.png) |
| Sumber: Chanho lee, linkedin |
Di tengah pesatnya perkembangan teknologi kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI) saat ini. Belum banyak orang yang mengetahui bahwa kecerdasan buatan itu terdiri dari beberapa cabang, salah satunya adalah machine learning atau pembelajaran mesin. Teknologi machine learning (ML) ini merupakan salah satu cabang dari AI yang sangat menarik perhatian, kenapa? Karena machine learning merupakan mesin yang bisa belajar layaknya manusia.
Machine Learning (ML) adalah subbidang dari kecerdasan buatan (Artificial Intelligence atau AI) yang fokus pada pengembangan algoritma dan model statistik yang memungkinkan komputer untuk meningkatkan kinerjanya dalam suatu tugas melalui pengalaman, tanpa perlu diprogram secara eksplisit. Dalam kata lain, machine learning memungkinkan komputer untuk mempelajari pola dari data dan membuat prediksi atau keputusan tanpa harus diprogram secara khusus untuk setiap tugas.
“Pembelajaran mesin mengubah dunia dengan mentransformasi semua segmen termasuk layanan kesehatan, pendidikan, transportasi, makanan, hiburan, dan jalur perakitan yang berbeda, dan banyak lagi” Classcentral
Pendekatan pembelajaran mesin telah diterapkan ke banyak bidang termasuk model bahasa besar , visi komputer , pengenalan suara , pemfilteran email , pertanian , dan kedokteran, di mana pengembangan algoritme untuk melakukan tugas-tugas yang diperlukan terlalu mahal. ML dikenal dalam penerapannya pada masalah bisnis dengan nama analisis prediktif . Meskipun tidak semua pembelajaran mesin berbasis statistik, statistik komputasi merupakan sumber penting dari metode bidang ini.
Sejarah Machine Learning
Istilah pembelajaran mesin diciptakan pada tahun 1959 oleh Arthur Samuel, seorang karyawan IBM dan pelopor dalam bidang permainan komputer dan kecerdasan buatan. Arthur Samuel mengenyam Pendidikan di MIT. Sebelum di IBM, ia bekerja di BellLaboratories. Pada tahun 1966, Samuel pensiun dari IBM dan menjadi profesor di Universitas Stanford, tempat dia bekerja selama sisa hidupnya. Dia bekerja dengan Donald Knuth pada proyek TeX , termasuk menulis beberapa dokumentasi. Dia terus menulis perangkat lunak setelah ulang tahunnya yang ke-88
Meskipun model pembelajaran mesin paling awal diperkenalkan pada tahun 1950-an ketika Arthur Samuel menemukan program yang menghitung peluang kemenangan dalam permainan catur untuk masing-masing pihak, sejarah pembelajaran mesin berakar pada keinginan dan upaya manusia selama beberapa dekade untuk mempelajari proses kognitif manusia.
Pada tahun 1949, psikolog Kanada Donald Hebb menerbitkan buku The Organization of Behavior, di mana ia memperkenalkan struktur saraf teoretis yang dibentuk oleh interaksi tertentu di antara sel-sel saraf. Model neuron Hebb yang berinteraksi satu sama lain menjadi dasar bagaimana AI dan algoritma pembelajaran mesin bekerja di bawah node, atau neuron buatan yang digunakan oleh komputer untuk mengkomunikasikan data.
Peneliti lain yang telah mempelajari sistem kognitif manusia juga berkontribusi pada teknologi pembelajaran mesin modern, termasuk ahli logika Walter Pitts dan WarrenMcCulloch, yang mengusulkan model matematika awal jaringan saraf untuk menghasilkan algoritma yang mencerminkan proses berpikir manusia.
Pada awal tahun 1960-an, sebuah "mesin pembelajaran" eksperimental dengan memori pita berlubang, yang disebut Cybertron, telah dikembangkan oleh Perusahaan Raytheon untuk menganalisis sinyal sonar, elektrokardiogram, dan pola bicara menggunakan pembelajaran penguatan yang belum sempurna . Itu berulang kali "dilatih" oleh operator manusia / guru untuk mengenali pola dan dilengkapi dengan tombol " kesalahan " yang menyebabkannya mengevaluasi kembali keputusan yang salah.
