Apa itu Machine Learning?

Di era digital saat ini, kita sering mendengar istilah Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning. Mulai dari rekomendasi film di Netflix, asisten suara seperti Siri, hingga sistem deteksi wajah di smartphone kita—semuanya digerakkan oleh teknologi ini. Namun, apa sebenarnya yang terjadi di balik layar?

Banyak yang mengira Machine Learning adalah hal ajaib atau sekadar tren teknologi sesaat. Padahal, ia adalah cabang ilmu yang memungkinkan komputer untuk "belajar" dari data tanpa harus diprogram secara eksplisit untuk setiap tugas. Sederhananya, jika biasanya manusia memberi instruksi kaku pada komputer, dengan Machine Learning, kita memberikan data agar komputer bisa menemukan polanya sendiri.

Blog ini disusun untuk membantu Anda memahami:

Definisi dasar Machine Learning dengan bahasa yang sederhana.

Perbedaan machine learning dengan Artificial Intelligence (Kecerdasan Buatan).

Contoh nyata bagaimana teknologi ini mempermudah hidup kita sehari-hari.

Mari kita kupas tuntas bagaimana "mesin yang belajar" ini sedang mengubah wajah dunia dan mengapa memahaminya menjadi sangat penting bagi kita di masa depan.

A. Definisi Machine Learning

Machine learning adalah tipe kecerdasan buatan yang melakukan tugas analisis data tanpa instruksi eksplisit. Teknologi machine learning dapat memproses data historis dalam jumlah yang besar, mengidentifikasi pola, dan memprediksi hubungan baru antara data yang sebelumnya tidak diketahui. Anda dapat melakukan tugas klasifikasi dan prediksi pada dokumen, gambar, angka, dan tipe data lainnya.

Misalnya, organisasi keuangan dapat melatih sistem machine learning untuk mengklasifikasikan transaksi palsu dan asli. Sistem tersebut mengidentifikasi pola dalam data yang diketahui untuk menebak atau memprediksi secara akurat apakah transaksi baru itu asli atau tidak.

1. Apa itu machine learning dalam penjelasan sederhana?

ML adalah kependekan dari Machine Learning yang merupakan cabang dari kecerdasan buatan (AI) dan ilmu komputer yang memanfaatkan data dan algoritma untuk memungkinkan sistem AI belajar dan berkembang dengan cara yang mirip dengan manusia, yang secara progresif meningkatkan keakuratannya dari waktu ke waktu.

2. Bagaimana cara kerja machine learning?

Gagasan utama di balik machine learning adalah hubungan matematis yang ada antara semua kombinasi data input dan output. Model machine learning tidak mengetahui hubungan ini sebelumnya, tetapi dapat menebak jika diberi contoh yang cukup dari set data input dan output. Hal ini berarti setiap algoritma machine learning dibangun di seputar fungsi matematika yang dapat dimodifikasi. Prinsip yang mendasarinya dapat dipahami seperti ini:

Kami “melatih” algoritme tersebut dengan memberinya kombinasi input/output (i,o) berikut – (2,10), (5,19), dan (9,31)
Algoritme tersebut mengomputasi hubungan antara input dan output menjadi: o=3*i+4
Selanjutnya, kami memberinya input 7 dan memintanya untuk memprediksi output. Algoritma tersebut dapat secara otomatis menentukan output-nya menjadi 25.

Meskipun ini adalah pemahaman dasar, machine learning berfokus pada prinsip bahwa sistem komputer dapat menghubungkan semua titik data kompleks secara matematis selama sistem komputer tersebut memiliki data dan daya komputasi yang cukup untuk memprosesnya. Oleh karena itu, keakuratan output tersebut secara langsung berkorelasi dengan besarnya input yang diberikan. Berikut adalah fase machine learning.

