Apa Itu Machine Learning: Pengertian, Cara Kerja & Contohnya

By KAZOKKU ID
Apa Itu Machine Learning: Pengertian, Cara Kerja & Contohnya

Apa itu Machine Learning? Machine Learning adalah salah satu sub-bidang Artificial Intelligence atau kecerdasan buatan yang paling populer. Jika Anda ingin mengetahui penjelasan lebih lanjut mengenai Machine Learning, silakan simak artikel berikut. Kami akan menjelaskan dan memberikan contoh-contohnya untuk Anda!

Machine Learning (ML) dapat membantu kita melakukan berbagai aktivitas secara lebih produktif. Bahkan, bagi perusahaan IT konsultan atau IT Outsourcing, algoritma ML dapat digunakan untuk mengembangkan solusi yang dipersonalisasi atau disesuaikan dengan kebutuhan klien.

Perlu Anda ketahui, di era digital yang didominasi oleh jumlah data yang besar, ML memainkan peran penting untuk menganalisis dan memahami data tersebut. Dengan menggunakan algoritma ML yang canggih, Anda bisa mengidentifikasi pola, tren, dan wawasan yang dapat membantu pengambilan keputusan yang lebih baik. Jadi, sebenarnya apa itu Machine Learning? Berikut penjelasannya.

Apa Itu Machine Learning?

Machine Learning adalah cabang dari Artificial Intelligence di mana sistem memiliki kemampuan untuk belajar melalui data, analisis statistik, dan eksperimen, sehingga mesin dapat berfungsi secara mandiri dengan sedikit atau tanpa bantuan manusia. Secara sederhana, Machine Learning adalah metode yang memungkinkan komputer untuk mempelajari algoritma pemrograman tertentu sehingga dapat melakukan tugas-tugas secara otomatis tanpa memerlukan arahan manusia.

Istilah Machine Learning pertama kali diperkenalkan oleh Arthur Samuel pada tahun 1959. Dengan menggunakan sampel data historis yang dikenal sebagai training data, algoritma Machine Learning dapat membangun model matematika yang membantu dalam melakukan prediksi atau pengambilan keputusan tanpa harus diprogram secara eksplisit. Machine Learning juga menggabungkan ilmu komputer dan statistika untuk menciptakan model prediktif. 

Selain itu, Machine Learning dapat membangun atau menggunakan algoritma yang belajar dari data historis. Dengan demikian, ketika semakin banyak informasi yang kita berikan, maka semakin tinggi kinerja machine learning tersebut.

Baca Juga: Contoh Bahasa Pemrograman yang Populer Digunakan Saat Ini

Cara Kerja Machine Learning

Machine Learning mengumpulkan data dari berbagai sumber, termasuk data yang dihasilkan selama sesi training atau sumber data eksternal seperti dari mesin pencari, situs web .gov, serta sumber data terbuka seperti yang disediakan oleh Layanan Web Amazon. Data ini digunakan sebagai bahan referensi dan informasi yang diperlukan oleh model pembelajaran mesin untuk mempelajari pola dan tren yang ada dalam data tersebut. Dengan memiliki akses ke berbagai sumber data ini, machine learning dapat memperoleh informasi yang lebih kaya dan komprehensif untuk meningkatkan kinerja dan kemampuan prediksi model.

Data tersebut juga memiliki peran seperti dengan pengalaman masa lalu bagi manusia. Data dapat memberikan informasi historis kepada model pembelajaran mesin untuk digunakan dalam membuat keputusan di masa depan.

Dapatkan Tenaga IT Outsourcing Anda Segera!

Solusi hemat biaya untuk menemukan spesialis IT dalam waktu singkat.

Percayakan penyediaan tenaga IT Outsourcing Java Developer, .NET Developer, ReactJS Developer, VueJS Developer, Project Manager, dll kepada KAZOKKU agar Anda dapat fokus pada peningkatan daya saing bisnis.

Konsultasikan kebutuhan tenaga IT Outsourcing Anda secara GRATIS di sini!

Algoritma kemudian menganalisis data ini, mencari pola dan tren yang memungkinkan mereka membuat prediksi yang akurat. Dengan cara ini, Machine Learning dapat menggali wawasan dari masa lalu untuk memprediksi kejadian di masa depan. Secara umum, semakin besar kumpulan data yang dapat disediakan oleh tim kepada perangkat lunak Machine Learning, maka hasil prediksi yang diberikan akan menjadi lebih akurat.

