Teknologi AI (Artificial Intelligence) seperti machine learning kini semakin marak digunakan untuk berbagai kebutuhan. Meski begitu, banyak juga yang masih bingung apa itu machine learning.

Padahal machine learning (ML) sudah banyak berperan di balik layar kecanggihan berbagai tools, seperti penerjemah yang memahami suara dan e-commerce yang mengenali ketertarikan pengguna.

Yuk, simak lebih lanjut untuk mengenal tentang machine learning.

Apa itu Machine Learning? 

Machine learning adalah cabang dari AI yang fokus memungkinkan algoritma mengungkap pola tersembunyi dari dataset.

Mengutip dari Data Camp, ML berfokus pada pengembangan algoritma komputer yang mampu meningkat secara otomatis melalui pengalaman dan penggunaan data.

Singkat kata, ML memungkinkan komputer untuk belajar dari data. ML juga memiliki kemampuan membuat keputusan atau prediksi tanpa diprogram khusus untuk melakukannya.

ML telah menjadi andalan dalam berbagai inovasi teknologi terbaru, seperti voice assistant, sistem rekomendasi, hingga mobil self-driving.

Baca Juga: Software AI Contact Center untuk Layanan Pelanggan Cepat

Keunggulan Machine Learning

Untuk lebih memahami apa itu machine learning, mari simak daftar keunggulannya berikut:

• Mampu menghandle data dalam jumlah besar tanpa kesulitan serta menemukan pola.
• Meningkatkan efisiensi serta akurasi operasional.
• Memiliki kemampuan untuk beradaptasi dan berkembang secara dinamis.
• Membantu dalam pembuatan keputusan yang lebih tepat.
• Memberikan pengalaman yang lebih personal, misalnya e-commerce memberikan rekomendasi produk sesuai preferensi.
• Menghemat biaya operasional dengan menerapkan otomatisasi untuk beberapa pekerjaan tertentu.

Cara Kerja Machine Learning

Machine learning bekerja mengubah data menjadi wawasan yang bernilai melalui tahap-tahap berikut:

1. Pengumpulan Data

Tahap pertama proses ML adalah pengumpulan data. Setelah terkumpul, data perlu dipersiapkan untuk ML, meliputi mengubah ke format yang tepat dan memastikan relevansi data dengan masalah yang perlu diatasi.

2. Preprocessing Data

Tahap kedua yaitu preprocessing data. Tujuan tahap ini adalah memperbaiki kualitas data dan memastikan ML bisa menginterpretasikan dengan benar. 

Tahap ini terdiri dari beberapa langkah, yaitu:

• Pembersihan data, meliputi menghilangkan duplikat dan memperbaiki error.
• Penanganan data yang hilang, baik dengan menghapus atau menambahkan.
• Normalisasi data dengan cara mengubah data ke format standar.

3. Pemilihan Model yang Tepat

Setelah data siap, tahap selanjutnya adalan memilih model ML menyesuaikan jenis data dan masalah yang ingin diselesaikan. 

Berikut beberapa faktor penting yang perlu kamu pertimbangkan saat memilih model ML:

• Ukuran dan jenis data.
• Tingkat kompleksitas masalah.
• Ketersediaan sumber daya komputasi.

4. Pelatihan Model

Tahap berikutnya yaitu melatih model ML menggunakan data yang sudah disiapkan. Proses pelatihan meliputi memasukkan data ke model dan membuat ML menyesuaikan parameter internal untuk memberikan prediksi output.

5. Evaluasi Model

Selanjutnya, kamu perlu melakukan evaluasi performa model. Tahap ini meliputi evaluasi saat performa model menurun dan mempertahankan kualitas model.

Berikut beberapa metrik umum untuk mengevaluasi performa model machine learning AI:

• Akurasi: persentase prediksi yang benar.
• Precision dan recall: evaluasi relevansi dan kelengkapan prediksi.
• Mean squared error (MSE): digunakan untuk masalah regresi.
• ROC-AUC: mengukur performa klasifikasi.
• F1 score: keseimbangan precision and recall.

6. Tuning Hiperparameter

Tahap tuning hiperparameter merupakan proses pemilihan nilai-nilai optimal untuk hiperparameter dari model ML, seperti:

• Tingkat pembelajaran
• Jumlah unit tersembunyi
• Regularization strength

7. Prediksi dan Penanaman

Penanaman mode ML meliputi pengintegrasian ke dalam lingkungan produksi, yang mana menjadi tempat ML bisa memberikan prediksi atau wawasan secara real-time.

Baca Juga: Chatbot vs Conversational AI, Mana yang Paling Cocok untuk Bisnismu?

