Apa Itu Machine Learning, dan Mengapa Teknologi Ini Penting?
Machine learning adalah metodologi AI yang digunakan untuk memungkinkan sistem menyelesaikan tugas melalui proses analisis data dan pengenalan pola.
Tujuan dari machine learning adalah agar sistem yang menggunakan model AI ML dapat merespons data baru secara dinamis tanpa perlu pemrograman tambahan atau intervensi manusia lainnya. Kemampuan adaptasi ini, dengan pengulangan berkelanjutan, mendorong peningkatan respons dan tindakan sistem dari waktu ke waktu.
Aplikasi machine learning diadopsi dengan cepat dengan dampak besar pada banyak industri, termasuk layanan kesehatan, pendidikan, dan otomotif, serta kehidupan dan komunikasi sehari-hari.
Machine Learning Klasik
Hingga belum lama ini, machine learning mengandalkan teknik pemodelan dan analisis data, termasuk regresi, vektor pendukung, pohon keputusan, dan metode statistik lainnya. Pendekatan ini dikategorikan sebagai machine learning klasik.
Dalam machine learning klasik, keahlian manusia dalam bidang subjek diperlukan untuk merancang dan memilih fitur yang relevan dari kumpulan data serta untuk melabeli atau menyusun data yang akan digunakan untuk melatih algoritma machine learning.
Machine learning klasik sangat efektif untuk kumpulan data terstruktur dan lebih kecil serta cenderung membutuhkan sumber daya komputasi yang lebih sedikit dibandingkan pendekatan machine learning tingkat lanjut seperti deep learning.
Atribut dari machine learning klasik adalah bahwa ia dapat diinterpretasikan. Ini berarti pengembang sering kali dapat memahami mengapa model AI ML membuat keputusan atau prediksi tertentu dan dengan lebih mudah menyesuaikan parameter atau prosesnya ketika diperlukan.
Machine Learning vs. Deep Learning
Kategori machine learning yang lebih luas juga mencakup pendekatan kontemporer yang lebih kompleks dan memerlukan banyak data serta kurang dapat ditafsirkan.
Deep learning, subbagian dari machine learning, dapat memodelkan pola berlapis dalam kumpulan data yang kompleks. Algoritma deep learning dapat mendeteksi dan mengklasifikasikan karakteristik dalam data mentah, sehingga pengembang tidak perlu menerapkan keahlian manusia dalam bidang subjek untuk mengidentifikasi atau melabeli setiap karakteristik.
Untuk menghasilkan performa yang baik, deep learning biasanya memerlukan data dalam jumlah sangat besar. Itu karena algoritma perlu mengidentifikasi dan mengategorikan banyak parameter, dan semuanya harus ada dalam kumpulan data dalam jumlah yang signifikan untuk melatih model. Sistem deep learning dengan lebih dari tiga lapisan disebut jaringan neural karena sistem ini meniru simpul yang saling terhubung dari sistem saraf manusia.
Model deep learning, terutama jaringan neural mendalam, mungkin terasa samar, seperti "kotak hitam," karena algoritma sangat kompleks sehingga sulit untuk memahami cara algoritma ini mencapai keputusan tertentu. Serangkaian proses dan metode yang dikenal sebagai AI keterjelasan (Explainable AI atau XAI) digunakan untuk membawa transparansi yang lebih baik pada keputusan model deep learning, yang penting untuk membangun kepercayaan dan akuntabilitas dalam sistem AI ini, terutama dalam industri yang diregulasi.
Manfaat Machine Learning
Machine learning adalah komponen mendasar dari semua kasus penggunaan AI, dan kemampuannya telah mengubah cara orang bekerja, berkreasi, dan berinteraksi, serta bagaimana bisnis beroperasi.
Machine learning dapat memfasilitasi interaksi yang otomatis dan dipersonalisasi, seperti bot percakapan dan sistem rekomendasi, untuk membantu pelanggan mengumpulkan informasi dan membuat keputusan yang benar dengan lebih cepat.