Ide di balik Machine Learning adalah algoritma-algoritma tersebut dapat melakukan tugas-tugas ini sendiri dengan sedikit intervensi manusia. Hal ini mempercepat berbagai proses karena Machine Learning mengotomatisasi banyak aspek dalam berbagai industri.

Contoh Machine Learning dalam Kehidupan Nyata

Setelah Anda mengetahui apa itu machine learning dan cara kerjanya, berikut kami sediakan beberapa contoh penerapannya. Seiring dengan perkembangan teknologi, saat ini sudah ada banyak contoh penerapan Machine Learning dalam kehidupan nyata. 

1. Rekomendasi produk

Rekomendasi produk adalah salah satu contoh Machine Learning yang paling populer karena fitur ini ada di sebagian besar situs e-commerce. Algoritma Machine Learning dapat menganalisis pola perilaku serta preferensi pengguna berdasarkan penjelajahan dan riwayat keranjang belanja, kemudian menggunakan informasi tersebut untuk menghasilkan rekomendasi yang relevan.

Perusahaan seperti Spotify dan Netflix juga menggunakan algoritma Machine Learning yang serupa untuk merekomendasikan pilihan musik atau acara TV berdasarkan riwayat dan tontonan Anda sebelumnya. Seiring waktu, algoritma-algoritma ini memahami preferensi Anda sehingga algoritma Machine Learning akan merekomendasikan musik atau film baru yang mungkin Anda sukai.

2.   Fitur media sosial

Contoh Machine Learning yang selanjutnya bisa dilihat pada fitur-fitur media sosial. Perlu Anda ketahui, platform media sosial banyak yang menggunakan algoritma dan pendekatan Machine Learning untuk menciptakan fitur-fitur menarik. Misalnya, Facebook dapat membaca dan mencatat aktivitas, percakapan, like, dan komentar Anda, serta waktu yang dihabiskan pada jenis postingan tertentu. Machine Learning dapat belajar dari pengalaman tersebut dan memberikan saran teman dan halaman yang sesuai untuk Anda.

3. Pengenalan gambar

Mendeteksi objek dalam gambar digital adalah salah satu kemampuan Machine Learning (ML) dan Artificial Intelligence (AI). Kemampuan ini memungkinkan komputer untuk bisa menganalisis gambar secara otomatis dan mengidentifikasi pola atau objek yang ada di dalamnya.

Salah satu contohnya bisa Anda temukan pada fitur Google Lens. Fitur yang dikembangkan oleh Google ini memanfaatkan ML dan pengenalan gambar yang memungkinkan pengguna untuk mencari informasi tentang objek atau gambar tertentu.

4. Pengenalan suara

Selain dapat mengenali gambar, Machine Learning juga dapat menerjemahkan ucapan menjadi teks. Dengan menggunakan algoritma ML yang terlatih, aplikasi perangkat lunak dapat mengubah ucapan yang direkam atau ucapan langsung menjadi teks yang dapat dibaca.

Teknologi berbasis suara ini dapat diterapkan dalam berbagai aplikasi, termasuk dalam bidang medis, di mana teknologi ini dapat membantu dokter mengekstraksi terminologi medis dari percakapan dengan pasien. Walaupun alat ini belum mencapai tingkat kecanggihan yang cukup untuk membuat keputusan klinis yang dapat diandalkan, layanan pengenalan ucapan lainnya dapat memberikan pengingat kepada pasien untuk “mengonsumsi obat mereka”, sehingga dapat memberikan kesan seolah-olah mereka memiliki asisten perawatan kesehatan yang selalu ada di samping mereka.

 5. Virtual personal assistants

Contoh Machine Learning selanjutnya bisa Anda lihat di perangkat yang mungkin Anda miliki di rumah. Contohnya seperti Amazon Alexa, Google Home, atau Siri di iPhone Apple. Perangkat-perangkat ini menggunakan kombinasi teknologi pengenalan ucapan dan Machine Learning untuk mengumpulkan data tentang permintaan Anda. Mereka dapat mendeteksi saat Anda mulai berbicara, menganalisis apa yang Anda katakan, dan merespons perintah yang diberikan. Sebagai contoh, ketika Anda mengatakan, “Siri, bagaimana cuaca hari ini?”, Siri akan mencari informasi ramalan cuaca di lokasi Anda melalui web dan memberikan informasi terperinci kepada Anda.

