Machine Learning

machine learning
machine learning

Machine learning adalah perpaduan berbagai disiplin ilmu pengetahuan. Machine learning merupakan perpaduan ilmu yang kompleks untuk menyelesaikan sebuah masalah. Untuk menjelaskan apa yang disebut machine learning secara akurat, maka sekira perlu mengetahui latar belakang dari kemunculan dari machine learning itu sendiri.

Apakah Machine Learning?

Berdasarkan beberapa sumber, istilah machine learning mulanya diperkenalkan oleh Arthur Samuel pada tahun 1959 pada jurnalnya berjudul “Some Studies in Machine Learning Using the Game of Checkers” (IBM Journal of Research and Development). Arthur mempertanyakan bagaimana agar komputer dapat belajar untuk memecahkan masalah sendiri, tanpa harus diprogram secara eksplisit. Untuk menjawab hal tersebut, Arthur membuat program komputer untuk permainan catur. Dia ingin membuat program catur yang dapat berpikir.

Pada tahun 1962 program buatannya mengalahkan juara catur dari negara bagian United States. Sehingga Arthur mendefinikan bahwa

“Machine learning is field of study that gives computers the ability to learn without being explicity programmed”.

Arthur Samuel

Atau dapat dipahami bahwa machine learning terkait dengan komputer agar dapat belajar sendiri, berpikir sendiri untuk mengambil keputusan sehingga diharapkan dapat memecahkan suatu kasus masalah.

Bagaimana Machine Learning Bekerja?

Pertanyaan berikutnya adalah bagaiman komputer dapat melakukannya? yaitu melalui program-program yang ditanamkan pada sistem komputer, pertanyaan berikutnya, bagaimana komputer cerdas? untuk menjawab pertanyaan tersebut tidaklah mudah dan tidak dapat selesai dalam artikel ini saja, karena ruang lingkupnya akan sangat luas dan harus memahami istilah terkait lainnya seperti sistem, program, kecerdasan buatan, dll.

Baca Juga:  Data Import pada Aplikasi R (Package: Tidyverse)

Komputer diharapkan dapat belajar dari data yang diberikan. kemudian agar komputer dapat memanfaatkan data maka perlu sarana pembelajaran yaitu sebuah algoritma dan metoda. Input berbeda akan diberikan ke komputer, kemudian algoritma akan secara berulang menuntun komputer belajar dari inputan data yang berbeda. sehingga kemampuan berpikir komputer akan meningkat, dan dapat menghasilkan keluaran (output) dapat berupa estimasi atau prediksi. Bahkan terdapat metoda atau algoritma yang menggunakan hasil dari evaluasi hasil prediksi dengan nilai aktual (atau disebut error) untuk mempelajaran sehingga dapat “meningkatkan kemampuan berpikir” dari komputer.

Berbagai jenis algoritma machine learning akan diulas penulis di artikel lainnya di situs ini.

machine learning
Illustrasi sistem komputer machine learning yang cerdas (sumber: unsplash)

Apakah yang dimaksud Learning?

Dalam penjelasannya kita sudah mengenal pengertian dari machine learning secata luas, lalu apa yang dimaksud dengan learning (belajar dalam bahasa Indonesia). Kaitan learning yang ingin kita bahas adalah, untuk menciptakan komputer yang “cerdas” maka komputer haruslah mampu belajar/learning.

Learning dapat dipahami sebagai proses yang dapat meningkatkan kinerja berdasarkan pengalaman. Definisi umum ini masih relevan kita gunakan untuk materi pembelajaran mesin. Dalam ilmu psikologi kita mengenal ada 4 katogeri belajar atau learners yaitu

  • Visual learners yaitu belajar dengan cara melihat informasi atau obyek seperti gambar, lukisan, grafik
  • Auditory learners yaitu belajar dengan cara endenger.
  • Reading atau writing learners yaitu yang belajar dengan cara menulis dan membaca
  • Kinesthetics learners yaitu yang belajar dengan cara mempratikan (learn by doing) seperti keterampilan silat atau olaraga.

Learning pada Komputer

Dalam sistem komputer, tentunya ada inputan dapat berupa mic, sensor, kamera dll dan output pun juga demikian. komponen tersebut menjadi mata, telinga, hidung, dan organ lainnya.

Baca Juga:  Mengenal Lebih Dalam Mengenai Karakteristik Data Mining 2021

Berdasarkan teknik pembelajaran komputer secara umum dapat dibali menjadi jenis berikut:

  • Supervised learning
  • Unsupervised learning
  • Reinforcement learning
  • Semi-supervised learning (beberapa sumber ada yang menambahkan untuk memasukan jenis ini)

Untuk pembahasan satu persatu jenis alogritma akan di bahan pada artikel lain di situs ini. Jika ingin membaca dapat megnakses teknik algoritma data mining.

Perbedaan Machine Learning dengan Kecerdasan Buatan/Artificial Intelligence

Berdasarkan ulasan sebelumnya kita dapat mendefinisikan apa itu machine learning. Sering kali machine learning dianggap sama dengan kecerdasan buatan/ artificial intelligence. Keduanya memang berkaitan namun berbeda. Machine learning merupakan cabang dari ilmu kecerdasan buatan.

Machine learning merupakan usaha untuk membuat komputer menjadi “cerdas” atau mempuyai kecerdasan. Sedangkan kecerdasa buatan terkait komputer, namun mesin apa pun dapat menirukan kecerdasan manusia.

Dengan kata lain, machine learning masih bagian dari kecerdasan buatan/ artifical intelligence (AI). jika dilihat dalam bentuk lapisan dari luar ke dalam maka berurutan adalan Kecerdasan Buatan (AI), diikuti Machine Learning, kemudian Deep Learning.

Penjelasan diatas merupakan pengertian dari machine learning. Ikuti terus kolonginfo.com untuk metarngetahui post pembahasan lainnya. Semoga bermanfaat.

Sumber: Pengantar Machine Learning (Bedy Purnama, 2019)

Be the first to comment

Leave a Reply

Your email address will not be published.


*