Buku representatif tentang penelitian machine learning selama tahun 1960-an adalah buku Nilsson tentang Machien Learning, yang sebagian besar membahas pembelajaran mesin untuk klasifikasi pola. Minat terkait pengenalan pola berlanjut hingga tahun 1970-an, seperti yang dijelaskan oleh Duda dan Hart pada tahun 1973. Pada tahun 1981 sebuah laporan diberikan tentang penggunaan strategi pengajaran sehingga jaringan saraf belajar (neural networks learn) mengenali 40 karakter (26 huruf, 10 digit, dan 4 simbol khusus) dari terminal komputer.
Pembelajaran mesin modern memiliki dua tujuan, yang pertama adalah mengklasifikasikan data berdasarkan model yang telah dikembangkan, dan tujuan lainnya adalah membuat prediksi hasil di masa depan berdasarkan model tersebut. Algoritme hipotetis khusus untuk mengklasifikasikan data dapat menggunakan visi komputer tentang tahi lalat ditambah dengan pembelajaran yang diawasi untuk melatihnya mengklasifikasikan tahi lalat yang bersifat kanker. Algoritme pembelajaran mesin untuk perdagangan saham dapat memberi tahu pedagang tentang potensi prediksi di masa depan
Tiga Jenis Machine
Learning
Ada tiga jenis utama
dari machine learning:
Supervised Learning (Pembelajaran Terawasi): Pada pendekatan ini, algoritma dilatih menggunakan dataset berlabel, di mana data input dipasangkan dengan label keluaran yang sesuai. Algoritma belajar memetakan antara input dan output, dan setelah dilatih, dapat membuat prediksi pada data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya.
Unsupervised Learning (Pembelajaran Tak Terawasi): Jenis pembelajaran ini melibatkan pengolahan data tanpa label, dan algoritma berusaha untuk menemukan pola, hubungan, atau struktur dalam data. Pembelajaran tak terawasi sering digunakan untuk tugas seperti pengelompokan atau reduksi dimensi.
Reinforcement Learning (Pembelajaran Penguatan): Paradigma pembelajaran ini melibatkan agen yang belajar cara berperilaku di lingkungan dengan melakukan tindakan dan menerima umpan balik dalam bentuk hadiah atau hukuman. Tujuan agen adalah mempelajari kebijakan yang memaksimalkan hadiah kumulatif dari waktu ke waktu.
Algoritma machine learning dapat dikategorikan lebih lanjut berdasarkan tugas yang mereka desain, seperti klasifikasi, regresi, pengelompokan, reduksi dimensi, dan lainnya. Selain itu, machine learning memiliki berbagai aplikasi di berbagai bidang, termasuk pengenalan gambar, pemrosesan bahasa alami, sistem rekomendasi, dan banyak lagi.
Machine Learning vs Deep
Learning Vs Neural Networks
Ketika membahas atau membaca kecerdasan buatan (AI) sering mendengar kata machine Learning, deep learning, atau neural networks. Apa perbedana ketiganya?
Machine learning, deep learning, dan Neural Networks (jaringan sara adalah sub-bidang kecerdasan buatan. Namun, jaringan saraf sebenarnya adalah sub-bidang machine learning, dan deep learning adalah sub-bidang jaringan saraf.
Perbedaan deep learning dan machine learning terletak pada cara masing-masing algoritma belajar. Pembelajaran mesin "mendalam" dapat menggunakan kumpulan data berlabel, yang juga dikenal sebagai pembelajaran terawasi, untuk menginformasikan algoritmenya, namun hal ini tidak selalu memerlukan kumpulan data berlabel. Pembelajaran mendalam (deep learning) dapat menyerap data tidak terstruktur dalam bentuk mentahnya (misalnya teks atau gambar), dan secara otomatis dapat menentukan serangkaian fitur yang membedakan berbagai kategori data satu sama lain. Hal ini menghilangkan beberapa intervensi manusia yang diperlukan dan memungkinkan penggunaan kumpulan data yang lebih besar.
Machine learning klasik, atau "tidak mendalam", lebih bergantung pada intervensi manusia untuk mempelajarinya. Pakar manusia menentukan serangkaian fitur untuk memahami perbedaan antara input data, biasanya memerlukan data yang lebih terstruktur untuk dipelajari.
Jadi:
Machine learning adalah bagian dari AI, yang menggunakan algoritme yang belajar dari data untuk membuat prediksi. Prediksi ini dapat dihasilkan melalui pembelajaran yang diawasi, yaitu algoritma mempelajari pola dari data yang ada, atau pembelajaran tanpa pengawasan, yaitu algoritma menemukan pola umum dalam data. Model ML dapat memprediksi nilai numerik berdasarkan data historis, mengkategorikan peristiwa sebagai benar atau salah, dan mengelompokkan titik data berdasarkan kesamaan.
