Pernahkah kalian membayangkan bahwa suatu perangkat komputer dapat mengerjakan pekerjaan atau menemukan sesuatu di waktu yang sangat minim? Seringkali di dunia pekerjaan kalian dikejar deadline dan semacamnya oleh kantor bukan? Semua bisa teratasi di dunia teknologi sekarang ini, well sebenarnya komputer melakukan hal-hal tersebut menggunakan Machine Learning. Jadi untuk melakukan hal-hal tersebut kalian benar-benar perlu melatih mesin dengan menggunakan dataset yang kuat.

Saat ini, kita merasakan manfaat machine learning yang lebih nyata dalam beberapa aspek kehidupan, contohnya sebuah drone dapat memetakan benda-benda di jalan raya, mengukur jembatan dengan akurasi yang tinggi, serta menilai wilayah rekonstruksi dengan cepat dan tepat.

Sebenarnya apa itu machine learning? Machine learning dapat diartikan sebagai proses mesin “belajar” dengan menganalisa data dalam jumlah besar. Sebagiai contoh, kita tidak lagi harus menulis program baru untuk mengetahui gambar wajah kucing dan manusia, mesin dapat dilatih dengan beberapa gambar sehingga mesin dapat mengenal objek-objek.

Machine Learning bagian dari Artical Intelligence

Machine learning adalah sebuah kategori riset dan algoritmanya berfokus untuk menemukan pola dalam data, lalu menggunakan pola tersebut untuk melakukan prediksi. Machine learning berada di bawah payung Artificial Intelligence (AI), yang saling bersilangan dengan Knowledge Discovery dan Data Mining.

Berikut ini adalah ilustrasinya:

Bagaimana machine learning bekerja?

Berikut ini adalah tahapan kerja machine learning:

  • Memilih data: pisahkan data menjadi 3 bagian, data yang ingin dilatih (training data), daya yang akan digunakan untuk validasi (validation data), dan data yang digunakan untuk percobaan prediksi (test data).
  • Model data: menggunakan training data untuk membangun model menggunakan fitur-fitur yang sesuai dengan tujuan.
  • Validasi model: menguji model yang telah ada dengan validation data. Hal ini berguna untuk mendapatkan feedback dari input, proses dan output yang digunakan.
  • Test model: melihat perbandingan kinerja model yang sudah divalidasi dengan test data.
  • Gunakan test model: mengaplikasikan model yang sudah dilatih untuk membuat prediksi data baru.
  • Sesuaikan model: memperbaiki kinerja algoritma dengan lebih banyak data, fitur yang berbeda dan parameter yang disesuaikan.

Bagaimana mesin dapat belajar?

Berikut tahapan mesin belajar dan membentuk istilah machine learning:

  • Programming tradisional: Dengan cara ini, software engineer menulis sebuah program yang mengajarkan mesin untuk memecahkan masalah. Kemudian, mesin atau komputer mengikuti prosedur yang telah dibuat dan menghasilkan solusi.
  • Statistik: Metode statistik digunakan oleh analis untuk membandingkan hubungan beberapa variabel.
  • Machine Learning: Seorang data scientist menggunakan data set yang sudah dilatih untuk mengajarkan komputer hal-hal apa saja yang harus dilakukan. Sebagai contoh, dari big data yang sudah ada, mesin belajar mengklasifikasi spam dan non-spam email. Klasifikasi ini didapatkan dari data set yang sudah dilatih dan berbagai algoritma yang sesuai dengan klasifikasi yang diinginkan. Lalu, komputer belajar mengidentifikasi hubungan, tren, dan pola data tersebut.
  • Aplikasi pintar: Aplikasi pintar menaikkan akurasi hasil AI. Contohnya, drone bisa menghasilkan pemetaan lahan pertanian yang akurat berdasarkan pengumpulan data.

Mempelajari machine learning tidaklah harus memiliki basic IT, Nordic School of Technology menawarkan kursus machine learning dengan mempelajari bahasa Python.

Merasa tertarik mempelajari kursus machine learning? Segera daftarkan diri Anda di Nordic School of Technology?

 

Mendaftar untuk Nordic kursus