Jika Mesin Mampu Menalar Seperti Manusia
Pernah mendengar istilah Machine learning?
Machine learning adalah frase yang sedang ‘happening’ saat ini. Yaitu merupakan salah satu cabang dari disiplin ilmu Kecerdasan Buatan (Artificial Intellegence) yang membahas mengenai pembangunan sistem yang berdasarkan pada data. Namun banyak juga yang mengartikan Machine Learning itu sebagai Kecerdasan Buatan yang dapat belajar dari data yang mesin itu miliki. Istilah machine learning pada dasarnya adalah proses komputer untuk belajar dari data (learn from data). Tanpa adanya data, komputer tidak akan bisa belajar apa-apa. Oleh karena itu jika kita ingin belajar machine learning, pasti akan terus berinteraksi dengan data. Semua pengetahuan machine learning pasti akan melibatkan data. Data bisa saja sama, akan tetapi algoritma dan pendekatan nya berbeda-beda untuk mendapatkan hasil yang optimal.
“Berikan Mesin itu Data dan biarkan Mesin itu Belajar Sendiri”
Pernyataan diataslah yang mendasari artikel ini “Jika Mesin mampu menalar seperti Manusia” karena seperti yang di lansir dari Detik.com– dalam tulisan yang berjudul “Machine Learning Bisa Dipakai Deteksi Penipu” itu menceritakan bahwa Machine Learning digunakan untuk melakukan risk assessment dalam bisnis financial technology (fintech).
Cara kerja dari Machine Learning itu sendiri seperti penalaran manusia dimana manusia menerima data lalu diolah untuk menghasilkan informasi dan dengan informasi itu manusia dapat memprediksi hal-hal seperti apa yang akan terjadi kedepannya. jadi Machine Learning sendiri memang diciptakan untuk meminimalkan kesalahan manusia dalam memperhitungkan apa yang akan terjadi kedepannya.
Gambar diatas menjelaskan cara kerja Machine Learning dimana data, komputer akan melakukan proses belajar (Training) untuk menghasilkan suatu model dan proses belajar ini menggunakan algoritma Machine Learning sebagai penerapan teknik statistika. Model inilah yang menghasilkan informasi, kemudian dapat dijadikan pengetahuan untuk memecahkan suatu permasalahan sebagai proses input-output. Model yang dihasilkan dapat melakukan klasifikasi ataupun prediksi kedepannya.
Terdapat 4 Metode dalam Machine Learning :
- Supervised machine learning algorithms
Supervised machine learning adalah algoritma machine learning dimana mesin telah mempunyai data yang telah di berikan sebelumnya dan data yang telah di klasifikasikan sebelumnya. Algoritma ini akan menghasilkan output yang dilakukan dengan membandingkan pengalaman belajar di masa lalu.
- Unsupervised machine learning algorithms
Unsupervised machine learning adalah algoritma machine learning dimana mesin mempunyai data yang telah di berikan sebelumnya namun belum di klasifikasikan sebelumnya, dengan algoritma ini di harapkan mesin mampu menemukan struktur tersembunyi dari data yang belum di klasifikasikan
- Semi-supervised machine learning algorithms
Semi-supervised machine learning adalah algoritma machine learning dimana mesin mempunyai data yang sudah di berikan sebelumnya baik data itu sudah di klasifikasikan atau belum, Sistem yang menggunakan algoritma ini dapat meningkatkan efisiensi output.
- Reinforcement machine learning algorithms
Reinforcement machine learning adalah algoritma yang mempunyai kemampuan untuk bertinteraksi dengan proses belajar yang dilakukan, algoritma ini akan memberikan poin (reward) saat model yang diberikan semakin baik atau mengurangi poin (error) saat model yang dihasilkan semakin buruk. Salah satu penerapannya adalah pada mesin pencari.
Machine Learning sudah ada dimana-mana termasuk perangkat lunak yang terpasang di perangkat Smartphone kita dan bukan aneh lagi di tahun 2019 sekarang Machine Learning sudah menjelma menjadi sesuatu yang sudah tidak asing lagi karena teknologi ini dapat menghasilkan keputusan yang lebih baik serta terinformasi, bahkan lebih cepat. Machine Learning diyakini mampu mengubah dunia sekitar kita dalam cara yang sangat signifikan. Kemampuan untuk mengurangi waktu dan meningkatkan keefektifan dalam mengambil keputusan tersebut.
“Semakin Cerdas Machine Learning tersebut maka keputusan yang diambilpun lebih baik lagi”
Dampak dari adanya teknologi Machine Learning sendiri tergantung dari penggunanya, kita ambil contoh keputusan yang diambil dalam menerapkan sebuah strategi marketing pada sebuah perusahaan dalam setiap perusahaan pasti mempunyai tim analis untuk memberikan informasi dari data-data yang telah diolah dari sumber-sumber yang ada baik data dari hasil strategi marketing perusahaan di masa lalu maupun perusahaan lain, manusia memang mampu mengolah semua data tersebut namun tidak semua sumber data dapat dimaksimalkan karena manusia mempunyai batasan untuk mengolah data sebanyak itu berbeda dengan Machine Learning yang mampu memaksimalkan sumber data yang sangat banyak dan mesin itu mampu mengolahnya yang nantinya menjadi sebuah informasi yang bisa dikatakan lebih akurat. Disaat itulah Machine Learning sangat berdampak dalam berkembangnya sebuah Strategi Marketing sebuah perusahaan.
Coba bayangkan jika Machine Learning tersebut di terapkan di dunia kedokteran, kemungkinan terjadinya kegagalan operasi dapat di minimalisir dan masih banyak lagi dampak positif yang lain tapi bisa juga digunakan untuk kejahatan. seperti membobol sebuah akun nasabah bank karena Machine Learning akan terus belajar dari kesalahan-kesalahan dan akan selalu mengevaluasi tindakannya.
Contoh terakhir ini mungkin yang paling nyata, di mana machine learning meniru cara manusia bekerja. namun tetap saja Machine learning tidak akan menggantikan manusia karena Machine Learning hanya bisa membantu manusia bekerja lebih baik.
Referensi:
https://www.advernesia.com/blog/data-science/machine-learning-adalah/
wow ngeri juga 😨 kalau ai beneran gantiin manuasia