Sejak pertama kali komputer diciptakan, manusia sudah memikirkan cara agar komputer dapat belajar dari pengalaman. Hal tersebut terbukti pada tahun 1952 saat Arthur Samuel menciptakan program bernama game of checkers di sebuah komputer IBM. Program tersebut dapat mempelajari gerakan untuk memenangkan permainan checkers dan menyimpan gerakan tersebut ke dalam memorinya. Dari sanalah kemudian muncul apa yang disebut machine learning.
Apa itu machine learning?
Machine learning merupakan bagian dari kecerdasan buatan yang dapat mempelajari pola atau data secara otomatis (Sumber: Pexels)
Menurut IBM, machine learning merupakan cabang dari kecerdasan buatan (AI) dan ilmu komputer yang berfokus pada penggunaan data dan algoritma untuk meniru cara manusia belajar dan secara bertahap dapat meningkatkan akurasinya. Machine learning merupakan komponen penting dari bidang ilmu tentang perkembangan data. Melalui penggunaan statistik, algoritma machine learning dilatih untuk membuat klasifikasi atau prediksi dalam pengembangan data.
Pengembangan data yang ditangani machine learning ini mencakup wawasan utama dari kecerdasan buatan dan pengambilan keputusan dalam aplikasi atau bisnis. Keberadaan machine learning disebut mampu memengaruhi matrik pertumbuhan ideal dari basis data dalam dunia bisnis teknologi informasi.
Perkembangan data yang makin hari semakin besar dan bertumbuh, permintaan pasar untuk ilmuwan data juga akan meningkat. Hal ini nantinya akan menuntut para pakar data untuk mengidentifikasi pertanyaan bisnis yang paling relevan dan lantas melakukan sinkronisasi terhadap data untuk menjawab itu. Peran machine learningada dalam penyesuaian antara pertanyaan dan jawaban terkait data yang terus berkembang ini.
Secara umum bisa dikatakan bahwa machine learning adalah metode analisis data yang dilakukan dengan otomatisasi pembuatan model analitis. Sebagai cabang dari AI, machine learning didasarkan pada gagasan bahwa sistem dapat belajar dari data, mengidentifikasi pola, dan membuat keputusan dengan sedikit intervensi manusia dalam proses tersebut.
Proses mempelajari data
Machine learning mampu mempelajari data secara otomatis sesuai metode atau tipe yang dipakai (Sumber: Pexels)
Istilah machine learning pada dasarnya menjelaskan proses komputer dalam mempelajari data. Oleh karena itu, kita pasti akan terus bersinggungan dengan data ketika mempelajari machine learning. Data bisa saja sama, akan tetapi algoritma dan pendekatannya berbeda-beda untuk mendapatkan hasil yang optimal. Machine learning sendiri merupakan salah satu cabang dari disiplin dalam kecerdasan buatan (artificial intelligence) yang membahas pembangunan sistem berdasarkan data.
Ikuti cara manusia
Machine learning bekerja seperti cara manusia menganalisis pola (Sumber: Pexels)
Program machine learning mengikuti cara belajar manusia, yakni belajar dari contoh dan masalah sebelumnya. Machine learning akan mempelajari pola dari contoh yang dianalisis untuk menentukan jawaban dari pertanyaan-pertanyaan berikutnya.
Memang, tidak semua masalah bisa dipecahkan dengan program machine learning, namun seringkali algoritma yang bersifat kompleks ternyata bisa dipecahkan dengan mudah oleh machine learning. Beberapa contoh program berbasis machine learning yang digunakan dalam kehidupan sehari-hari adalah pendeteksi spam, pendeteksi wajah, rekomendasi produk, asisten virtual, diagnosis medis, pendeteksi penipuan kartu kredit, perdagangan saham, segmentasi pelanggan, dan mobil dengan kemudi otomatis.
Machine Learning VS Deep Learning VS Neural Networks
Perbedaan machine learning dengan deep learning dan neural networks (Sumber: ibm.com)
Machine learning pada dasarnya memiliki perbedaan mendasar jika dibandingkan dengan deep learning maupun neural networks meski sama-sama bersinggungan sebagai kecerdasan buatan. Adapun perbedaan-perbedaan itu adalah sebagai berikut,
| Machine Learning | Deep Learning | Neural Networks |
| Bagian dari artificial intelligence | Bagian dari machine learning | Basis utama dari algoritma deep learning |
| Lebih besar dan umum daripada deep learning | “deep” mengacu pada kedalaman neural networks | Terdiri dari tiga lapisan neural atau lebih yang mencakup input dan output |
| Memerlukan panduan lewat algoritma AI lewat bantuan tangan manusia | Dapat membenahi dan menentukan algoritma dalam penyesuaian melalui neural networks | Bekerja untuk memprediksi secara akurat penyesuaian dalam deep learning |
| Masih memerlukan pemrograman manusia dalam metode komputasinya | Mampu mempelajari sendiri metode komputasinya seolah-olah memiliki otak sendiri | Menjadi jaringan “otak” dari deep learning. |
