Pengertian Machine Learning
Teknologi machine learning (ML) adalah mesin yang dikembangkan untuk bisa belajar dengan sendirinya tanpa arahan dari penggunanya. Pembelajaran mesin dikembangkan berdasarkan disiplin ilmu lainnya seperti statistika, matematika dan data mining sehingga mesin dapat belajar dengan menganalisa data tanpa perlu di program ulang atau diperintah.
Dalam hal ini machine learning memiliki kemampuan untuk memperoleh data yang ada dengan perintah ia sendiri. ML juga dapat mempelajari data yang ada dan data yang ia peroleh sehingga bisa melakukan tugas tertentu. Tugas yang dapat dilakukan oleh ML pun sangat beragam, tergantung dari apa yang ia pelajari.
Istilah machine learning pertama kali dikemukakan oleh beberapa ilmuwan matematika seperti Adrien Marie Legendre, Thomas Bayes dan Andrey Markov pada tahun 1920-an dengan mengemukakan dasar-dasar machine learning dan konsepnya. Sejak saat itu ML banyak yang mengembangkan. Salah satu contoh dari penerapan ML yang cukup terkenal adalah Deep Blue yang dibuat oleh IBM pada tahun 1996.
Deep Blue merupakan machine learning yang dikembangkan agar bisa belajar dan bermain catur. Deep Blue juga telah diuji coba dengan bermain catur melawan juara catur profesional dan Deep Blue berhasil memenangkan pertandingan catur tersebut.
Perbedaan Machine Learning dan Artificial Intelligence
Kamu telah mengetahui bahwa machine learning adalah sebuah cabang ilmu dari artificial intelligence atau kecerdasan buatan.
Beberapa perbedaan utama antara machine learning dan artificial intelligence adalah:
- Keberhasilan vs efisiensi
Tujuan artificial intelligence adalah untuk meningkatkan peluang keberhasilan, sementara machine learning bertujuan untuk meningkatkan efisiensi tanpa berorientasi pada kesuksesan.
- Pemecahan masalah vs kinerja
Artificial intelligence bertujuan untuk memecahkan masalah kompleks dengan simulasi kecerdasan alami
Sementara itu, machine learning bekerja dengan belajar dari data untuk meningkatkan kinerja mesin atau sistem.
- Pembuatan keputusan
Artificial intelligence secara sederhana bekerja untuk membuat keputusan. Di sisi lain, machine learning berfokus pada pembelajaran atas input data.
- Algoritma
Artificial intelligence meniru kemampuan manusia dalam hal respons dan perilaku untuk sistem. Lain halnya dengan machine learning yang mampu membuat algoritma sendiri untuk proses belajar.
- Optimasi
Artificial intelligence bertugas mencari penyelesaian optimal, sementara machine learning tidak mempertimbangkan hal tersebut
Cara Kerja Machine Learning
Menurut beberapa ahli, ada tiga bagian utama dari cara kerja dan sistem pembelajaran machine learning Berikut adalah penjelasan singkatnya:
- Decision process
pada dasarnya, machine learning digunakan untuk membuat prediksi atau klasifikasi. Nah, dalam proses ini algoritma tersebut akan membuat perkiraan dan keputusan tentang pola suatu data.
- Error function
sistem ini berfungsi untuk mengevaluasi prediksi model data di langkah pertama. Jika ada contoh sebelumnya, error function dapat membuat perbandingan untuk menilai keakuratan model tersebut.
- Model optimization process
algoritma ini akan mengulangi proses evaluasi, pengoptimalan, dan memperbarui bobot secara mandiri sampai akurasi telah terpenuhi.
Jenis Machine Learning
Algoritma machine learning sering dikategorikan menjadi dua jenis: supervised or unsupervised. Berikut adalah penjelasannya:
- Supervised Machine Learning
Metode pembelajaran mesin yang diawas ini menggunakan kumpulan data berlabel untuk melatih algoritma mengklasifikasikan data dan memprediksi hasil secara akurat. Metode ini dapat menerapkan apa yang telah dipelajari ke data baru menggunakan contoh berlabel untuk memprediksi apa yang akan terjadi di masa depan. Nah dengan analisis dataset tersebut, algoritma pembelajaran mesin menghasilkan fungsi yang disimpulkan untuk membuat prediksi tentang nilai output.
- Unsupervised Machine learning
Metode pembelajaran tanpa pengawasan menggunakan algoritma untuk menganalisis dan mengelompokkan kumpulan data yang tidak berlabel. Algoritma ini menemukan pola tersembunyi atau pengelompokan data tanpa adanya campur tangan manusia. Sistem ini tidak mencari output yang tepat. Namun, mengeksplor dan menarik kesimpulan dari kumpulan data untuk menggambarkan struktur tersembunyi dari data yang tidak berlabel tersebut.
Baca Juga :
- APA ITU KRIPTOGRAFI DAN KEGUNAANNYA ?
- 5 Kode Editor terbaik 2022
- 5 Perbedaan Penting SQL vs NoSQL
- Fungsi – fungsi Tag HTML
- Kenapa UI/UX Desainer perlu mengerti Coding?
Kami juga menyediakan layanan pembuatan website, IT training, dan service laptop maupun printer kunjungi kami di https://powercode.id/
Terima Kasih telah mengunjungi Website kami, Jika anda ingin mengetahui lebih banyak pengetahuan seputar Software Development dan IT silahkan kunjungi Blog resmi kami silahkan klik disini.