6. Prediksi pasar saham

Machine Learning dapat memprediksi bagaimana performa pasar saham berdasarkan analisis tahun ke tahun. Dengan menggunakan model Machine Learning ini, analis dapat memprediksi harga saham untuk tahun 2025 dan masa depan yang akan datang.

7. Credit card fraud detection

Machine Learning juga dapat digunakan untuk membantu mengidentifikasi  penipuan transaksi kartu kredit.  Dengan memanfaatkan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) dan Machine Learning, kita dapat memonitor berbagai variabel yang terlibat dalam kasus penipuan yang telah terjadi di masa lalu. Data tersebut kemudian dapat digunakan untuk mengukur tingkat kemungkinan bahwa suatu kejadian merupakan aktivitas penipuan

8. Prediksi lalu lintas

Google Maps dapat memberikan estimasi waktu kedatangan saat Anda menggunakannya untuk mencari rute perjalanan ke suatu tempat. Google menggunakan Machine Learning untuk mengembangkan model yang memperkirakan berapa lama waktu yang diperlukan berdasarkan data historis lalu lintas yang diperoleh dari satelit. 

9. Teknologi mobil self-driving

Salah satu jenis Machine Learning yang umum digunakan adalah reinforcement learning untuk menggerakkan mobil agar dapat beroperasi secara mandiri. Perusahaan mobil seperti Waymo menggunakan sensor untuk mengumpulkan data secara real-time tentang lingkungan sekitar mobil. Data ini memberikan informasi yang diperlukan untuk mengarahkan respons mobil dalam berbagai situasi, seperti orang yang menyeberang jalan, lampu merah, atau keberadaan mobil lain di jalan raya. Dengan memanfaatkan reinforcement learning, mobil dapat belajar dan memperbaiki kinerjanya seiring waktu, yang memungkinkannya untuk bergerak secara mandiri dengan keamanan yang baik.

Demikian informasi yang dapat kami sampaikan mengenai apa itu Machine Learning dan contoh-contohnya. Kesimpulannya, Machine Learning adalah bagian dari Artificial Intelligence atau kecerdasan buatan. Machine Learning dapat memberikan kemampuan kepada suatu mesin untuk belajar secara mandiri dari data dan pengalaman masa lalu. Selain itu, melalui penggunaan algoritma Machine Learning, mesin dapat mengotomatisasi tugas-tugas yang kompleks, menganalisis data secara cepat, dan menghasilkan wawasan yang berharga. Dengan memanfaatkan kemampuan ini, perusahaan dapat meningkatkan kualitas layanan, membuat keputusan berdasarkan data yang akurat, dan memprediksikan tren masa depan.

Baca Juga: Apa Itu Programmer: Jenis & Panduan untuk Mendapatkan Programmer yang Tepat

Kembangkan Potensi Anda dalam Software Development Bersama KAZOKKU

KAZOKKU adalah perusahaan outsourcing Jakarta yang fokus pada penyediaan tenaga kerja ahli di bidang software development. Jika Anda memiliki keterampilan di bidang pengembangan perangkat lunak, Anda bisa bergabung sebagai tenaga alih daya KAZOKKU. 

Sebagai informasi, saat ini kami sedang membuka Lowongan Backend Developer dan Lowongan Frontend Developer. Dengan bergabung bersama kami, Anda akan memiliki kesempatan untuk bekerja pada proyek-proyek menarik, mengembangkan keterampilan teknis dan non-teknis, serta memperluas jaringan profesional. Selain itu, KAZOKKU juga menawarkan beragam benefit untuk tenaga kerjanya.

Untuk informasi lebih lanjut mengenai info loker ini, silakan kunjungi atau klik Lowongan Kerja IT Developer. Yuk, apply sekarang!

KAZOKKU ID

KAZOKKU ID adalah pemilik artikel yang tercantum di KAZOKKU. Seluruh artikelnya dibagikan untuk memberikan Anda informasi terkait layanan Outsourcing Tenaga Kerja IT.

Artikel Terkait

Contact Us