Apa itu Pembelajaran Mesin? – Panduan Utama

Diterbitkan: 2020-12-31

Tahukah Anda bahwa 82% pakar pemasaran menggunakan AI dan pembelajaran mesin untuk meningkatkan semua aspek teknik penyesuaian mereka? Pada artikel ini, kami akan menjelaskan semua yang perlu Anda ketahui tentang ML. Menikmati!

Dalam artikel ini
  • Definisi Pembelajaran Mesin
  • Cara kerja pembelajaran mesin
  • Pentingnya ML
  • Mengapa menggunakan pembelajaran mesin
  • Aplikasi pembelajaran mesin
  • Jenis Pembelajaran Mesin
  • Teknik ML
  • Contoh pembelajaran mesin
  • Pro dan Kontra pembelajaran mesin
  • Pembelajaran mesin masa depan
  • Tren dalam pembelajaran mesin

Apa itu Pembelajaran Mesin

Pembelajaran mesin adalah disiplin Kecerdasan Buatan yang berfokus pada pengembangan aplikasi yang meningkatkan akurasinya dan belajar dari pengalaman dari waktu ke waktu, tanpa pemrograman manusia yang memerintahkan mereka untuk melakukannya. Aplikasi pembelajaran mesin belajar dari data untuk meningkatkan akurasi prediksi atau pengambilan keputusan dari waktu ke waktu.

Dalam ML, algoritme 'diajarkan' bagaimana mengidentifikasi fitur dan pola dalam jumlah data yang sangat besar sehingga dapat sampai pada prediksi dan keputusan berdasarkan data baru. Kualitas algoritme akan menentukan seberapa akurat prediksi dan keputusan saat menganalisis data tambahan.

Bagaimana Pembelajaran Mesin Bekerja?

Pada dasarnya ada 4 langkah dalam mengembangkan model atau aplikasi ML. Mereka:

Langkah 1: Pilih dan atur kumpulan data pelatihan Anda

Data pengajaran adalah kumpulan data yang mewakili informasi yang akan diserap oleh aplikasi pembelajaran mesin untuk memecahkan tantangan yang dibangun untuk diperbaiki. Dalam situasi tertentu, data pengajaran diberi label data – dirancang untuk memilih klasifikasi dan fitur yang harus dikenali model. Kumpulan data lainnya tidak berlabel; dengan demikian model akan menghapus karakteristik tersebut dan mengalokasikan kategorisasinya sendiri.

Meskipun demikian, data pengajaran harus disiapkan dan dipindai secara memadai untuk anomali atau kesalahan yang dapat mempengaruhi pelatihan. Ini harus dikategorikan menjadi 2 subset: subset pengajaran, yang akan digunakan untuk mengajarkan model, dan subset analisis, yang digunakan untuk mengevaluasi dan menyempurnakannya.

Langkah 2: Pilih algoritme untuk dioperasikan pada kumpulan data pengajaran

Jenis algoritma ditentukan oleh jenisnya (apakah berlabel atau tidak berlabel), jumlah data dalam data pengajaran, dan jenis masalah yang akan diperbaiki. Di bawah ini adalah jenis umum dari algoritma ML yang akan digunakan ketika data berlabel:

  • Algoritme resesi (seperti regresi linier dan logistik, serta mesin vektor pendukung).
  • Pohon keputusan
  • Algoritme berbasis instans
  • Data yang tidak berlabel menggunakan algoritme berikut:
  • Algoritma pengelompokan
  • Algoritma asosiasi
  • Jaringan saraf

Langkah 3: Mengajarkan algoritma untuk membangun aplikasi

Mengajarkan algoritme adalah proses penting, yang melibatkan variabel operasi melalui algoritme, membuat perbandingan antara keluaran dan hasil yang seharusnya dihasilkan, menyesuaikan bias dan bobot dalam algoritme yang mungkin menghasilkan hasil yang lebih akurat, dan menguji variabel lagi hingga algoritma memberikan hasil yang diinginkan sebagian besar waktu. Algoritme yang akhirnya terlatih dan tepat adalah aplikasi pembelajaran mesin.

Langkah 4: Memanfaatkan dan menyempurnakan aplikasi

Langkah terakhir adalah menggunakan aplikasi dengan data baru sehingga dapat meningkatkan efektivitas dan akurasi dari waktu ke waktu. Sumber data baru akan ditentukan oleh masalah yang sedang dipecahkan. Misalnya, aplikasi pembelajaran mesin yang dibuat untuk mendeteksi spam akan menyerap pesan email, tetapi aplikasi ML yang menjalankan robot penyedot debu akan menggunakan data yang dihasilkan dari interaksi dunia nyata dengan objek baru atau furnitur yang dipindahkan di dalam ruangan.

Mengapa Pembelajaran Mesin itu penting

Karena faktor-faktor seperti peningkatan variasi dan volume data yang tersedia, penyimpanan data yang terjangkau, dan pemrosesan komputasi yang lebih canggih dan lebih murah – minat terhadap pembelajaran mesin telah meningkat kembali.

