Apa itu Machine Learning?

Machine Learning (ML) adalah jenis kecerdasan buatan (AI) yang memungkinkan aplikasi perangkat lunak menjadi lebih akurat dalam memprediksi hasil tanpa diprogram secara eksplisit untuk melakukannya. Algoritma pembelajaran mesin menggunakan data historis sebagai input untuk memprediksi nilai output baru. Penggunaan populer dari machine learning termasuk deteksi penipuan, penyaringan spam, deteksi ancaman malware, otomatisasi proses bisnis (BPA) dan pemeliharaan prediktif.

Mengapa machine learning itu penting?

Machine learning penting karena memberi perusahaan pandangan tentang tren perilaku pelanggan dan pola operasional bisnis, serta mendukung pengembangan produk baru. Banyak perusahaan terkemuka saat ini, seperti Facebook, Google, dan Uber, menjadikan machine learning sebagai bagian utama dari operasi mereka. Machine learning telah menjadi pembeda kompetitif yang signifikan bagi banyak perusahaan.

Apa saja jenis Machine learning?

               Machine learning klasik sering dikategorikan bagaimana suatu algoritma belajar menjadi lebih akurat dalam prediksinya. Ada empat pendekatan dasar supervised learning, unsupervised learning, semi-supervised learning and reinforcement learning. Jenis algoritme yang dipilih oleh para ilmuwan bergantung pada jenis data yang ingin mereka prediksi.

·       Supervised Learning:

               Dalam jenis machine learning ini, data scientists menyediakan algoritme dengan data pelatihan yang berlabel dan menentukan variabel yang mereka ingin algoritme untuk menilai korelasinya. Baik input dan output dari algoritma ditentukan.

·       unsupervised learning:

Jenis machine learning ini melibatkan algoritme yang melatih data yang tidak berlabel. Algoritme memindai melalui kumpulan data untuk mencari koneksi yang berarti. Data yang dilatih oleh algoritme serta prediksi atau rekomendasi yang dihasilkannya telah ditentukan sebelumnya.

·       Semi-supervised learning:

               Pendekatan machine learning ini melibatkan campuran dari dua jenis sebelumnya. Data scientists dapat memberikan algoritme yang sebagian besar berlabel data pelatihan, tetapi modelnya bebas menjelajahi datanya sendiri dan mengembangkan pemahamannya sendiri tentang kumpulan data.

·       Reinforcement learning:

               Data scientists biasanya menggunakan pembelajaran penguatan untuk mengajarkan mesin untuk menyelesaikan proses multi-langkah yang aturannya ditetapkan dengan jelas. Data scientists memprogram suatu algoritme untuk menyelesaikan tugas dan memberikannya isyarat positif atau negatif saat berhasil menyelesaikan tugas. Tetapi sebagian besar, algoritme memutuskan sendiri langkah apa yang harus diambil di sepanjang jalan.