Deep learning, di sisi lain, adalah subbidang machine learning yang berhubungan dengan algoritme yang pada dasarnya didasarkan pada jaringan syaraf tiruan (JST) berlapis-lapis yang terinspirasi oleh struktur otak manusia. Ada yang meletakan deep learnin bagian dari neural networks.
Jaringan saraf tiruan, atau jaringan saraf tiruan (JST), terdiri dari lapisan simpul, berisi lapisan masukan, satu atau lebih lapisan tersembunyi, dan lapisan keluaran. Setiap node, atau neuron buatan, terhubung satu sama lain dan memiliki bobot dan ambang batas yang terkait. Jika output dari setiap node berada di atas nilai ambang batas yang ditentukan, node tersebut diaktifkan, mengirimkan data ke lapisan jaringan berikutnya. Jika tidak, tidak ada data yang diteruskan ke lapisan jaringan berikutnya oleh node tersebut.
Deep learning yang "mendalam" hanya mengacu pada jumlah lapisan dalam jaringan saraf. Jaringan saraf yang terdiri dari lebih dari tiga lapisan—yang mencakup masukan dan keluaran—dapat dianggap sebagai algoritma deep learning atau jaringan saraf dalam. Jaringan saraf yang hanya memiliki tiga lapisan hanyalah jaringan saraf dasar.
Deep learning dan neural networks dianggap mempercepat kemajuan di berbagai bidang seperti visi komputer, pemrosesan bahasa alami, dan pengenalan suara.
Cara Kerja Machine
Learning
Ada beberapa proses cara kerja machine learning.
Langkah 1, Pengumpulan
data.
pertama dalam proses pembelajaran mesin adalah pengumpulan data. Data dapat dikumpulkan dari berbagai sumber seperti database, file teks, gambar, file audio, atau bahkan diambil dari web. Setelah dikumpulkan, data perlu disiapkan untuk machine learning. Proses ini melibatkan pengorganisasian data dalam format yang sesuai, seperti file CSV atau database, dan memastikan bahwa data tersebut relevan dengan masalah yang Anda coba selesaikan.
Langkah 2, Pemrosesan
awal data
Pemrosesan awal data adalah langkah penting dalam proses pembelajaran mesin. Ini melibatkan pembersihan data (menghapus duplikat, memperbaiki kesalahan), menangani data yang hilang (baik dengan menghapus atau mengisinya), dan normalisasi data (menskalakan data ke format standar).
Langkah 3, Memilih model
yang tepat
Setelah data disiapkan, langkah selanjutnya adalah memilih model machine learning. Ada banyak jenis model yang dapat dipilih, termasuk regresi linier, pohon keputusan, dan jaringan saraf. Pilihan model bergantung pada sifat data Anda dan masalah yang ingin Anda pecahkan.
Langkah 4: Melatih model
Setelah memilih model, langkah selanjutnya adalah melatihnya menggunakan data yang telah disiapkan. Pelatihan melibatkan memasukkan data ke dalam model dan memungkinkannya menyesuaikan parameter internalnya untuk memprediksi keluaran dengan lebih baik.
Langkah 5, Mengevaluasi
model
Setelah model dilatih, penting untuk mengevaluasi performanya sebelum menerapkannya. Hal ini melibatkan pengujian model pada data baru yang belum dilihat selama pelatihan. Metrik umum untuk mengevaluasi performa model mencakup akurasi (untuk masalah klasifikasi), presisi dan perolehan (untuk masalah klasifikasi biner), dan kesalahan kuadrat rata-rata (untuk masalah regresi).
Langkah 6, Penyetelan
dan pengoptimalan hyperparameter
Setelah mengevaluasi model, Anda perlu menyesuaikan hyperparameternya untuk meningkatkan performanya. Proses ini dikenal sebagai penyetelan parameter atau optimasi hyperparameter. Teknik untuk penyetelan hyperparameter mencakup pencarian grid (di mana Anda mencoba kombinasi parameter yang berbeda) dan validasi silang (di mana Anda membagi data menjadi beberapa subkumpulan.
Manfaat Machine Learning
Machine Learning (ML)
memberikan berbagai manfaat signifikan di berbagai bidang.
Berikut adalah beberapa manfaat utama dari penerapan teknologi Machine Learning:
1.Prediksi Akurat
ML memungkinkan sistem untuk mempelajari pola dari data historis dan membuat prediksi yang akurat. Ini digunakan dalam berbagai bidang, termasuk prediksi cuaca, peramalan penjualan, dan analisis keuangan.
