Apa itu Machine Learning?
Machine learning adalah metodologi AI yang digunakan untuk memungkinkan sistem menyelesaikan tugas melalui proses analisis data dan pengenalan pola.
Tujuan machine learning adalah agar sistem yang menggunakan model AI ML untuk merespons data baru secara dinamis tanpa pemrograman tambahan atau intervensi manusia lainnya. Kemampuan beradaptasi ini, dengan iterasi berkelanjutan, mengarah pada peningkatan respons dan tindakan sistem dari waktu ke waktu.
Aplikasi machine learning diadopsi secara cepat dengan dampak yang mendalam pada banyak industri, termasuk layanan kesehatan, pendidikan dan otomotif, serta kehidupan dan komunikasi sehari-hari.
Machine Learning Klasik
Hingga saat ini, machine learning telah mengandalkan teknik pemodelan dan analisis data, termasuk regresi, vektor dukungan, pohon keputusan, dan metode statistik lainnya. Pendekatan ini dikategorikan sebagai machine learning klasik.
Dalam machine learning klasik, keahlian domain manusia diperlukan untuk merancang dan memilih fitur yang relevan dari kumpulan data dan memberi label atau menyusun data yang akan digunakan untuk melatih algoritma ML.
Machine learning klasik bekerja sangat efektif dengan kumpulan data yang lebih kecil dan terstruktur dan cenderung kurang intensif secara komputasi dibandingkan pendekatan ML canggih seperti deep learning.
Atribut machine learning klasik adalah dapat diinterpretasikan. Artinya, developer biasanya dapat memahami alasan model AI ML membuat keputusan atau prediksi tertentu dan lebih mudah menyesuaikan parameter atau prosesnya ketika diperlukan.
Deep Learning dan Jaringan Neural
Kategori machine learning yang lebih luas juga mencakup pendekatan kontemporer yang lebih kompleks, intensif data, dan kurang dapat ditafsirkan.
Deep learning, subset machine learning, dapat memodelkan pola berlapis dalam kumpulan data yang kompleks. Algoritma deep learning dapat mendeteksi dan mengklarifikasi fitur dalam data mentah, sehingga developer tidak perlu menerapkan keahlian domain manusia untuk mengidentifikasi atau memberi label pada setiap fitur.
Agar performanya baik, deep learning biasanya memerlukan data dalam jumlah besar. Itu karena algoritma perlu mengidentifikasi dan mengategorikan banyak parameter, dan semuanya harus ada dalam kumpulan data dengan kuantitas yang signifikan untuk melatih model. Sistem deep learning dengan lebih dari tiga lapisan disebut jaringan neural karena meniru node yang saling terhubung dari sistem saraf manusia.
Model deep learning, terutama deep neural network, mungkin tampak buram, seperti “kotak hitam”, karena algoritmanya sangat kompleks sehingga sulit untuk memahami bagaimana algoritma tersebut mencapai keputusan tertentu. Serangkaian proses dan metode yang dikenal sebagai explainable AI (XAI) digunakan untuk menghadirkan lebih banyak transparansi dalam keputusan model deep learning, yang penting untuk membangun kepercayaan dan akuntabilitas dalam sistem AI ini, khususnya dalam industri yang teregulasi.
Manfaat Machine Learning
Machine learning adalah komponen mendasar dari semua kasus penggunaan AI, dan kemampuannya mengubah cara orang bekerja, berkreasi, dan berinteraksi serta cara bisnis beroperasi.
Machine learning dapat memfasilitasi interaksi otomatis dan dipersonalisasi, seperti chatbot dan sistem rekomendasi, untuk membantu pelanggan mengumpulkan informasi dan membuat keputusan yang tepat dengan lebih cepat.
Dengan mengotomatiskan tugas rutin yang biasanya memerlukan intervensi manusia, machine learning dapat membantu menghemat waktu dan meningkatkan efisiensi. Dalam banyak kasus, proses yang didukung ML lebih cepat dan lebih akurat daripada yang didukung manusia, sehingga memberikan hasil yang lebih baik sekaligus mengalihkan karyawan ke tugas kreatif yang perlu lebih banyak stimulasi dan tidak dapat dilakukan oleh komputer.
Machine learning juga dapat digunakan untuk mengidentifikasi pola dan tren untuk mendeteksi anomali atau memprediksi peristiwa di masa depan. Kemampuan ini memungkinkan berbagai solusi inovatif untuk menyederhanakan atau menyesuaikan proses, seperti di bidang manufaktur, atau untuk menginformasikan perencanaan, seperti di sektor energi untuk menyesuaikan jaringan listrik berdasarkan perkiraan permintaan.
Cara Kerja Machine Learning
Machine learning mengandalkan teknik statistik untuk mengenali dan bertindak berdasarkan pola dalam data tanpa intervensi manusia. Algoritma ML dilatih untuk menyelesaikan tugas tertentu dengan memperlihatkan kumpulan data yang relevan pada ML. Selama pelatihan, ML dapat dioptimalkan secara iteratif untuk meningkatkan akurasi prediksi dan keputusannya. Kualitas dan kuantitas data serta kemampuan adaptasi algoritma sangat penting untuk kesuksesan model AI yang dihasilkan.