Dengan mengotomatiskan tugas rutin yang sebelumnya memerlukan intervensi manusia, machine learning dapat membantu menghemat waktu dan meningkatkan efisiensi. Dalam banyak kasus, proses yang didukung machine learning lebih cepat dan lebih akurat dibandingkan proses yang dikerjakan manusia, menghasilkan hasil yang lebih baik sekaligus mengalihkan karyawan ke tugas yang lebih menstimulasi dan kreatif yang 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 dalam manufaktur, atau untuk memberikan informasi dalam 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 machine learning dilatih untuk menyelesaikan tugas tertentu dengan memaparkannya ke kumpulan data yang relevan. Selama pelatihan, perangkat lunak dapat dioptimalkan secara berulang 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 machine learning utama:
- Pembelajaran yang Diawasi: Algoritma dilatih pada kumpulan data berlabel, yang berarti setiap contoh pelatihan dipasangkan dengan label output. Algoritma belajar untuk memprediksi output dari data input.
- Pembelajaran Tanpa Pengawasan: Algoritma diberikan data tanpa label dan tanpa instruksi secara jelas. Sistem harus mempelajari pola dan struktur dari data itu sendiri.
- Pembelajaran Semi-Terawasi: Pendekatan ini menggunakan data berlabel dan tidak berlabel untuk pelatihan. Biasanya, sejumlah kecil data berlabel dipasangkan dengan jumlah data tanpa label yang lebih besar.
- Pembelajaran Penguatan: Algoritma ini belajar dengan mencoba untuk mencapai tujuan dalam lingkungan yang dinamis. Contohnya termasuk mengendarai mobil atau bermain gaming interaktif. Sistem menerima umpan balik atas tindakannya saat menjelajahi ruang masalah.
Algoritma Machine Learning
Algoritma machine learning adalah serangkaian instruksi yang diterapkan pada data untuk memungkinkan pengenalan, klasifikasi, dan prediksi. Dari sekian banyak algoritme machine learning, berikut beberapa contohnya:
- Regresi linear: Algoritma ini memprediksi titik data di masa mendatang berdasarkan hubungan linear dengan titik data sebelumnya.
- Regresi logistik: Proses ini memperkirakan kemungkinan titik data di masa mendatang berdasarkan variabel independen.
- Algoritma pengelompokan: Jenis algoritma ini dapat mengelompokkan titik data berdasarkan kesamaan.
- Pohon keputusan: Pohon keputusan menyortir data ke dalam subkategori yang berbeda menggunakan serangkaian pengujian kondisional.
- Hutan acak: Algoritma ini mengagregasi respons dari banyak pohon keputusan.
Alat dan Kerangka Kerja Machine Learning
Pengembang AI menciptakan perangkat lunak machine learning dengan memanfaatkan berbagai alat, kerangka kerja, dan pustaka kode yang ditulis sebelumnya. Machine learning berjalan pada bahasa pemrograman seperti Python dan C++, serta bahasa khusus seperti R, yang dirancang untuk analisis statistik. TensorFlow dan PyTorch adalah dua contoh kerangka kerja machine learning, yang mencakup pustaka dan alat yang semuanya dikemas bersama.
Bagaimana Machine Learning Digunakan
Machine learning AI digunakan dalam berbagai tugas komputasi yang terlalu kompleks untuk dikelola oleh algoritma eksplisit berbasis aturan. Contoh aplikasi yang kompleks ini termasuk 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 (Large language model atau LLM)—model deep learning yang dirancang untuk memahami, menerjemahkan, dan menghasilkan bahasa seperti manusia—adalah landasan teknologi di balik alat-alat yang berfokus pada ucapan dan teks, seperti suara-ke-teks, asisten suara, bot percakapan, dan aplikasi 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 machine learning dan pemfilteran data untuk membuat prediksi yang akurat tentang jenis konten yang diinginkan pengguna berdasarkan pilihan di masa lalu, umpan balik, keterlibatan, dan pola serupa dari pengguna lain dengan profil yang sama.
