Kecerdasan buatan pada pengaplikasiannya secara garis besar terbagi tujuh cabang, yaitu machine learning, natural language processing, expert system, vision, speech, planning dan robotics. Percabangan dari kecerdasan buatan tersebut dimaksudkan untuk mempersempit ruang lingkup saat pengembangan atau belajar AI, karena pada dasarnya kecerdasan buatan memiliki ruang lingkup yang sangat luas.
A. Pengertian Machine Learning
B. Cara Kerja Machine Learning
Cara kerja machine learning sebenarnya berbeda-beda sesuai dengan teknik atau metode pembelajaran seperti apa yang kamu gunakan pada ML. Namun pada dasarnya prinsip cara kerja pembelajaran mesin masih sama, meliputi pengumpulan data, eksplorasi data, pemilihan model atau teknik, memberikan pelatihan terhadap model yang dipilih dan mengevaluasi hasil dari ML.
Struktur Data dibagi 2, yaitu:
a. Structured / Struktur : sudah tertabulasi atau tertata rapi, contohnya excell
b. Unstructured / Tidak Terstruktur : data belum rapi tapi lebih ke arah text yang tidak ada strukturnya, contohnya : web
C. Fungsi dan Keunggulan Machine Learning
Mulai dari mengotomatiskan entri data manual, hingga kasus penggunaan yang lebih kompleks seperti penilaian risiko asuransi atau deteksi penipuan. Machine learning juga memiliki banyak aplikasi, termasuk fungsi yang dihadapi klien seperti layanan pelanggan, rekomendasi produk maupun internal aplikasi di dalam organisasi untuk membantu mempercepat proses dan mengurangi beban kerja manual.Bagian utama dari apa yang membuat pembelajaran mesin sangat berharga adalah kemampuannya untuk mendeteksi apa yang terlewatkan oleh mata manusia. Model machine learning mampu menangkap pola kompleks yang akan terlewatkan selama analisis manusia. Berkat teknologi kognitif seperti pemrosesan bahasa alami, visi mesin, dan pembelajaran mendalam, pembelajaran mesin membebaskan pekerja manusia untuk fokus pada tugas-tugas seperti inovasi produk serta menyempurnakan kualitas dan efisiensi layanan.
D. Contoh Penggunaan dan Penerapan Machine Learning
Seperti yang diketahui, zaman sekarang machine learning berada dimana- mana. Berikut ini beberapa contoh machine learning yang mungkin Anda temui setiap hari :
Asisten digital
Hampir semua orang menggunakan asisten digital seperti Apple Siri, Amazon Alexa, Google Assistant, dan asisten digital lainnya didukung oleh pemrosesan bahasa alami (NLP), aplikasi machine learning yang memungkinkan komputer memproses data teks dan suara serta memahami bahasa manusia seperti yang dilakukan layaknya orang. Pemrosesan bahasa alami juga menjalankan aplikasi berbasis suara seperti GPS dan perangkat lunak pengenalan suara.
Iklan online kontekstual
Model machine learning dan deep learning dapat mengevaluasi konten halaman web tidak hanya secara topik umum, tetapi juga nuansa seperti pendapat atau sikap penulisnya serta menampilkan iklan yang disesuaikan dengan minat dan relevansi pengunjung.
Deteksi penipuan
Model regresi dan klasifikasi machine learning telah menggantikan sistem deteksi penipuan berbasis aturan yang memiliki jumlah positif atau palsu yang tinggi saat menandai penggunaan kartu kredit curian dan jarang berhasil mendeteksi penggunaan kriminal atas data keuangan yang dicuri atau disusupi.
Chatbots
Chatbots dapat menggunakan kombinasi pengenalan pola, pemrosesan bahasa alami, dan jaringan saraf dalam untuk menafsirkan teks input dan memberikan respons yang sesuai.
Keamanan siber
Penerapan machine learning dapat mengekstrak kecerdasan dari laporan insiden, peringatan, entri blog, dan lainnya untuk mengidentifikasi kemungkinan akan potensi ancaman, memberi saran kepada analis keamanan, dan mempercepat respons untuk mengatasinya.
Analisis citra medis
Jenis dan volume data pencitraan medis digital telah umum digunakan yang,mengarah ke lebih banyak informasi untuk dapat mendukung diagnosis tetapi juga lebih banyak peluang untuk kesalahan manusia dalam membaca data. Jaringan saraf konvolusional , jaringan saraf berulang , dan model deep learning lainnya telah terbukti semakin berhasil dalam mengekstrak fitur dan informasi dari gambar medis untuk membantu mendukung diagnosis penyakit yang akurat.
Mendapatkan dan memberikan rekomendasi
Model pembelajaran mendalam atau deep learning mampu membuat dan mendorong rekomendasi. Maka Anda akan mendapatkan notifikasi seperti ‘orang juga menyukai’ dan ‘hanya untuk Anda’ yang ditawarkan oleh aplikasi, platform media sosial, layanan ritel, hiburan, perjalanan, pencarian kerja, dan berita lainnya.
F. Kesimpulan dan Penutup
Kemajuan inovasi teknologi pada pembelajaran mesin atau machine learning dapat memberikan nilai kepada banyak sektor kehidupan seperti para konsumen serta perusahaan. Perusahaan dapat memperoleh wawasan tentang lanskap kompetitif dan loyalitas pelanggannya serta memperkirakan penjualan atau permintaan secara real time dengan pembelajaran mesin. Machine learning juga merambah ke banyak faktor dalam kehidupan sehari- hari seperti asisten digital yang bisa dimanfaatkan dari smartphone yang digunakan dalam keseharian. Anda bisa melakukan pemrosesan dan observasi data secara massal sehingga mempermudah pekerjaan Anda hingga dapat membantu Anda dalam mengambil suatu keputusan dalam suatu kasus. Ini menjadikan tujuan utama machine learning adalah untuk memungkinkan komputer belajar secara otomatis tanpa campur tangan manusia atau bantuan dan menyesuaikan tindakan yang sesuai nantinya.