Dasar-dasar Pembelajaran Mesin: Yang Perlu Anda Ketahui

Anda mungkin tidak menyadarinya, tetapi pembelajaran mesin hadir dalam kehidupan kita sehari-hari, mulai dari kemampuan pengenalan suara asisten virtual di ponsel kita dan perangkat lain hingga acara yang kita tonton di Netflix atau video yang direkomendasikan untuk kita di YouTube.

Pemasaran juga memanfaatkan ini secara ekstensif seiring dengan pertumbuhan data yang besar dan semakin banyak ilmuwan data yang mengerjakan algoritme ini. Beberapa di antaranya mungkin terdengar seperti bahasa Yunani bagi Anda, tetapi jangan khawatir—kami akan memandu Anda melalui dasar-dasar pembelajaran mesin.

Definisi Pembelajaran Mesin

Pembelajaran mesin adalah cabang dari kecerdasan buatan (AI) dan ilmu komputer yang memungkinkan mesin untuk "belajar" dari data. Belajar dalam konteks ini berarti mengidentifikasi pola kompleks dalam jutaan titik data, membandingkannya, dan mencoba mereproduksi cara manusia memperoleh pengetahuan dan memecahkan masalah. Proses ini dilakukan oleh algoritma yang meninjau data dan mampu memprediksi perilaku masa depan. Seiring waktu, algoritme dan sistem ini akan belajar dan berkembang secara mandiri.

Cara kerja algoritme pembelajaran mesin adalah sebagai berikut: setelah input data awal, algoritme mengklasifikasikan informasi dan menghasilkan perkiraan tentang kemungkinan pola dalam data. Prediksi ini akan dievaluasi oleh algoritma melalui fungsi kesalahan yang memeriksa keakuratan model. Untuk melakukan ini, algoritme akan membandingkan sampel yang berbeda dan kemudian bekerja untuk mengevaluasi dan mengoptimalkan proses untuk meningkatkan akurasi prediksi.

Pembelajaran Mesin vs. AI

Pembelajaran mesin dan AI memiliki hubungan yang sangat kuat, tetapi mereka juga memiliki tanggung jawab yang berbeda. AI bertujuan untuk menciptakan sistem komputer yang cerdas untuk mensimulasikan perilaku manusia dan memecahkan masalah yang kompleks, sedangkan pembelajaran mesin adalah cabang dari AI yang memungkinkan mesin untuk belajar dari pemrosesan data sehingga dapat memberikan hasil yang akurat. AI bekerja untuk menciptakan sistem cerdas yang dapat melakukan berbagai tugas kompleks. Pembelajaran mesin, di sisi lain, berupaya menciptakan mesin yang hanya dapat melakukan tugas-tugas khusus yang mereka latih.

Penting juga untuk mempertimbangkan pembelajaran mendalam dan jaringan saraf di sini karena keduanya adalah aspek kunci dalam pembelajaran mesin. Pada dasarnya, pembelajaran mendalam adalah subkategori jaringan saraf, yang merupakan subkategori pembelajaran mesin. Pembelajaran mendalam mengotomatiskan banyak ekstraksi data dari proses, sedangkan jaringan saraf adalah serangkaian algoritma yang dimodelkan setelah otak manusia yang bertujuan untuk meniru penalaran manusia. Singkatnya, jaringan saraf membantu komputer membuat AI melalui pembelajaran mendalam.

Kemampuan AI dan pembelajaran mesin sangat banyak, tetapi mari kita fokus pada beberapa yang terkait dengan kehidupan kita sehari-hari.

• Memprediksi tren dan pola , merekomendasikan produk atau menampilkan iklan menurut penelusuran, suka, dan interaksi seseorang.
• Pengenalan ucapan dan pemahaman bahasa , seperti saat kita meminta perangkat untuk memutar musik atau melakukan panggilan telepon.
• Pemrosesan video dan gambar. Misalnya ketika Facebook secara otomatis mengidentifikasi wajah dalam gambar dan menyarankan orang untuk menandai.
• Analisis sentimen , yang mengacu pada analisis pendapat orang tentang produk dan memberikan wawasan kepada penyedia.

3 Jenis Pembelajaran Mesin

Kami dapat membagi pembelajaran mesin dalam tiga kategori: pembelajaran yang diawasi, pembelajaran tanpa pengawasan, dan pembelajaran penguatan.

Pembelajaran Terawasi

Ini adalah aplikasi paling umum untuk pembelajaran mesin. Algoritme pembelajaran yang diawasi mendasarkan pembelajaran mereka pada set data pelatihan yang diberi label sebelumnya. Pelabelan di sini berarti bahwa untuk setiap titik dari kumpulan data pelatihan kita mengetahui nilai atribut targetnya. Ini memungkinkan algoritme untuk "mempelajari" fungsi yang mampu memprediksi atribut target untuk kumpulan data baru.

Contoh berlabel disajikan ke algoritme satu per satu, dan algoritme kemudian harus membuat prediksi. Pengawas manusia kemudian memeriksa setiap prediksi yang dibuat oleh algoritma dan menentukan apakah itu benar atau tidak. Proses ini diulang berkali-kali sampai algoritme dapat memprediksi hubungan antara contoh dan labelnya sendiri. Setelah ini selesai, algoritme akan dapat bekerja dengan contoh baru dan memprediksi label untuknya.

Contoh paling sederhana adalah klasifikasi spam/bukan spam dalam email. Pertama, mesin diberikan satu set contoh tentang apa itu surat sampah dan apa yang bukan dan bagaimana membedakannya demi kepentingan pengguna. Akhirnya, itu akan dapat mengurutkan email di dua folder secara mandiri.

Pembelajaran tanpa pengawasan

Pembelajaran tanpa pengawasan adalah kebalikan dari pembelajaran terawasi. Di sini, algoritme mendasarkan proses pelatihannya pada kumpulan data tanpa label yang ditentukan sebelumnya. Pembelajaran tanpa pengawasan didasarkan pada tugas pengelompokan, juga disebut pengelompokan, di mana tujuannya adalah untuk menemukan kelompok serupa dalam kumpulan data. Dengan kata lain, satu set data dan alat diberikan kepada algoritme sehingga algoritme tersebut mengidentifikasi properti informasinya sendiri dan mengurutkannya dengan cara yang dapat dipahami oleh manusia atau mesin lain.

Contohnya adalah daftar yang direkomendasikan pada platform seperti HBO, Amazon atau Netflix. Saat Anda menonton acara atau film, platform mengumpulkan data dan karakteristik tersebut untuk menemukan acara dan film serupa lainnya yang mungkin menarik bagi Anda.

Pembelajaran Penguatan

Metode ini sangat berbeda. Ia tidak menggunakan label sama sekali—sebaliknya, algoritme belajar dengan coba-coba seiring perkembangannya. Perangkat lunak belajar dari kesalahannya dengan setiap tindakan yang dilakukan, sehingga meningkatkan kualitas metode. Pembelajaran penguatan memiliki empat elemen penting: agen (program yang dilatih), lingkungan (ekosistem), tindakan (seperangkat tindakan oleh agen) dan hadiah (evaluasi tindakan, positif atau negatif). Video game banyak menggunakan sistem coba-coba ini dan merupakan contoh yang bagus dari pembelajaran penguatan.

Kami berharap pengenalan singkat tentang pembelajaran mesin ini berguna dalam menjelaskan dasar-dasarnya dan memberi Anda gambaran yang lebih jelas tentang topik ini. Meskipun bisa rumit, ini juga penting saat ini karena memainkan peran besar dalam dunia pemasaran. Jika Anda tidak percaya kami, tanyakan saja pada Alexa!