Semua faktor ini memungkinkan untuk secara otomatis dan cepat membuat aplikasi yang dapat memproses data yang lebih besar dan lebih canggih serta menghasilkan hasil yang lebih cepat dan akurat – bahkan dalam skala yang jauh lebih besar. Dan dengan mengembangkan aplikasi yang akurat, perusahaan memiliki posisi yang lebih baik untuk mengidentifikasi peluang yang menguntungkan dan/atau menghindari risiko tersembunyi.

Penggunaan Pembelajaran Mesin

Seperti yang disebutkan sebelumnya, pembelajaran mesin ada di mana-mana. Berikut adalah beberapa kasus penggunaan yang mungkin Anda alami setiap hari:

  • Layanan Keuangan
    Banyak bisnis di industri keuangan dan perbankan menggunakan ML untuk 2 tujuan utama: untuk mengidentifikasi wawasan utama dalam data dan mencegah tindakan penipuan. Wawasan penting ini membantu mengenali peluang investasi yang menguntungkan, atau membantu investor mengetahui waktu terbaik untuk berdagang. Penambangan data juga membantu menggunakan pengawasan siber untuk menunjukkan tanda-tanda peringatan penipuan dunia maya atau mengidentifikasi klien profil berisiko tinggi.
  • Pemerintah
    Institusi pemerintah seperti utilitas dan keamanan publik memiliki kebutuhan khusus untuk ML karena mereka memiliki banyak sumber data yang dapat ditambang untuk mendapatkan wawasan. Misalnya, menganalisis data sensor menyajikan metode untuk meningkatkan efisiensi dan menghemat uang. Pemerintah juga dapat menggunakan ML untuk mendeteksi penipuan dan mengurangi pencurian identitas.
  • Kesehatan
    Sektor kesehatan tidak ketinggalan dalam tren ML yang berkembang pesat. Industri sekarang menggunakan sensor dan perangkat yang dapat dipakai yang dapat memanfaatkan data untuk memeriksa kesehatan pasien secara real-time. Pembelajaran mesin juga dapat mengarah pada munculnya teknologi yang akan membantu spesialis medis mengevaluasi data untuk mendeteksi tanda atau pola yang mungkin mengarah pada perawatan atau diagnosis yang lebih baik.
  • Minyak dan gas
    Volume kasus penggunaan ML di sektor ini sangat besar. Dari menemukan sumber energi baru, memeriksa mineral di bawah bumi, memperkirakan kerusakan sensor kilang, hingga merampingkan distribusi minyak agar hemat biaya dan lebih efisien – kasus penggunaannya banyak dan terus berkembang.

Aplikasi Pembelajaran Mesin

Algoritme pembelajaran mesin digunakan dalam kasus di mana solusi diperlukan untuk mendorong peningkatan pasca penerapan. Penerapan algoritme dan model ML bersifat serbaguna dan dapat digunakan sebagai alternatif dari upaya manusia dengan keterampilan rata-rata dalam kondisi yang sesuai. Misalnya, bahasa mesin pemrosesan bahasa alami yang disebut chatbots telah menggantikan administrator layanan pelanggan di perusahaan B2C besar. Chatbots ini memiliki kemampuan untuk mengevaluasi permintaan pelanggan dan menawarkan dukungan untuk administrator bantuan pelanggan manusia atau berinteraksi langsung dengan pelanggan.

Selain itu, algoritme ML diterapkan untuk membantu meningkatkan penyesuaian dan pengalaman pengguna untuk platform online. Amazon, Google, Netflix, dan Facebook semuanya menggunakan sistem rekomendasi untuk menghilangkan kelebihan konten dan mengirimkan konten yang dipersonalisasi ke setiap pengguna berdasarkan hal-hal yang mereka suka dan tidak suka.

Jenis Pembelajaran Mesin

  1. Algoritme pembelajaran yang diawasi

    Jenis ini diajarkan dengan menggunakan contoh berlabel. Pembelajaran terawasi menggunakan teknik ML, seperti prediksi, regresi, dan klasifikasi, untuk mengidentifikasi pola yang memprediksi nilai label pada data ekstra yang tidak berlabel. Pembelajaran yang diawasi biasanya digunakan dalam sistem di mana data masa lalu memperkirakan kemungkinan kontinjensi di masa depan.

  1. Algoritma pembelajaran tanpa pengawasan

    Jenis ini digunakan terhadap data tanpa label sebelumnya. Aplikasi tidak diberikan "jawaban yang benar". Itu harus menentukan apa yang ditampilkan dengan sendirinya. Tujuannya adalah untuk mengeksplorasi data dan mengidentifikasi beberapa pola di dalamnya. Jenis ini, bekerja sangat baik pada data transaksional.

  1. Algoritma pembelajaran penguatan

    Tipe ini biasanya digunakan untuk navigasi, game, dan robotika. Melalui trial and error, memungkinkan algoritme untuk menemukan tindakan mana yang menghasilkan hadiah tertinggi. Pembelajaran penguatan memiliki 3 komponen utama: agen (keputusan Melayu atau pelajar), lingkungan (segala sesuatu yang berkomunikasi dengan agen), dan tindakan (kemampuan agen – apa yang dapat dilakukannya).

