Apa Itu Machine Learning dan Contoh Penerapannya di Kehidupan Sehari-hari

Beritasaja.com - (pembelajaran Mesin) adalah cabang dari kecerdasan buatan yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data dan membuat keputusan tanpa perlu diprogram secara eksplisit.

Dengan kemampuan untuk menganalisis pola dan tren dalam data, telah menjadi perangkat yang sekali berpengaruh dan diterapkan dalam berbagai aspek kehidupan sehari-hari.

Dari rekomendasi produk di platform belanja online hingga fitur pengenalan wajah pada smartphone, machine learning bekerja di balik layar untuk meningkatkan efisiensi dan memberikan pengalaman yang lebih personal bagi pengguna.

Lantas apa pengertian Machine Learning dan bagaimana contoh penerapannya di kehidupan sehari-hari, selengkapnya berikut ini ulasannya.

Dilansir dari laman Tech Target, Machine Learning merupakan ilmu yang menciptakan algoritme yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data dan membuat keputusan atau prediksi tanpa harus diprogram secara eksplisit untuk melakukannya.

Proses ini melibatkan pemberian data kepada algoritmaMachine Learning, yang kemudian digunakan untuk mengidentifikasi pola dan membuat prediksi atau keputusan.

Algoritme ini akan meningkatkan kinerjanya seiring dengan bertambahnya data yang diproses, memungkinkan komputer untuk beradaptasi dan belajar dari informasi baru.

Machine Learning secara umum dibagi menjadi tiga jenis utama berdasarkan cara sistem belajar dan jenis data yang tersedia:

Jenis Supervised Learning adalah model dilatih menggunakan data yang sudah diberi label.

Data ini disertai dengan label yang ingin diprediksi oleh model.

Selama proses kemampuan, model belajar menghubungkan fitur input dengan label output.

Misalnya, deteksi spam pada email, penyaringan email) dan regresi (misalnya, memprediksi harga rumah berdasarkan ukuran dan lokasi).

Unsupervised Learning melibatkan pengetahuan model dengan data yang tidak memiliki label.

Algoritme menganalisis data untuk menemukan pola, mengelompokkan data menjadi subset, atau mengurangi dimensi data.

Misalnya saja pengelompokan (misalnya, mengelompokkan pelanggan berdasarkan perilaku pembelian), penambangan aturan asosiasi (misalnya, menemukan item yang sering dibeli bersama di keranjang belanja), dan pengurangan dimensi (misalnya, PCA, t-SNE).

Reinforcement Learning melibatkan pengetahuan agen untuk membuat keputusan berdasarkan imbalan atau hukuman.

Agen belajar mengambil tindakan dalam suatu lingkungan hidup untuk memaksimalkan sinyal imbalan.

Contohnya melatih mobil otonom untuk menavigasi jalan dengan aman atau mengoptimalkan proses bisnis untuk meningkatkan efisiensi.

Semi-Supervised Learning menggabungkan elemen dari pembelajaran terawasi dan tak terawasi.

Ini menggunakan sejumlah kecil data yang sudah diberi label dan sejumlah besar data tanpa label untuk melatih model.

Contohnya adalah klasifikasi gambar.

Dalam skenario ini, model pertama-tama dilatih menggunakan kumpulan data kecil yang berisi gambar-gambar selebriti yang sudah diberi label.

Setelah itu, model digunakan untuk memprediksi label pada kumpulan gambar besar yang belum diberi label.

Baca juga:

Definisi Machine Learning

Tipe-tipe Machine Learning