Perbedaan Machine Learning dan AI (Kecerdasan Buatan)

Machine Learning atau pembelajaran mesin adalah teknologi yang dikembangkan untuk meniru kemampuan manusia dalam memproses data pada komputer. Seiring berjalannya waktu, pembelajaran mesin telah sangat membantu manusia dalam menyelesaikan masalah kompleks secara lebih efisien.

Bayangkan sejenak. Pernahkah Anda bertanya-tanya bagaimana Netflix tahu genre film apa yang Anda sukai? Atau ketika Anda mencari produk di Google, dan iklan produk serupa tiba-tiba muncul di Instagram? Nah, rahasia di balik semua itu adalah penggunaan algoritma pembelajaran mesin.

Ingin tahu lebih banyak tentang apa itu pembelajaran mesin?

Dalam artikel ini, kami akan membawa Anda dalam perjalanan untuk menjelaskan apa itu pembelajaran mesin, bagaimana cara kerjanya, jenis-jenis pembelajaran mesin, dan contoh implementasinya dalam kehidupan sehari-hari. 

Apa Itu Pembelajaran Mesin?

Secara sederhana, pembelajaran mesin adalah teknik untuk mengajari komputer memahami algoritma pemrograman tertentu sehingga mereka bisa menjalankan tugas-tugas tertentu secara mandiri, tanpa bimbingan manusia.

Tujuan utama dari pengembangan pembelajaran mesin adalah meniru cara manusia belajar, di mana manusia dapat mengenali pola dan informasi dari pengalaman masa lalu untuk membuat prediksi atau keputusan yang lebih baik di masa depan.

Ini mirip dengan cara mengajari seorang anak untuk mengenali kucing dengan menunjukkan banyak gambar kucing dan berkata, “Ini adalah kucing.”

Setelah melihat banyak gambar, anak itu akan mulai memahami karakteristik kucing.

Demikian pula, dengan data yang cukup tentang kucing, algoritma pembelajaran mesin akan menggunakan data tersebut untuk mengidentifikasi karakteristik hewan tersebut. Seperti anak yang akhirnya bisa mengenali kucing tanpa bantuan, algoritma pembelajaran mesin juga akan mengenali kucing secara otomatis tanpa bantuan manusia.

Dengan pembelajaran mesin, Anda bisa menciptakan mesin atau komputer yang mampu belajar dari data yang ada untuk membuat keputusan sendiri tanpa perlu memprogram ulang.

Perbedaan Pembelajaran Mesin dengan Kecerdasan Buatan

Anda mungkin sering mendengar kedua istilah ini digunakan bersamaan, dan beberapa orang bahkan menganggap keduanya sama. Namun, perbedaan antara Kecerdasan Buatan (AI) dan pembelajaran mesin cukup jelas.

AI, atau Kecerdasan Buatan, adalah bidang yang mencakup segala hal yang berkaitan dengan membuat mesin lebih pintar, sementara pembelajaran mesin adalah cabang dari AI.

Secara sederhana, pembelajaran mesin fokus pada pengembangan algoritma yang dapat membuat keputusan berdasarkan data. Sementara itu, AI adalah konsep yang lebih umum dalam menciptakan perangkat yang dapat meniru kecerdasan manusia.

Bagaimana Pembelajaran Mesin Bekerja

Ketika Anda ingin belajar hal baru, mungkin Anda membaca buku atau menonton tutorial video. Namun, pemahaman yang lebih dalam sering datang ketika Anda berlatih atau mendapatkan umpan balik dari orang lain.

Cara kerja pembelajaran mesin juga mirip. Dengan memberikannya terus-menerus data dan umpan balik tentang performanya, Anda dapat mengajari algoritma untuk memecahkan masalah.

Tetapi bagaimana proses ini sebenarnya terjadi? Berikut penjelasannya.

1. Pengumpulan Data: Langkah pertama dalam cara kerja pembelajaran mesin adalah mengumpulkan data yang relevan terkait masalah yang dihadapi, yang dapat digunakan untuk melatih algoritma.

2. Persiapan Data: Setelah terkumpul, data perlu disiapkan untuk analisis. Selama tahap ini, data dibersihkan untuk menghilangkan kesalahan atau ketidaksesuaian.

3. Pemilihan Model: Langkah berikutnya adalah memilih model pembelajaran mesin yang cocok untuk menyelesaikan kasus tertentu.

4. Pelatihan: Model pembelajaran mesin dilatih dengan data yang telah disiapkan. Mesin mengidentifikasi pola dalam kumpulan data yang diberikan oleh pemrogram. Setelah pola-pola tersebut terakumulasi, mesin dapat membuat prediksi dan keputusan secara matematis.

5. Evaluasi: Model juga perlu dievaluasi untuk menentukan kinerjanya. Biasanya, evaluasi dilakukan dengan memisahkan data menjadi set pelatihan dan pengujian. Kemudian, akurasi atau metrik kinerja lain dari model pada set pengujian dinilai.

