untuk dipelajari. Itu karena setiap pasangan input cocok dengan garis, cluster, atau representasi statistik lain yang mendefinisikan domain masalah.
- Decision Process: Secara umum, algoritma machine learning digunakan untuk membuat prediction atau classification. Berdasarkan beberapa data input, yang dapat diberi label atau tidak, algoritma akan menghasilkan perkiraan tentang suatu pola dalam data.
- Error Function: Ini berfungsi untuk mengevaluasi prediksi model. Jika ada contoh yang diketahui, error function dapat membuat perbandingan untuk menilai keakuratan model.
- Model Optimization Process: Jika model dapat lebih cocok dengan data point dalam training set, maka bobot disesuaikan untuk mengurangi perbedaan antara contoh yang diketahui dan estimasi model. Algoritma akan mengulangi proses evaluasi dan pengoptimalan ini, memperbarui bobot secara mandiri hingga ambang batas akurasi terpenuhi.
Penerapan Pembelajaran Mesin Di Berbagai Industri
Machine learning telah menjadi alat yang sangat berharga dalam transformasi industri modern karena kemampuan untuk mengolah dan menganalisis data dengan cepat serta kemampuan untuk mengidentifikasi pola-pola yang kompleks. Ini memiliki banyak manfaat bagi berbagai jenis industri. Berikut adalah beberapa keuntungan utama pembelajaran mesin untuk berbagai industri:
- Health: Pembelajaran mesin digunakan untuk membuat obat dan perawatan baru, mendiagnosis penyakit, dan memprediksi hasil pasien. Misalnya, algoritma pembelajaran mesin dapat mendeteksi kanker atau penyakit lain dalam gambar medis.
- Customer service: Mesin pembelajaran juga digunakan untuk menyesuaikan interaksi pelanggan, menyelesaikan masalah pelanggan dengan lebih cepat, dan memprediksi kehilangan pelanggan. Salah satu contohnya adalah chatbot yang menggunakan sistem pembelajaran mesin dan AI untuk meniru percakapan manusia.
- Finance: Machine learning digunakan untuk membuat keputusan investasi, memprediksi tren pasar, dan menemukan penipuan. Algoritma pembelajaran mesin, misalnya, dapat digunakan untuk menemukan transaksi penipuan atau untuk memprediksi kemungkinan gagal bayar pinjaman. Loan Origination System adalah contoh aplikasi produk keuangan yang menggunakan Machine Learning untuk memprediksi risiko kredit dan menentukan kelayakan pinjaman.
- Manufacturing: Untuk memprediksi permintaan, mengoptimalkan proses produksi, dan meningkatkan kontrol kualitas, machine learning digunakan. Misalnya, Algoritma Pembelajaran Mesin dapat digunakan untuk menemukan produk yang cacat atau memprediksi berapa banyak produk yang akan terjual dalam jangka waktu tertentu.
Contoh Algoritma Machine Learning
Berikut adalah beberapa jenis algoritma machine learning yang umum digunakan:
1. Linear Regression
Linear regression adalah algoritma dasar yang bantu kita ngertiin hubungan antara dua variabel. Ini sering dipake buat nebak nilai angka dan ngertiin pengaruh berbagai faktor ke variabel target. Kalo udah paham linear regression, nanti bisa jadi dasar buat algoritma yang lebih rumit.
2. Logistic Regression
Mirip sama linear regression, logistic regression dipake buat nebak hasil. Tapi, ini khususnya buat masalah klasifikasi biner. logistic regression sering dipake di berbagai bidang, kayak diagnosa medis, penilaian kredit, dan deteksi spam.
3. Decision Trees
Decision Trees itu algoritma yang gampang dimengerti dan intuitif. Dia pake model keputusan kayak pohon dan kemungkinan hasilnya. Biasanya dipake buat tugas klasifikasi dan regresi. Decision Trees bisa bantu kita ngertiin hasilnya dan bisa jadi titik awal yang bagus buat pemula.
4. Random Forest
Random Forest tuh teknik pembelajaran yang gabungin beberapa pohon keputusan buat nebak hasil. Ini bisa nambahin akurasi dan ngurangin overfitting dibanding pohon keputusan tunggal. Random Forest sering dipake buat tugas klasifikasi dan regresi, jadi algoritma yang penting buat dipelajari.
5. Naive Bayes
Naive Bayes sendiri adalah algoritma probabilistik yang berdasar teorema Bayes. Dia terkenal karena kesederhanaan dan efisiensinya buat ngasih klasifikasi ke teks dan data kategorikal. Biasanya dipake buat analisis sentimen, filter spam, dan klasifikasi dokumen.
6. Support Vector Machines (SVM)
SVM itu algoritma yang kuat digunakan untuk tugas klasifikasi dan regresi. Cara kerjanya adalah dengan mencari hyperplane terbaik yang memisahkan titik-titik data ke dalam kelas yang berbeda. SVM efektif dalam menangani data berdimensi tinggi dan banyak digunakan dalam pengenalan gambar, klasifikasi teks, dan bioinformatika.
7. K-Nearest Neighbors (KNN)
KNN itu algoritma yang sederhana tapi kuat yang mengklasifikasikan titik-titik data baru berdasarkan kedekatan mereka dengan titik-titik data yang sudah diketahui. Ini adalah algoritma non-parametrik yang mudah dipahami dan diimplementasikan. KNN banyak digunakan dalam sistem rekomendasi dan pengenalan pola.
8. K-Means Clustering
K-Means clustering itu algoritma yang tidak terawasi yang mengelompokkan titik-titik data ke dalam kelompok berdasarkan kesamaan mereka. Ini sering digunakan dalam segmentasi pelanggan, kompresi gambar, dan deteksi anomali.
9. Principal Component Analysis (PCA)
PCA itu algoritma reduksi dimensi yang digunakan untuk mengubah data berdimensi tinggi menjadi subspace berdimensi lebih rendah. Ini membantu dalam memvisualisasikan dan memahami dataset yang kompleks.
10. Artificial Neural Networks (ANN)
Artificial Neural Networks adalah kelas algoritma yang terinspirasi oleh struktur saraf otak manusia. Mereka digunakan untuk tugas-tugas kompleks seperti pengenalan gambar, pemrosesan bahasa alami, dan pengenalan suara.
Dengan berkomitmen untuk meningkatkan keterampilan Data Science Anda, Anda dapat membuka pintu untuk peluang karir yang lebih besar dan menjadi aset berharga bagi perusahaan Anda. Jangan ragu untuk mencari sumber daya dan dukungan yang diperlukan untuk mencapai tujuan pembelajaran Anda.