Metode Machine Learning
Ada empat metode atau jenis utama machine learning:
- Pembelajaran yang Diawasi: Algoritma dilatih dengan kumpulan data berlabel, yang berarti bahwa setiap contoh pelatihan dipasangkan dengan label output. Algoritma belajar memprediksi output dari data input.
- Pembelajaran Tanpa Pengawasan: Algoritma diberikan data tanpa label tanpa instruksi eksplisit. Sistem harus mempelajari pola dan struktur dari data itu sendiri.
- Pembelajaran Semi-Diawasi: Pendekatan ini menggunakan data berlabel dan tidak berlabel untuk pelatihan. Biasanya, sejumlah kecil data berlabel dipasangkan dengan data tanpa label dalam jumlah yang lebih besar.
- Reinforcement Learning: Algoritma belajar ketika mencoba mencapai tujuan dalam lingkungan yang dinamis. Contohnya meliputi mengendarai mobil atau bermain game interaktif. Sistem menerima umpan balik tentang tindakannya saat mempelajari masalah.
Cara Penggunaan Machine Learning
AI machine learning digunakan dalam berbagai tugas komputasi yang terlalu kompleks untuk dikelola oleh algoritma berbasis aturan eksplisit. Contoh aplikasi kompleks ini mencakup pengenalan ucapan, visi komputer, sistem rekomendasi, dan deteksi penipuan.
Kasus Penggunaan Machine Learning
Layanan Pelanggan
Metode machine learning digunakan untuk menyederhanakan dan meningkatkan banyak aspek layanan pelanggan, terutama untuk penyedia layanan online.
Model bahasa besar (LLM)—model deep learning yang dirancang untuk memahami, menerjemahkan, dan menghasilkan bahasa mirip manusia—adalah kekuatan dasar di balik alat yang fokus pada ucapan dan teks, seperti aplikasi suara ke teks, asisten suara, chatbot, dan AI generatif (GenAI), yang membantu mengotomatiskan fungsi layanan pelanggan.
Penyedia layanan dan ritel online juga menerapkan sistem rekomendasi untuk meningkatkan layanan dan keterlibatan pelanggan. Sistem rekomendasi bergantung pada teknik penyaringan data dan machine learning untuk membuat prediksi yang akurat tentang jenis konten yang diinginkan pengguna berdasarkan pilihan sebelumnya, umpan balik, keterlibatan, dan pola serupa dari pengguna lain dengan profil yang sama.
Manufaktur
Kontrol kualitas dalam manufaktur didukung oleh visi komputer, yang pada gilirannya mengandalkan machine learning dan deep learning. Visi komputer menafsirkan data visual dalam banyak pengaturan industri untuk mendeteksi cacat dan anomali, memantau dan mengontrol proses, mengakselerasi respons, dan menghasilkan wawasan yang berharga, biasanya mendekati real time.
Layanan Keuangan
Metode machine learning berkontribusi pada industri keuangan dan perbankan dengan memanfaatkan pengenalan pola untuk menyederhanakan dan meningkatkan beragam aktivitas seperti deteksi penipuan, kepatuhan terhadap peraturan, perbankan yang dipersonalisasi, pemrosesan pembayaran, dan bahkan perdagangan saham otomatis.
Tantangan Machine Learning
Beberapa solusi machine learning dapat diimplementasikan dengan dukungan dari model yang sudah dilatih dan alat sumber terbuka. Namun, dalam sebagian besar kasus, kustomisasi diperlukan bahkan untuk implementasi sederhana. Bagi organisasi yang baru mulai mengadopsi AI, sulit untuk merekrut anggota tim dengan keahlian yang diperlukan.
Setelah staf ada, tantangan berikutnya adalah merancang atau menyesuaikan model yang efektif dan efisien. Banyak iterasi mungkin diperlukan untuk mencegah kesesuaian berlebih, yaitu ketika interpretasi model terhadap data pelatihan terlalu tepat dan tidak mencakup data baru, atau ketidaksesuaian berlebih, yaitu ketika model terlalu sederhana untuk menangkap pola data yang mendasarinya. Dalam beberapa kasus, model akan memerlukan data dalam jumlah besar untuk meningkatkan akurasi prediksinya, dan data tambahan mungkin sulit, mahal, atau memakan waktu untuk didapatkan.
Tantangan lainnya adalah keamanan data. Beberapa aplikasi machine learning, seperti sistem rekomendasi, mengandalkan browser dan riwayat pembelian pengguna, serta data demografis. Solusi keamanan berlapis, termasuk yang memanfaatkan AI, dapat membantu melindungi privasi dan informasi pribadi pengguna, serta data rahasia dan kekayaan intelektual organisasi.
Implementasi AI ML baru juga harus sesuai dengan praktik AI yang bertanggung jawab untuk memastikan sistem akan digunakan dengan cara yang aman, dapat dipercaya, dan etis.
Masa Depan Machine Learning
Adopsi AI masih akan terus berkembang. Kemajuan cepat dalam AI ML dan teknologi pendukung membuatnya lebih mudah diakses oleh bisnis dan, pada gilirannya, membuka kemungkinan penerapan dan dampak global tanpa batas. Masa depan machine learning akan melihatnya diterapkan dalam kasus penggunaan baru dan konteks baru.