B. Apa Perbedaan antara AI dan Machine Learning?

Kecerdasan Buatan (AI) adalah istilah umum untuk beragam strategi dan teknik yang dapat digunakan untuk membuat mesin menjadi lebih menyerupai manusia. AI mencakup semua hal mulai dari asisten cerdas, seperti Alexa hingga penyedot debu robotik dan mobil otonom. Machine learning (ML) adalah salah satu dari sekian banyak cabang AI. ML adalah ilmu pengembangan algoritma dan model statistik yang digunakan sistem komputer untuk melakukan tugas-tugas kompleks tanpa perlu instruksi langsung. Sistem ini mengandalkan pola dan inferensi. Sistem komputer menggunakan algoritma ML untuk memproses data historis dalam jumlah besar dan mengidentifikasi pola data. Meskipun machine learning adalah AI, tetapi tidak semua aktivitas AI adalah machine learning.

1. Apa saja persamaan antara AI dan machine learning?
Machine learning (ML) merupakan cabang khusus dari kecerdasan buatan (AI). Namun, kedua bidang ini lebih dari sekadar dasar otomatisasi dan pemrograman untuk menghasilkan output berdasarkan analisis data kompleks.
Pemecahan masalah dengan cara yang menyerupai manusia
Solusi kecerdasan buatan dan machine learning (AI/ML) cocok untuk tugas-tugas kompleks yang umumnya melibatkan hasil yang presisi berdasarkan pengetahuan yang dipelajari.
Misalnya, mobil AI otonom menggunakan penglihatan komputer untuk mengenali objek di bidang pandangnya dan pengetahuan tentang peraturan lalu lintas untuk menavigasi kendaraan.
Algoritma ML untuk harga properti, misalnya, menerapkan pengetahuan tentang harga jual sebelumnya, kondisi pasar, denah lantai, dan lokasi untuk memprediksi harga rumah.

2. Perbedaan utama: AI vs. machine learning
Machine learning (ML) adalah cabang khusus dari kecerdasan buatan (AI). ML memiliki cakupan dan fokus yang terbatas dibandingkan dengan AI. AI mencakup beberapa strategi dan teknologi yang berada di luar cakupan machine learning.
Berikut adalah beberapa perbedaan utama di antara keduanya.
a. Tujuan
Tujuan dari setiap sistem AI adalah agar mesin menyelesaikan tugas manusia yang kompleks secara efisien. Tugas semacam itu dapat melibatkan pembelajaran, pemecahan masalah, dan pengenalan pola.
Di sisi lain, tujuan dari ML adalah agar mesin menganalisis data dalam volume besar. Mesin akan menggunakan model statistik untuk mengidentifikasi pola dalam data dan memberikan hasil. Hasil tersebut memiliki probabilitas kebenaran atau tingkat kepercayaan yang terkait.
b. Metode
Bidang AI mencakup berbagai metode yang digunakan untuk memecahkan beragam masalah. Metode ini mencakup algoritma genetik, jaringan neural, deep learning, algoritma pencarian, sistem berbasis aturan, dan machine learning itu sendiri.
Dalam ML, metode dibagi menjadi dua kategori besar: pembelajaran yang diawasi dan pembelajaran tanpa pengawasan. Algoritma ML yang diawasi belajar untuk memecahkan masalah menggunakan nilai data yang berlabel input dan output. Pembelajaran tanpa pengawasan bersifat lebih eksploratif dan mencoba menemukan pola tersembunyi dalam data yang tidak berlabel.
c. Implementasi
Proses pembangunan solusi ML biasanya melibatkan dua tugas:
Memilih dan menyiapkan set data pelatihan
Memilih strategi atau model ML yang sudah ada sebelumnya, seperti regresi linier atau pohon keputusan
Ilmuwan data memilih fitur data penting dan memasukkannya ke dalam model untuk pelatihan. Mereka terus menyempurnakan set data dengan data yang diperbarui dan pemeriksaan kesalahan. Kualitas dan keragaman data akan meningkatkan keakuratan model ML.
d. Persyaratan
Solusi ML memerlukan set data dengan beberapa ratus titik data untuk pelatihan, serta daya komputasi yang cukup untuk dijalankan. Satu instans server atau satu klaster server kecil mungkin sudah cukup, tergantung pada aplikasi dan kasus penggunaan Anda.
Sistem cerdas lainnya mungkin memiliki persyaratan infrastruktur yang berbeda, yang bergantung pada tugas yang ingin Anda capai dan metodologi analisis komputasi yang Anda gunakan. Kasus penggunaan komputasi tinggi membutuhkan beberapa ribu mesin yang bekerja bersama-sama untuk mencapai tujuan yang kompleks.
Namun, perlu diperhatikan bahwa baik fungsi AI maupun ML prabangun saat ini sudah tersedia. Anda dapat mengintegrasikannya ke dalam aplikasi melalui API tanpa perlu sumber daya tambahan.
C. Pengertian AI dan ML menyurut para ahli
berikut adalah beberapa pengertian para ahli;
1. machine learning
a. Arthur Samuel
Mendefinisikan pengertian machine learning sebagai sebuah pertanyaan “how can computers learn to solve problems without being explicitly programmed?” yaitu bagaimana agar komputer dapat berjalan untuk memecahkan masalah sendiri tanpa harus diprogram secara eksplisit [2]. Untuk pemrograman sendiri, ML biasanya menggunakan Library Python atau menggunakan R.
b. Tom Mitchell
Menyatakan bahwa “Machine Learning is a program is said to learn from experience E with respect to some task T and some performance measure P, if its performance on T, as measured by P, improves with experience E“.
Jadi Tom Mitcell memberikan definisi yang formal dan banyak digunakan dalam lingkungan akademik. ML dijabarkan sebagai program yang diperintahkan untuk belajar dari Experience E yang bergantung pada task T dan pengukuran performance P.