Setelah melakukan tahapan di atas, mesin dapat digunakan dalam lingkungan produksi setelah dilatih dan dievaluasi.

Nah, demikianlah cara kerja pembelajaran mesin. Di bagian selanjutnya, kami akan membahas berbagai jenis pembelajaran mesin yang perlu Anda ketahui. Mari kita teruskan dengan membaca!

Jenis Pembelajaran Mesin

Dari tahapan proses kerja di atas, pembelajaran mesin dibagi menjadi beberapa jenis. Pembagian ini didasarkan pada metode yang digunakan oleh pembelajaran mesin untuk memahami algoritma.

Nah, berikut adalah jenis-jenis pembelajaran mesin yang saat ini dikembangkan:

1. Pembelajaran Terawasi (Supervised Learning)

Pembelajaran terawasi adalah jenis pembelajaran mesin di mana algoritma dilatih menggunakan data yang sudah dikategorikan atau memiliki label.

Dalam pembelajaran terawasi, data yang digunakan untuk melatih algoritma terdiri dari pasangan input dan output yang sudah ditentukan. Lalu, algoritma belajar dari data tersebut dan mencoba mengidentifikasi hubungan antara input dan output.

Jenis pembelajaran mesin ini digunakan dalam banyak aplikasi seperti pengenalan wajah, deteksi email spam, dan lain-lain.

2. Pembelajaran Semi-Terawasi (Semi-Supervised Learning)

Pembelajaran mesin semi-terawasi adalah jenis pembelajaran mesin yang mencoba memanfaatkan data yang hanya sebagiannya diberi label. Jenis pembelajaran mesin ini juga merupakan gabungan dari pembelajaran terawasi dan pembelajaran tanpa pengawasan.

Dalam pembelajaran semi-terawasi, algoritma menganalisis pola pada sampel data yang memiliki label. Setelah itu, algoritma menggunakan pola-pola tersebut untuk memprediksi kategori dari data yang tidak berlabel.

Contoh penerapan pembelajaran mesin semi-terawasi adalah dalam sistem pengenalan suara.

3. Pembelajaran Tanpa Pengawasan (Unsupervised Learning)

Bertentangan dengan pembelajaran terawasi, pembelajaran tanpa pengawasan adalah jenis pembelajaran mesin untuk memahami pola-pola yang ada dalam data tanpa adanya informasi atau label kategori.

Kemudian, algoritma akan memahami pola-pola dan struktur dalam data secara mandiri.

Contoh penerapan pembelajaran mesin tanpa pengawasan adalah dalam pengelompokan atau pengelompokan data. Misalnya, algoritma dapat digunakan untuk mengelompokkan pelanggan perusahaan berdasarkan kesamaan karakteristik atau perilaku mereka.

4. Pembelajaran Penguatan (Reinforcement Learning)

Pembelajaran mesin penguatan adalah jenis pembelajaran mesin di mana algoritma belajar melalui pengalaman dalam menyelesaikan masalah tertentu.

Dalam pembelajaran penguatan, algoritma belajar dengan mencoba tindakan tertentu dan mengamati respons yang diberikan oleh lingkungan. Dengan demikian, algoritma dapat menghindari kesalahan yang mungkin terjadi berdasarkan pengalaman sebelumnya.

Pembelajaran penguatan dapat diibaratkan sebagai sebuah permainan. Misalnya, untuk mengalahkan lawan, pemain mengendalikan karakter dengan instruksi tertentu untuk menyelesaikan level. Karakter permainan akan memberikan respons terhadap tindakan yang diberikan pemain.

Jika tindakan tersebut berhasil mencapai tujuan, yaitu mengalahkan lawan, pemain akan mendapatkan poin. Tetapi jika gagal, pemain akan kehilangan poinnya.

Contoh Penerapan Pembelajaran Mesin

Tanpa disadari, Anda mungkin telah menggunakan contoh aplikasi pembelajaran mesin dalam kehidupan sehari-hari. Misalnya, chatbot yang digunakan untuk layanan pelanggan. Tidak hanya itu, masih banyak contoh pembelajaran mesin lainnya yang perlu Anda ketahui.

Berikut adalah beberapa contoh-contoh pembelajaran mesin yang ada dalam kehidupan sehari-hari:

1. Hasil Pencarian Google

Salah satu contoh pembelajaran mesin yang sering Anda gunakan dalam kehidupan sehari-hari adalah mesin pencari Google. Bahkan, pembelajaran mesin adalah sistem yang memainkan peran penting dalam cara mesin pencari Google bekerja.

Mesin pencari Google menggunakan algoritma yang kompleks untuk menganalisis dan mengurutkan peringkat halaman website berdasarkan relevansinya dengan kata kunci yang dicari oleh pengguna.

Pembelajaran mesin digunakan untuk terus meningkatkan pemahaman algoritma, memastikan hasil pencarian tetap relevan dan sesuai dengan tujuan pencarian pengguna.

