Bagaimana Machine Laerning Dapat Digunakan Untuk Memecahkan Masalah Di Dunia Nyata?. Machine learning adalah cabang dari kecerdasan buatan yang dirancang untuk memungkinkan sistem komputer belajar dan berkembang dari data tanpa pemrograman eksplisit menggunakan instruksi.
Tidak seperti pemrograman berbasis aturan tradisional, machine learning mengandalkan sejumlah besar data. Termasuk algoritme statistik untuk melatih model dan menggunakan model tersebut untuk membuat prediksi atau keputusan.
Ide inti dari machine learning adalah untuk memprediksi hasil atau perilaku di masa depan dengan cara otomatis dengan menemukan pola dan keteraturan dalam data. Machine learning memiliki berbagai macam aplikasi di berbagai bidang.
Seperti peramalan keuangan, pengenalan gambar, pemrosesan bahasa alami, dll. Juga dapat dibagi menjadi tiga kategori: pembelajaran yang diawasi, pembelajaran yang tidak diawasi, dan pembelajaran yang diperkuat.
▼ Pembelajaran Terawasi
Pembelajaran terawasi adalah salah satu metode pembelajaran mesin yang paling umum dan mendasar. Metode ini dilatih dengan melabeli data input dan output yang sesuai dengan basis satu-ke-satu. Tujuan dari pembelajaran terawasi adalah untuk mempelajari model umum yang dapat memprediksi input baru berdasarkan pasangan input-output yang ada.
Dalam pembelajaran terawasi, data dibagi menjadi set pelatihan dan set pengujian. Set pelatihan digunakan untuk membangun model dan set pengujian digunakan untuk mengevaluasi kinerja model. Algoritma pembelajaran terawasi yang umum termasuk regresi linier, regresi logistik, pohon keputusan, dan mesin vektor pendukung.
▼ Pembelajaran Tidak Terawasi
Tidak seperti pembelajaran terawasi, pembelajaran tak terawasi tidak memiliki output berlabel dan bertujuan untuk menemukan struktur dan pola tersembunyi dari data yang tidak berlabel. Pembelajaran tanpa pengawasan dapat digunakan untuk tugas-tugas seperti pengelompokan, pengurangan dimensi, dan penambangan aturan asosiasi.
Clustering adalah metode umum dalam pembelajaran tanpa pengawasan yang mengelompokkan titik-titik data yang serupa ke dalam sebuah cluster. Algoritma pengelompokan yang umum termasuk algoritma K-means, algoritma pengelompokan hirarkis, dll.
Pengurangan dimensi adalah teknik pembelajaran tanpa pengawasan penting lainnya yang mengurangi data berdimensi tinggi ke ruang berdimensi rendah untuk pemahaman dan visualisasi data yang lebih baik.
▼ Pembelajaran Penguatan
Pembelajaran penguatan adalah metode yang digunakan mesin untuk membuat keputusan cerdas. Belajar dengan mengamati keadaan lingkungan, dan melakukan tindakan untuk memaksimalkan imbalan kumulatif. Contoh representatif dari pembelajaran penguatan adalah AlphaGo, yang menggunakan teknik pembelajaran penguatan untuk mengalahkan juara dunia manusia di Go.
Inti dari pembelajaran penguatan adalah tiga elemen yaitu kecerdasan, lingkungan, dan penghargaan. Kecerdasan secara terus menerus mengambil tindakan dengan berinteraksi dengan lingkungan. Menyesuaikan strateginya berdasarkan umpan balik dari lingkungan untuk memaksimalkan imbalan kumulatif. Algoritme pembelajaran penguatan yang umum termasuk Q-learning, Deep Q-Network, dan lainnya. Baca juga Daftar Algoritma Populer Untuk Machine Learning Beserta Jenis Dan Penjelasanya.
▼ Aplikasi Pembelajaran Mesin
Machine learning memiliki berbagai macam aplikasi di berbagai bidang, berikut ini adalah beberapa area aplikasi yang umum:
- Prediksi keuangan: Machine learning dapat membantu lembaga keuangan memprediksi tren pasar saham, risiko kredit, penipuan, dll. Untuk membantu pengambilan keputusan dan manajemen risiko.
- Pengenalan gambar: Machine learning dapat digunakan untuk mengidentifikasi objek, wajah, pemandangan, dll. Dalam gambar dengan model pelatihan, yang banyak digunakan dalam pengenalan wajah, pemantauan keamanan, dan bidang lainnya.
- Pemrosesan Bahasa Alami: Machine learning dapat membantu komputer memahami dan memproses bahasa manusia. Termasuk klasifikasi teks, analisis sentimen, terjemahan mesin, dan sebagainya.
- Diagnosis medis: Machine learning dapat membantu dokter dalam diagnosis dan prediksi penyakit. Serta membantu menemukan potensi risiko penyakit dan pilihan pengobatan dengan menganalisis data medis.
- Transportasi cerdas: Machine learning dapat memprediksi arus lalu lintas, mengoptimalkan lampu lalu lintas. Meningkatkan efisiensi lalu lintas perkotaan dengan menganalisis data lalu lintas dan pengenalan pola.
- Sistem rekomendasi: Machine learning dapat merekomendasikan produk, musik, film, dan lain-lain yang dipersonalisasi berdasarkan perilaku dan preferensi historis pengguna untuk meningkatkan pengalaman pengguna.
Baca juga Masalah Yang Dapat Diselesaikan Menggunakan Machine Learning
▼ Kesimpulan
Machine learning adalah salah satu cara terpenting untuk mencapai kecerdasan buatan. Sistem machine learning dapat melatih model dengan sejumlah besar data dan algoritme statistik. Menggunakan model-model ini untuk memecahkan berbagai masalah dunia nyata.
Pembelajaran terawasi, pembelajaran tidak terawasi, dan pembelajaran penguatan adalah metode utama pembelajaran mesin. Metode-metode tersebut memainkan peran penting dalam berbagai tugas dan skenario. Machine learning memiliki berbagai aplikasi di bidang keuangan, pengenalan gambar, pemrosesan bahasa alami, diagnosis medis, transportasi cerdas, sistem pemberi rekomendasi, dll. Sehingga dapat membawa banyak kemudahan dan inovasi bagi kehidupan dan pekerjaan manusia.