Jenis-jenis Machine Learning

Secara umum, ML bisa dibedakan menjadi tiga jenis berdasarkan dasar sistem belajar dan data yang tersedia. Berikut penjelasannya:

1. Supervised Learning

Supervised learning merupakan jenis ML yang paling umum. Ciri khas dari supervised learning yaitu:

• Pendekatan pelatihan model menggunakan dataset berlabel.
• Bertujuan untuk membangun fungsi pemetaan yang memprediksi hasil akhir untuk data bar dan tidak terlihat.
• Aplikasi umum jenis ini meliputi, klasifikasi, regresi, dan prediksi.

2. Unsupervised Learning

Jenis unsupervised learning bekerja dengan cara berbeda dari supervised learning, sebagai berikut:

• Bekerja dengan data tidak berlabel yang mana output-nya belum diketahui.
• Model mengidentifikasi struktur, hubungan, atau pengelompokan tersembunyi dalam data.
• Bermanfaat untuk pengelompokan, pengurangan dimensionalitas, dan deteksi anomali.
• Berfokus menemukan pola inheren dalam dataset.

3. Reinforcement Learning

Berbeda dari dua jenis ML sebelumnya, reinforcement learning sangat cocok untuk menyelesaikan masalah dengan data sequential (berurutan). Berikut beberapa karakteristik utama jenis ini:

• Dasar pembuatan keputusan melalui interaksi dengan lingkungan.
• Agen melakukan tindakan dan menerima reward atau hukuman sebagai feedback.
• Bertujuan untuk mempelajari strategi optimal yang dapat memaksimalkan reward jangka panjang.
• Contoh aplikasi umum jenis ini yaitu pada robotik,  sistem otomasi autonomous, dan permainan game strategis.

Contoh Aplikasi Machine Learning

Selain memahami apa itu machine learning, kamu sebaiknya juga mengenali contoh-contoh aplikasi ML. berikut beberapa di antaranya:

1. Natural Language Processing

ML digunakan untuk membangun sistem yang dapat memahami dan menginterpretasikan bahasa manusia. Hal ini terutama penting untuk aplikasi seperti chatbot, pengenalan suara, dan penerjemah bahasa.

2. Modelling Prediktif

ML dapat kamu gunakan untuk membangun model prediktif yang bisa membantu bisnis membuat keputusan yang lebih baik. 

Misalnya, penggunaan ML untuk memprediksi konsumen mana aja yang berpotensi membeli produk tertentu.

3. Sistem Rekomendasi

Penggunaan ML lainnya yaitu pada sistem rekomendasi yang menawarkan produk, layanan, atau konten. ML memberikan saran kepada pengguna berdasarkan perilaku dan preferensi pengguna.

4. Deteksi Penipuan

Deteksi penipuan (fraud detection) yakni penggunaan ML untuk mendeteksi tindakan penipuan berdasarkan transaksi finansial dan penggunaan iklan online. Jenis ML ini dapat kamu temukan pada layanan bank dan kartu kredit.

5. Voice Assistant

Berbagai tool voice assistant, seperti Google Assistant dan Aleksa menggunakan ML untuk memahami perintah suara dan memberikan respon yang sesuai. Jenis ini juga mampu berkembang seiring waktu.

Baca Juga: 7 Manfaat Chatbot AI untuk Meningkatkan Kepuasan Konsumen

FAQ

Apa bahasa pemrograman terbaik untuk ML?

Saat ini bahasa pemrograman yang paling banyak digunakan untuk pembuatan ML adalah Phyton. Opsi populer lainnya yaitu Java and JavaScript, R, dan Scala. 

Bagaimana ML berbeda dari program biasa?

Dalam programing biasa, pengembang telah menuliskan instruksi khusus yang nantinya diikuti oleh komputer. Sementara itu, sistem ML mampu belajar dari data dan membuat keputusan sendiri.

Bidang apa saja yang sudah menerapkan penggunaan machine learning?

Machine learning sudah banyak diterapkan pada berbagai bidang meliputi e-commerce, keuangan, kesehatan, transportasi, hingga keamanan siber.

Otomatisasi Layanan Bisnis dengan AI Agent Terpercaya

Pemahaman tentang apa itu machine learning dan keunggulannya membuat banyak bisnis berbondong-bondong mengaplikasikan. Salah satu aplikasi paling umum yaitu penggunaan AI untuk pelayanan pelanggan.

ChatOne merupakan AI Agent unggulan yang mampu melayani pelanggan dengan cepat dan efisien. Beda dari agent AI lain, ChatOne bisa memahami gaya bahasa pelanggan yang bervariasi, termasuk penggunaan istilah kekinian.

Masih ragu dengan kemampuan agent AI? Yuk, langsung saja buktikan dengan coba gratis ChatOne. Kamu juga bisa menyesuaikan pengaturan agen AI dengan konsultasi ke Rekan.ai.