Teknik Pembelajaran Mesin

Ada sekitar 10 teknik pembelajaran mesin dan itu memberikan gambaran umum – dan blok bangunan di mana Anda dapat terus membangun saat Anda memiliki keterampilan dan pengetahuan ML Anda. Mereka:

  1. Regresi
  2. Klasifikasi
  3. Kekelompokan
  4. Pengurangan Dimensi
  5. Metode Ensemble
  6. Jaringan saraf dan pembelajaran mendalam
  7. Pindah belajar
  8. Pembelajaran penguatan
  9. Pemrosesan bahasa alami
  10. Penyematan kata

(Baca Juga: Daftar Algoritma Machine Learning yang Harus Diketahui Para Ahli )

Contoh Pembelajaran Mesin

Di dunia yang sangat modern ini, ada beberapa contoh ML di sekitar kita. Beberapa contoh yang paling umum termasuk:

  • Detektor spam untuk memblokir email yang tidak diinginkan memasuki kotak masuk kami
  • Robot menyedot debu lantai sementara kita menghabiskan waktu untuk sesuatu yang lebih baik
  • Situs web menyarankan lagu, film, dan produk berdasarkan apa yang kami dengarkan, tonton, atau beli sebelumnya.
  • Asisten digital mencari di internet, sebagai tanggapan atas perintah kami, dan memutar lagu.
  • Sistem evaluasi citra medis membantu dokter mendeteksi tumor yang tidak mereka sadari.
  • Kendaraan otonom pertama menghantam jalan.

Keuntungan dari Pembelajaran Mesin

  1. Asisten digital: Asisten Google, Amazon Alexa, Apple Siri, dan asisten digital bertenaga NLP lainnya membantu mendorong pengenalan ucapan dan perangkat lunak ucapan-ke-teks.
  2. Rekomendasi: ML mendorong rekomendasi yang dipersonalisasi yang ditawarkan oleh Spotify, Netflix, Amazon, dan layanan pencarian kerja, hiburan, perjalanan, berita, dan ritel lainnya.

Manfaat lainnya adalah:

  1. Deteksi penipuan
  2. Chatbots
  3. Keamanan cyber
  4. Analisis citra medis
  5. Mobil yang bisa mengemudi sendiri
  6. Iklan online kontekstual

(Baca Juga: Manfaat Machine Learning di CMO Bisnis Yang Harus Diketahui )

Tantangan Pembelajaran Mesin

Di bawah ini adalah beberapa tantangan yang dihadapi oleh para ahli saat ini:

  1. Pengumpulan data
  2. Jumlah data pelatihan tidak cukup
  3. Data pelatihan non-representatif
  4. Kualitas data buruk
  5. Fitur yang tidak perlu dalam model ML
  6. Pelatihan offline dan implementasi model
  7. keterjangkauan
  8. Penyebaran yang memakan waktu
  9. Keamanan data dan data yang tidak dapat diakses
  10. Kebutuhan infrastruktur untuk pengujian dan eksperimen

Masa Depan Pembelajaran Mesin

Masa depan pembelajaran mesin tidak diragukan lagi sangat cerah. Telah diperkirakan bahwa beberapa biometrik akan diintegrasikan dengan ML untuk mencapai solusi keamanan yang komprehensif. Berkat kemajuan teknologi Kecerdasan Buatan, pengenalan biometrik multimodal akan segera dicapai dalam waktu terdekat.

Tren Pembelajaran Mesin

  1. Solusi Keamanan Biometrik berbasis AI

    Verifikasi biometrik telah menyaksikan kemajuan yang signifikan. Ini adalah tren pembelajaran mesin baru yang harus Anda waspadai. Contoh aplikasi pembelajaran mesin biometrik adalah Alexa Amazon. Perangkat lunak sekarang dapat membedakan suara pembicara yang berbeda dengan membandingkan siapa yang berbicara dengan profil suara yang telah ditentukan.

  1. AI percakapan

    Sepanjang tahun 2019 dan 2020, AI telah maju ke tingkat di mana ia sekarang mampu bersaing dengan kognisi manusia dalam hal aktivitas sehari-hari seperti menulis. Misalnya, para peneliti di OpenAI melaporkan bahwa pembuat teks berbasis AI mereka dapat membuat artikel, puisi, dan cerita yang realistis.

Tren pembelajaran mesin lainnya adalah:

  1. AI yang dapat dijelaskan
  2. AI dalam memerangi COVID-19
  3. Analisis AI dalam prediksi bisnis
  4. Pembelajaran mesin otomatis

Pikiran Akhir

Kesimpulannya, perlu dipahami bagaimana menggabungkan algoritma terbaik dengan proses dan alat yang tepat untuk mendapatkan nilai maksimal. Bisnis di beberapa industri memiliki banyak keuntungan dengan menerapkan ML dalam proses bisnis mereka.

Sumber Daya Berguna Lainnya:

Pembelajaran Mendalam Vs Pembelajaran Mesin: Perbedaannya

Ilmu Data vs Pembelajaran Mesin: Apa Bedanya?

Perbedaan Antara Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin

Bagaimana Pembelajaran Mesin Meningkatkan Proses Bisnis