caramesin.com – Machine Learning dan Performanya di Era Digital,Pembelajaran mesin atau machine learning merupakan bagian dari bidang keilmuan kecerdasan buatan atau artificial intelligence, yang banyak digunakan di era digital ini untuk menyelesaikan berbagai masalah dan membantu pekerjaan manusia. Pembelajaran mesin adalah salah satu alasan mengapa suatu sistem dapat menandingi kemampuan belajar manusia.
Selama ini, machine learning menjadi tren yang terus berkembang. Dalam kehidupan sehari-hari, penerapan machine learning dapat dilihat di banyak bidang kehidupan. Pembelajaran mesin, sebagai bagian dari kecerdasan buatan, dapat secara otomatis mempelajari pola atau data. Ini karena pembelajaran mesin berfokus pada penggunaan data dan algoritme untuk meniru pembelajaran manusia untuk meningkatkan akurasi secara bertahap. Sebuah sistem dapat belajar dari data, mengenali pola, dan membuat keputusan dengan intervensi manusia yang minimal, yang merupakan dasar dari pembelajaran mesin, sebuah metode analisis data.
Singkatnya, pembelajaran mesin adalah ilmu yang berfokus pada proses pembelajaran komputer dan bertindak seperti otak dengan belajar secara mandiri dari waktu ke waktu. Karena pembelajaran mesin bekerja seperti otak, tugas utamanya adalah mengembangkan dan mengoptimalkan kemampuan mesin untuk mempelajari informasi baru dari data dan meningkatkan kemampuan mesin untuk memecahkan masalah. Tidak dapat disangkal bahwa teknologi telah berkembang dari waktu ke waktu. Ini membutuhkan algoritme pembelajaran mesin untuk juga berkembang dan meningkat karena mereka lebih banyak dilatih tentang data. Karena itu, mesin dapat menarik kesimpulan yang mirip dengan cara berpikir manusia.
Bagaimana pembelajaran mesin menjadi penting, terutama di era digital saat ini?
Machine learning atau pembelajaran mesin menjadi penting karena dapat menjadi tonggak sejarah dalam mengubah tatanan kehidupan manusia pada masa perkembangan teknologi. Keberadaan pembelajaran mesin sebagai bagian dari kecerdasan buatan semakin terlihat di sekitar kita dan tidak bisa dihindari. Orang-orang menjadi nyaman dengan keberadaan pembelajaran mesin. Selain itu, saat ini banyak lini kehidupan yang telah berubah dari teknologi konvensional ke teknologi digital, dimana teknologi digital harus benar-benar menjadi Machine Learning untuk mengolah banyak data yang berasal dari teknologi digital.
Pemrosesan data yang besar dan kompleks ini hanya membutuhkan waktu singkat berkat ketersediaan Machine Learning. Untuk bisnis teknologi tinggi saat ini, ini tentu saja merupakan “peluang besar” untuk pertumbuhan. Pembelajaran mesin berjalan sendiri atau secara otomatis karena dilatih pada sejumlah besar data untuk menghasilkan solusi.
Machine Learning dapat dikategorikan menjadi dua tipe, yaitu Supervised Machine Learning dan Unsupervised Machine Learning. Supervised Machine Learning merupakan algoritma Machine Learning yang menggunakan data sebagai label atau tujuan atau target.
Algoritma Supervised Learning mampu membandingkan output sebenarnya dengan output yang benar untuk menemukan suatu kesalahan serta mampu memodifikasi model agar sesuai dengan hasil yang diharapkan. Contoh pemanfaatan Supervised Learning yaitu memprediksi harga rumah, memprediksi cuaca, klasifikasi benda, memprediksi kepuasan pelanggan, dan sebagainya. Tipe yang kedua yaitu Unsupervised Learning.
Pada Unsupervised Learning, data yang diolah tidak memiliki label sehingga sistem tidak mengetahui jawaban yang benar. Unsupervised Machine Learning akan melihat karakteristik dari data dan data tersebut akan dikelompokkan sendiri oleh sistem. Contoh pengaplikasian Unsupervised Machine Learning adalah segmentasi pelanggan.