2.Automasi Tugas
Berulang
Machine Learning dapat digunakan untuk otomatisasi tugas-tugas yang berulang dan memakan waktu. Contohnya termasuk pengelompokan email berdasarkan isi, klasifikasi dokumen, atau pengenalan wajah dalam gambar.
3.Pengenalan Pola
ML dapat membantu dalam mengidentifikasi pola kompleks dalam data, baik itu untuk pengenalan gambar, pengenalan suara, atau penelitian medis. Ini dapat digunakan untuk diagnosis penyakit, analisis citra medis, dan banyak lagi.
4.Pengoptimalan Proses
Bisnis
Dengan menganalisis data secara terus-menerus, ML dapat membantu perusahaan mengoptimalkan proses bisnis mereka. Contohnya termasuk pengelolaan rantai pasokan, perencanaan produksi, dan manajemen inventaris.
5.Personalisasi
ML memungkinkan personalisasi layanan dan pengalaman pengguna. Contohnya termasuk rekomendasi produk yang disesuaikan, penyesuaian konten situs web, dan personalisasi layanan pelanggan.
6.Keamanan dan Deteksi
Anomali
ML dapat digunakan untuk mendeteksi pola anomali dalam data yang dapat menunjukkan potensi serangan atau kegiatan yang mencurigakan. Ini dapat digunakan dalam keamanan siber, deteksi fraud, atau pemantauan jaringan.
7.Pemrosesan Bahasa
Alami (Natural Language Processing - NLP)
ML digunakan untuk mengembangkan sistem yang dapat memahami, menerjemahkan, dan merespons teks dan ucapan manusia. Aplikasi termasuk asisten virtual, penerjemahan otomatis, dan analisis sentimen.
8.Pengenalan Pola dan
Gambar
ML dapat digunakan untuk pengenalan pola visual dan gambar. Contohnya melibatkan pengenalan wajah, pengenalan objek dalam gambar, dan segmentasi gambar.
9.Pembelajaran Penguatan
untuk Pengambilan Keputusan
Dengan menggunakan reinforcement learning, ML dapat membantu sistem dan agen untuk belajar dari pengalaman mereka dan membuat keputusan yang lebih baik dalam lingkungan yang dinamis.
10.Inovasi dan
Penelitian
ML memungkinkan inovasi di berbagai bidang, termasuk robotika, kendaraan otonom, dan penelitian ilmiah. Algoritma ML dapat mengeksplorasi data yang kompleks dan mengidentifikasi pola yang mungkin sulit untuk ditemukan secara manual.
Tools Machine Learning
Beberapa kerangka, tools dan pustaka machine learning yang populer termasuk Phyton, TensorFlow, PyTorch, scikit-learn. Jika Anda ingin dapat menguasai machine learning, maka Anda harus bisa menggunakan tools tersebut.
Python merupakan bahasa yang populer untuk pembelajaran mesin karena kesederhanaan dan keterbacaannya, menjadikannya pilihan yang cocok untuk pemula. Ia juga memiliki ekosistem perpustakaan yang kuat yang disesuaikan untuk pembelajaran mesin.
Sedangkan TensorFlow adalah perpustakaan sumber terbuka yang kuat untuk komputasi numerik, sangat cocok untuk pembelajaran mesin skala besar. Tensorflow dikembangkan oleh tim Google Brain.TensorFlow memungkinkan Anda membangun dan melatih jaringan neural yang kompleks, menjadikannya pilihan populer untuk aplikasi pembelajaran mendalam
PyTorch adalah perpustakaan pembelajaran mesin sumber terbuka berdasarkan perpustakaan Torch. Ini dikenal karena fleksibilitas dan efisiensinya, sehingga populer di kalangan peneliti. PyTorch mendukung berbagai aplikasi, mulai dari computer vision hingga pemrosesan bahasa alami. Salah satu fitur utamanya adalah grafik komputasi dinamis, yang memungkinkan komputasi fleksibel dan optimal.
Kesimpulan
Machine learning
merupakan bagian ilmu dari kecerdasan buatan. Keberadaan machine learning
sangat diperlukan dalam pelbagai bidang. Sebuah peluang bagi besar bagi
siapapun yang mengusai ilmu ini. Karena lapangan pekerjaan dan wirausahaan
dalam bidang teknologi sangat membutuhkan keterampilan ini.