2. Artificial Intelligence (AI)

Secara umum, definisi kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence adalah teknologi yang dirancang untuk meniru kemampuan manusia dalam berpikir, belajar, dan membuat keputusan.

AI memungkinkan mesin untuk memproses informasi, mengenali pola, dan menyelesaikan tugas-tugas tertentu yang sebelumnya memerlukan intervensi manusia.

Dengan kata lain, AI bertujuan untuk menciptakan sistem yang bisa berpikir secara mandiri, belajar dari pengalaman, dan meningkatkan kinerjanya seiring waktu.

a. John McCarthy

Pengertian AI menurut John McCarthy, yang dikenal sebagai salah satu pendiri kecerdasan buatan:
Ilmu dan teknik dalam menciptakan mesin yang cerdas, khususnya dalam mengembangkan program atau aplikasi komputer yang dapat berperilaku seperti manusia.
Tujuan utama dari AI adalah untuk menciptakan sistem yang dapat belajar, memahami, dan berperilaku secara cerdas.

b. Luger dan Stubblefield

Menurut Luger dan Stubblefield (1993), Artificial Intelligence adalah cabang ilmu komputer yang berkaitan dengan otomatisasi perilaku cerdas. Definisi ini menekankan pada kemampuan mesin untuk melakukan tugas-tugas yang biasanya memerlukan kecerdasan manusia.

c. Haag dan Keen

Haag dan Keen (1996) mendefinisikan AI sebagai bidang studi yang berkaitan dengan penangkapan, pemodelan, dan penyimpanan kecerdasan manusia dalam sistem teknologi informasi. Hal ini bertujuan untuk memfasilitasi proses pengambilan keputusan yang biasanya dilakukan oleh manusia.

d. Russell dan Norvig

Russell dan Norvig menyatakan bahwa AI adalah kemampuan komputer atau robot untuk meniru fungsi kognitif manusia, seperti memecahkan masalah dan belajar dari pengalaman. Definisi ini menunjukkan bahwa AI tidak hanya tentang pemrograman tetapi juga tentang pengembangan kemampuan berpikir.

e. Harvei Desmon Hutahaean

Menurut Harvei Desmon Hutahaean (2016), AI adalah cabang ilmu komputer yang berfokus pada pengautomatisasian tingkah laku cerdas. Definisi ini mencakup kemampuan mesin untuk berpikir, menimbang tindakan, dan mengambil keputusan seperti manusia

Cari Blog Ini