2. Rekomendasi Produk E-commerce

Setelah mencari produk di situs e-commerce, mungkin Anda pernah melihat bahwa produk yang Anda cari terus muncul di daftar rekomendasi. E-commerce seperti Shopee, Tokopedia, Lazada, dan lainnya menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk menganalisis pembelian terakhir dan riwayat pencarian pengguna, kemudian memberikan rekomendasi produk.

Tujuan dari fitur rekomendasi ini adalah untuk meningkatkan pengalaman pelanggan. Ini membantu pengguna menemukan produk baru yang mungkin belum mereka ketahui sebelumnya.

3. Deteksi Gambar

Contoh pembelajaran mesin lainnya adalah deteksi gambar. Anda mungkin menemukannya di media sosial seperti Facebook yang menggunakan algoritma untuk mendeteksi dan menandai orang dalam foto.

Dengan menganalisis fitur wajah seperti mata, hidung, dan mulut, algoritma dapat mengenali orang-orang dalam foto dan mencocokkannya dengan profil pengguna.

Tidak hanya di media sosial, deteksi gambar juga sering digunakan di berbagai bidang lain, seperti CCTV dan pemindaian gambar medis untuk mendiagnosis penyakit.

4. Aplikasi Penerjemah

Salah satu contoh yang menarik dalam pembelajaran mesin adalah aplikasi penerjemah bahasa. Untuk membuat aplikasi pembelajaran mesin ini, para pengembang harus melatih algoritma agar bisa menerjemahkan teks.

Cara kerjanya adalah dengan memberikan algoritma dataset berisi teks dalam dua bahasa yang berbeda. Kemudian, algoritma akan mempelajari pola dalam data tersebut dan mengembangkan aturan-aturan untuk menerjemahkan teks.

5. Asisten Pribadi Virtual

Contoh pembelajaran mesin yang terakhir adalah penggunaannya dalam membuat asisten pribadi virtual seperti chatbot. Chatbot adalah program komputer yang menggunakan kecerdasan buatan, terutama pembelajaran mesin, untuk berkomunikasi dengan manusia.

Chatbot biasanya digunakan untuk membantu bisnis memberikan layanan pelanggan yang cepat dan efisien. Chatbot memerlukan algoritma pembelajaran mesin untuk menganalisis dan belajar dari data sehingga bisa memberikan jawaban yang lebih akurat dari waktu ke waktu.

Kelebihan dan Kekurangan Pembelajaran Mesin

Pada bagian sebelumnya, Anda telah mempelajari pengertian pembelajaran mesin, jenis-jenisnya, contoh penggunaannya dalam kehidupan sehari-hari, dan kelebihan serta kelemahannya. Sekarang, mari kita bahas kelebihan dan kekurangan pembelajaran mesin:

Kelebihan:

1. Kemampuan untuk memproses data besar dan kompleks dengan cepat.
2. Kemampuan untuk memahami pola dan tren yang tidak dapat dilihat oleh manusia.
3. Dapat digunakan untuk mengotomatisasi tugas-tugas yang biasanya dilakukan oleh manusia, mengurangi biaya, dan meningkatkan efisiensi.
4. Pembelajaran mesin akan terus belajar dan meningkatkan kinerjanya seiring dengan waktu.
5. Dapat digunakan dalam berbagai industri, termasuk kesehatan, perbankan, transportasi, dan banyak lainnya.

Kekurangan:

1. Memerlukan data yang berkualitas tinggi untuk melatih algoritma dengan baik.
2. Algoritma pembelajaran mesin dapat memberikan hasil yang tidak benar atau bias jika data pelatihan mengandung bias.
3. Perlu pemahaman dan keahlian dalam mengatur dan melatih algoritma, yang tidak semua orang miliki.
4. Perlu perangkat keras yang cukup kuat untuk mengeksekusi algoritma pembelajaran mesin yang rumit.
5. Keterbatasan dalam interpretasi dan penjelasan mengenai keputusan yang diambil oleh algoritma.

Kesimpulan

Pembelajaran mesin atau machine learning adalah teknologi yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data dan pengalaman untuk menghasilkan hasil yang cerdas dan mandiri. Dengan berbagai jenisnya, pembelajaran mesin telah banyak diterapkan dalam kehidupan sehari-hari, mulai dari mesin pencari hingga asisten pribadi virtual.

Meskipun memiliki kelebihan dalam memproses data besar dan kompleks dengan cepat, pembelajaran mesin juga memiliki kelemahan, termasuk ketergantungan pada data pelatihan yang berkualitas tinggi dan risiko hasil yang tidak benar jika data pelatihan mengandung bias.

Seiring dengan perkembangan teknologi, pembelajaran mesin terus berkembang dan menjadi semakin penting dalam berbagai industri. Dengan pemahaman yang lebih baik tentang konsep dasarnya, Anda dapat lebih menghargai peran pembelajaran mesin dalam dunia teknologi saat ini.