Machine Learning (ML)

 

Machine Learning (ML) adalah cabang dari kecerdasan buatan (AI) dan ilmu komputer yang berfokus pada penggunaan data dan algoritma untuk memungkinkan AI meniru cara manusia belajar, dengan bertahap meningkatkan akurasinya. Berikut adalah beberapa poin penting tentang Machine Learning:

 

1. Proses Keputusan: Algoritma *machine learning digunakan untuk membuat prediksi atau klasifikasi. Berdasarkan data masukan, yang bisa berlabel atau tanpa label, algoritma akan menghasilkan perkiraan tentang pola dalam data tersebut.

 

2. Fungsi Kesalahan: Fungsi kesalahan mengevaluasi prediksi model. Jika ada contoh yang sudah diketahui, fungsi kesalahan membandingkan hasil prediksi dengan keakuratan model.

 

3. Proses Optimisasi Model: Jika model dapat lebih baik cocok dengan titik data dalam set pelatihan, maka bobot diatur ulang untuk mengurangi perbedaan antara contoh yang diketahui dan perkiraan model. Algoritma akan mengulangi proses "evaluasi dan optimisasi" ini secara mandiri hingga mencapai ambang akurasi yang ditentukan.

 

Deep Learning adalah sub-bidang dari "neural networks", yang pada gilirannya adalah sub-bidang dari machine learning. Perbedaan antara *deep learning* dan machine learning terletak pada cara masing-masing algoritma belajar:

 

- Deep learning dapat menggunakan dataset berlabel (dikenal sebagai supervised learning) untuk menginformasikan algoritmanya, tetapi tidak selalu memerlukan dataset berlabel. Proses deep learning dapat mengolah data tak terstruktur dalam bentuk mentah (misalnya, teks atau gambar) dan secara otomatis menentukan sekumpulan fitur yang membedakan kategori data satu sama lain. Ini mengurangi campur tangan manusia dan memungkinkan penggunaan jumlah data yang besar.

 

- Machine learning klasik, yang tidak "dalam-dalam," lebih bergantung pada campur tangan manusia untuk belajar. Para ahli manusia menentukan sekumpulan fitur untuk memahami perbedaan antara input data, biasanya memerlukan data yang lebih terstruktur untuk belajar.

 

Neural networks (juga dikenal sebagai artificial neural networks atau ANNs) terdiri dari lapisan node, termasuk lapisan masukan, satu atau lebih lapisan tersembunyi, dan lapisan keluaran. Setiap node, atau neuron buatan, terhubung satu sama lain dan memiliki bobot dan ambang yang terkait. Jika keluaran dari setiap node melebihi nilai ambang tertentu, node tersebut diaktifkan dan mengirimkan data ke lapisan berikutnya dalam jaringan¹³. Jadi, machine learning dan deep learning adalah bagian penting dari kemajuan teknologi AI yang kita lihat saat ini! 😊

 

Tentu! Berikut adalah beberapa contoh nyata penggunaan machine learning dalam kehidupan sehari-hari:

 

1. Transportasi :

   - Google Maps: Aplikasi ini menggunakan machine learning* untuk memeriksa pergeseran arus lalu lintas secara real-time. Dengan mengakses data lokasi dari smartphone, Google Maps dapat menunjukkan rute tercepat dan mendeteksi laporan lalu lintas seperti kemacetan dan kecelakaan.

   - Uber : Layanan transportasi online seperti Uber menggunakan machine learning untuk mengoptimalkan rute, menghitung perkiraan harga perjalanan, dan mendeteksi penipuan.

 

2. Perbankan dan Keuangan Pribadi :

   - Pencegahan Penipuan : Perusahaan finansial menggunakan machine learning untuk menganalisis transaksi harian dan mendeteksi pola yang mencurigakan. Ini membantu mengurangi risiko penipuan.

   - Keputusan Kredit : Saat mengajukan kredit atau pinjaman, machine learning membantu dalam menilai risiko dan memutuskan apakah permohonan kredit disetujui atau tidak.

   - Mobile Banking : Aplikasi mobile banking yang dipersonalisasi memungkinkan pengguna melakukan transaksi, cek saldo, dan layanan bank lainnya melalui smartphone.

 

3. Pendidikan :

   - Detektor Plagiarisme : Machine learning digunakan untuk membangun detektor plagiarisme yang akurat. Ini membantu mengidentifikasi esai atau tugas yang tidak orisinal.

   - Personalisasi Pembelajaran : Platform pembelajaran online menggunakan machine learning untuk memberikan rekomendasi materi yang sesuai dengan kebutuhan dan minat siswa.

 

4. Kesehatan :

   - Diagnosis Penyakit : Machine learning membantu dokter menganalisis gambar medis seperti pemindaian MRI dan mendeteksi pola yang menunjukkan penyakit tertentu.

   - Prediksi Penyakit : Algoritma machine learning dapat memprediksi risiko seseorang terkena penyakit berdasarkan faktor-faktor tertentu.

 

5. Media Sosial :

   - Rekomendasi Konten : Algoritma machine learning di platform media sosial menampilkan konten yang relevan dengan preferensi pengguna, seperti rekomendasi teman, iklan, dan postingan.

 

6. Asisten Pribadi Cerdas :

   - Asisten Virtual : Contoh termudah adalah asisten virtual  seperti Siri, Google Assistant, atau Alexa. Mereka menggunakan machine learninguntuk memahami perintah pengguna dan memberikan respons yang relevan.

 

Jadi, machine learning telah merambah ke berbagai bidang dan memengaruhi banyak aspek kehidupan kita!

Subscribe to receive free email updates: