bohanfood.com - Machine Learning (ML) atau Pembelajaran Mesin adalah cabang dari kecerdasan buatan (AI) yang memungkinkan sistem komputer untuk belajar dari data tanpa diprogram secara eksplisit. Konsep ini telah mengubah cara kita memahami dan memanfaatkan data dalam berbagai bidang, mulai dari pengenalan wajah hingga rekomendasi produk. Artikel ini akan membahas konsep dasar Machine Learning, jenis-jenis utama, serta beberapa contoh penerapannya dalam kehidupan sehari-hari.

Baca juga : Apa itu Artificial Intelligence (AI)? Penerapan AI dalam Kehidupan Sehari-hari

Konsep Dasar Machine Learning

Di dasar Machine Learning terdapat tiga komponen utama: data, model, dan pembelajaran. Prosesnya dapat didefinisikan sebagai berikut:

1. Data
   Data adalah bahan baku untuk pembelajaran mesin. Ini bisa berupa teks, gambar, audio, atau bentuk data lainnya. Data tersebut terdiri dari fitur (features) yang mendefinisikan karakteristik dari objek yang ingin dipelajari, serta label yang merupakan keluaran yang diinginkan.
2. Model
   Model dalam konteks Machine Learning adalah representasi matematis dari hubungan antara fitur dan label dalam data. Model ini memiliki parameter yang disesuaikan selama proses pembelajaran untuk membuat prediksi yang semakin akurat seiring berjalannya waktu.
3. Pembelajaran
   Proses pembelajaran melibatkan memasukkan data ke dalam model untuk mengatur parameter agar model dapat memberikan prediksi yang akurat. Ini dilakukan melalui berbagai algoritma pembelajaran yang dapat disesuaikan dengan tugas yang ingin diselesaikan.

Baca juga : Chat GPT! Mempermudah Pekerjaan Sekaligus Mengancam Masa Depan?

Jenis Machine Learning

Machine Learning dapat dikelompokkan menjadi beberapa jenis utama, tergantung pada bagaimana pembelajarannya dilakukan:

1. Supervised Learning
   Model dilatih dengan menggunakan data yang memiliki label. Tujuannya adalah untuk membuat model mampu memetakan masukan (input) ke keluaran (output) yang benar. Contohnya termasuk klasifikasi (misalnya, identifikasi spam email) dan regresi (misalnya, memprediksi harga rumah berdasarkan fitur-fitur tertentu).
2. Unsupervised Learning
   Data yang digunakan untuk pelatihan tidak memiliki label. Tujuan utamanya adalah untuk menemukan pola atau struktur dalam data. Clustering (pengelompokan) dan reduksi dimensi adalah contoh tugas unsupervised learning.
3. Reinforcement Learning
   Model belajar dengan berinteraksi dengan lingkungannya. Ini diterapkan dalam konteks keputusan taktis di mana model belajar melalui tindakan dan umpan balik positif atau negatif. Contoh aplikasi termasuk permainan komputer dan pengendalian robot.

Baca juga : Mana yang Benar? Bot atau Robot? Berikut Penjelasannya

Contoh Penerapan dalam Kehidupan Sehari-hari

1. Pengenal Wajah
   Teknologi pengenalan wajah memanfaatkan supervised learning untuk mengenali wajah dalam gambar atau video. Ini digunakan dalam keamanan, pengaturan perangkat, dan bahkan dalam media sosial.
2. Rekomendasi Produk
   Layanan streaming dan platform e-commerce menggunakan teknik collaborative filtering dari unsupervised learning untuk merekomendasikan konten atau produk kepada pengguna berdasarkan preferensi sebelumnya.
3. Kendaraan Otonom
   Mobil otonom menggunakan reinforcement learning untuk belajar mengambil tindakan yang tepat dalam berbagai situasi lalu lintas, dengan mempertimbangkan umpan balik dari lingkungan.

(sumber ilustrasi gambar : https://base.binus.ac.id/automotive-robotics-engineering/2022/04/20/roadmaps-to-becoming-a-full-stack-machine-learning/)