Mengimplementasikan Machine Learning untuk organisasi kita, pentingkah? Cek dan pahami dulu apa itu Machine Learning dan bagaimana implementasinya bisa meningkatkan daya saing Anda!

Saat ini, teknologi kecerdasan buatan (AI) berkembang pesat. Tidak banyak yang tahu bahwa kecerdasan buatan terdiri dari beberapa bidang, salah satunya adalah Machine Learning. Teknologi Machine Learning (ML) ini adalah salah satu bidang AI yang paling menarik, di mana mesin yang bisa belajar seperti manusia.

Machine Learning (ML) adalah mesin yang dirancang untuk belajar sendiri tanpa arahan dari pengguna. Machine Learning dibangun di atas disiplin ilmu lain seperti statistik, matematika, dan penambangan data sehingga mesin dapat belajar dengan menganalisis data tanpa memprogram ulang.

Dalam hal ini, Machine Learning memiliki kemampuan untuk mengambil data yang ada dengan perintahnya sendiri. ML juga dapat memeriksa data yang ada dan yang diterima untuk melakukan tugas tertentu. Tugas yang dapat dilakukan ML juga sangat beragam, tergantung pada apa yang dipelajarinya.

Istilah Machine Learning pertama kali digunakan pada tahun 1920-an oleh beberapa matematikawan seperti Adrien Marie Legendre, Thomas Bayes, dan Andrey Markov ketika menjelaskan dasar-dasar Machine Learning dan konsepnya. 

Contoh aplikasi ML yang terkenal adalah Deep Blue, yang dikembangkan oleh IBM pada tahun 1996. Deep Blue adalah Machine Learning yang dirancang untuk belajar dan bermain catur. Deep Blue juga diuji dengan bermain catur dengan master catur profesional dan Deep Blue memenangkan pertandingan catur melawan manusia.

Hari ini, teknologi Machine Learning telah berkembang semakin pesat dan membantu orang di banyak bidang. Bahkan saat ini, aplikasi ML dalam kehidupan sehari-hari sudah mudah ditemukan. Misalnya, saat Anda membuka kunci ponsel menggunakan fitur pemindai wajah. Ponsel And telah mengaplikasikan Machine Learning dengan cara mempelajari wajah Anda. Iklan yang Anda lihat di media sosial juga merupakan hasil pemrosesan ML yang menayangkan iklan sesuai dengan selera pribadi Anda.

Bagaimana ML bisa belajar? ML dapat mempelajari dan menganalisis data berdasarkan data yang diberikan di awal pengembangan dan saat ML sudah digunakan. ML bekerja sesuai dengan teknik atau metode yang digunakan selama pengembangan. Seperti apa tekniknya? Simak ulasan berikut :

-Pembelajaran yang diawasi

Machine Learning untuk mengelola informasi yang sudah ada dalam data dengan memberi label pada data dengan label tertentu. Diharapkan metode ini dapat memberikan tujuan keluaran yang ingin  dicapai dengan membandingkan pengalaman belajar sebelumnya.

- Pembelajaran tanpa pengawasan

Teknik pembelajaran tanpa pengawasan biasanya diterapkan pada data yang tidak mengandung informasi yang dapat diterapkan secara langsung. Diharapkan teknik ini akan membantu menemukan struktur dan pola tersembunyi dalam data yang tidak berlabel. Sedikit berbeda dengan pembelajaran terawasi, tidak ada referensi data sebelumnya.

Cara kerja Machine Learning dalam praktik bergantung pada teknik dan metode pembelajaran yang Anda gunakan di ML. Namun pada dasarnya, prinsip cara kerja Machine Learning adalah sama: pengumpulan data, eksplorasi data, pemilihan model atau metode, pelatihan dengan model yang dipilih, dan evaluasi hasil ML.

Machine Learning terus belajar selama Anda terus menggunakannya. Sama seperti fitur pengenalan wajah foto Facebook, fitur ini mengenali pola wajah dari tag yang Anda masukkan saat memposting foto. ML menggunakan informasi sebagai media pembelajaran dari orang-orang yang telah menandai foto.

Jadi jangan heran jika Machine Learning sering digunakan, akurasinya akan lebih baik dari yang pertama. Ini karena Machine Learning telah belajar banyak dari waktu ke waktu dari penggunaan Anda. Mirip dengan fitur pengenalan wajah Facebook, semakin banyak orang yang menggunakan fitur ini untuk menandai orang di foto mereka, semakin akurat orang tersebut akan dikenali.

Sudah siap mengimplementasikan Machine Learning untuk business partner Anda? Konsultasikan dengan Telkom DWS!