cpu-data.info

- Machine Learning (Pembelajaran Mesin) adalah cabang dari kecerdasan buatan yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data dan membuat keputusan tanpa perlu diprogram secara eksplisit.

Dengan kemampuan untuk menganalisis pola dan tren dalam data, machine learning telah menjadi teknologi yang sangat berpengaruh dan diterapkan dalam berbagai aspek kehidupan sehari-hari.

Dari rekomendasi produk di platform belanja online hingga fitur pengenalan wajah pada smartphone, machine learning bekerja di balik layar untuk meningkatkan efisiensi dan memberikan pengalaman yang lebih personal bagi pengguna.

Lantas apa pengertian Machine Learning dan bagaimana contoh penerapannya di kehidupan sehari-hari, selengkapnya berikut ini ulasannya.

Definisi Machine Learning

Dilansir dari laman Tech Target, Machine Learning merupakan ilmu yang menciptakan algoritme yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data dan membuat keputusan atau prediksi tanpa harus diprogram secara eksplisit untuk melakukannya.

Proses ini melibatkan pemberian data kepada algoritma Machine Learning, yang kemudian digunakan untuk mengidentifikasi pola dan membuat prediksi atau keputusan. Algoritme ini akan meningkatkan kinerjanya seiring dengan bertambahnya data yang diproses, memungkinkan komputer untuk beradaptasi dan belajar dari informasi baru.

Tipe-tipe Machine Learning

Machine Learning secara umum dibagi menjadi tiga jenis utama berdasarkan cara sistem belajar dan jenis data yang tersedia:

Supervised Learning

Jenis Supervised Learning adalah model dilatih menggunakan data yang sudah diberi label. Data ini disertai dengan label yang ingin diprediksi oleh model. Selama proses pelatihan, model belajar menghubungkan fitur input dengan label output.

Misalnya, deteksi spam pada email, penyaringan email) dan regresi (misalnya, memprediksi harga rumah berdasarkan ukuran dan lokasi).

Unsupervised Learning

Unsupervised Learning melibatkan pelatihan model dengan data yang tidak memiliki label. Algoritme menganalisis data untuk menemukan pola, mengelompokkan data menjadi subset, atau mengurangi dimensi data.

Misalnya saja pengelompokan (misalnya, mengelompokkan pelanggan berdasarkan perilaku pembelian), penambangan aturan asosiasi (misalnya, menemukan item yang sering dibeli bersama di keranjang belanja), dan pengurangan dimensi (misalnya, PCA, t-SNE).

Reinforcement Learning

Reinforcement Learning melibatkan pelatihan agen untuk membuat keputusan berdasarkan imbalan atau hukuman. Agen belajar mengambil tindakan dalam suatu lingkungan untuk memaksimalkan sinyal imbalan.

Contohnya melatih mobil otonom untuk menavigasi jalan dengan aman atau mengoptimalkan proses bisnis untuk meningkatkan efisiensi.

Semi-Supervised Learning

Semi-Supervised Learning menggabungkan elemen dari pembelajaran terawasi dan tak terawasi. Ini menggunakan sejumlah kecil data yang sudah diberi label dan sejumlah besar data tanpa label untuk melatih model.

Contohnya adalah klasifikasi gambar. Dalam skenario ini, model pertama-tama dilatih menggunakan kumpulan data kecil yang berisi gambar-gambar selebriti yang sudah diberi label. Setelah itu, model digunakan untuk memprediksi label pada kumpulan gambar besar yang belum diberi label.

Baca juga: Nilai Valuasi Intel Turun, Kini Hampir Setara Induk ChatGPT