Manufaktur
Pengendalian mutu dalam manufaktur dibantu oleh visi komputer, yang secara berurutan mengandalkan machine learning dan deep learning. Visi komputer menginterpretasikan data visual dalam banyak lingkungan industri untuk mendeteksi cacat dan anomali, memantau dan mengontrol proses, mempercepat respons, dan menghasilkan wawasan yang berharga, sering kali dalam waktu hampir real-time.
Layanan Keuangan
Metode machine learning berkontribusi pada industri keuangan dan perbankan dengan memanfaatkan pengenalan pola untuk menyederhanakan dan menyempurnakan berbagai aktivitas seperti deteksi penipuan, kepatuhan peraturan, perbankan yang dipersonalisasi, pemrosesan pembayaran, dan bahkan perdagangan saham otomatis.
Otomatisasi Proses Robotik (Robotic Process Automation atau RPA)
Machine learning AI mendukung RPA, atau pengotomatisan tugas rutin dan berulang yang biasanya dilakukan oleh manusia. Ada banyak penerapan RPA di berbagai industri. Misalnya, di lingkungan kantor, solusi RPA dapat mengisi formulir, memindahkan file, memproses transaksi, atau menghasilkan laporan.
Cara Mengimplementasikan Machine Learning
Untuk mengimplementasikan machine learning, organisasi akan memerlukan tim spesialis yang terampil, termasuk:
- Ilmuwan data dan insinyur data yang berfokus pada persiapan data dan pengembangan model
- Pengembang AI dan insinyur machine learning yang melakukan pemrosesan algoritma yang mendukung machine learning serta menangani penerapan dan penskalaan
- Pakar bidang subjek yang membantu mengaudit hasil machine learning selama pelatihan, penyempurnaan, dan pascapenerapan dengan menerapkan pengetahuan mereka untuk memverifikasi akurasi model AI
Selain itu, organisasi akan membutuhkan perangkat keras AI untuk melatih dan menjalankan solusi machine learning.
Namun demikian, spesifikasi dari setiap implementasi machine learning akan bervariasi tergantung kasus penggunaan. Misalnya, perusahaan besar mungkin menjalankan machine learning untuk mendukung analisis bisnis dalam pusat data, sedangkan toko ritel mungkin menjalankan proses machine learning di server edge.
Tantangan Machine Learning
Beberapa solusi machine learning dapat diimplementasikan dengan dukungan dari model yang telah dilatih sebelumnya (model pralatih) dan alat sumber terbuka. Namun, di kebanyakan kasus, penyesuaian diperlukan bahkan untuk implementasi yang sederhana. Untuk organisasi yang baru mulai mengadopsi AI, mungkin sulit untuk merekrut anggota tim dengan rangkaian keterampilan yang diperlukan.
Setelah staf ditempatkan, tantangan selanjutnya adalah merancang atau menyesuaikan model yang efektif dan efisien. Banyak iterasi mungkin diperlukan untuk mencegah overfitting, yakni saat interpretasi model atas data pelatihan terlalu sempit dan tidak mencakup data baru, atau underfitting, yakni saat model terlalu sederhana untuk menangkap pola data yang mendasar. Dalam beberapa kasus, model akan memerlukan jumlah data yang besar untuk meningkatkan akurasi prediksi, dan data tambahan mungkin sulit, mahal, atau memakan waktu untuk didapatkan.
Keamanan data adalah tantangan lainnya. Beberapa penerapan machine learning, seperti sistem rekomendasi, mengandalkan browser dan riwayat pembelian pengguna serta data demografis. Solusi keamanan multilapis, 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 beretika.
Masa Depan Machine Learning
Adopsi AI masih dalam tahap yang sangat awal. Kemajuan pesat dalam AI, machine learning, dan teknologi pendukungnya membuatnya lebih mudah diakses oleh bisnis dan, pada akhirnya, membuka kemungkinan yang tidak terbatas untuk penerapannya dan dampak global. Di masa depan, machine learning akan lebih banyak diterapkan dalam kasus penggunaan baru dan konteks baru.