Machine Learning

Definisi Machine Learning

Menurut Tom M. Mitchell, seorang pakar dalam bidang Machine Learning, “Sebuah program komputer dikatakan belajar dari pengalaman E berdasarkan sejumlah tugas T dan performa P, jika performanya pada tugas T, sebagaimana diukur oleh P, meningkat dengan pengalaman E.”.

Pedro Domingos, seorang profesor ilmu komputer di University of Washington dan penulis buku “The Master Algorithm,” mendefinisikan Machine Learning sebagai “Sebuah bidang ilmu pengetahuan yang memberi komputer kemampuan untuk belajar tanpa secara eksplisit diprogram.”.

Pengertian Machine Learning

Machine Learning adalah cabang dari ilmu kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) yang fokus pada pembuatan dan pengembangan sistem yang memungkinkan komputer belajar dari data, sehingga dapat membuat keputusan atau prediksi yang akurat tanpa perlu diprogram secara eksplisit.

Cara Kerja Machine Learning

Machine Learning bekerja dengan memanfaatkan algoritma dan model statistik untuk menafsirkan pola dalam data. Proses ini umumnya melibatkan empat langkah:

• Pemilihan Fitur: Proses ini melibatkan pemilihan data input atau fitur yang relevan untuk membangun model Machine Learning.
• Pembuatan Model: Pada tahap ini, algoritma Machine Learning dipilih dan modelnya dibuat. Model ini digunakan untuk mempelajari pola dalam data.
• Pelatihan: Model Machine Learning kemudian dilatih menggunakan data yang telah diberi label atau data dengan output yang diketahui.
• Pengujian dan Validasi: Setelah dilatih, model diuji dengan data yang belum pernah dilihat sebelumnya untuk mengukur akurasinya.

Sebagai contoh, dalam Machine Learning untuk pengenalan gambar, gambar yang telah diberi label (misalnya, gambar kucing atau anjing) digunakan untuk melatih model. Model kemudian dapat digunakan untuk mengklasifikasikan gambar baru sebagai kucing atau anjing berdasarkan pembelajaran sebelumnya.

Jenis Machine Learning

Ada tiga jenis utama dalam Machine Learning:

1. Supervised Learning

Supervised Learning adalah jenis Machine Learning di mana model dibangun berdasarkan data pelatihan yang telah diberi label. Dalam konteks ini, label merujuk pada hasil atau output yang kita inginkan model untuk belajar dan memprediksi.

Contoh paling umum dari Supervised Learning adalah regresi linier dan logistik. Dalam regresi linier, model belajar hubungan antara variabel independen (fitur) dan variabel dependen (label) dalam bentuk persamaan linier.

Sedangkan dalam regresi logistik, model mempelajari hubungan antara fitur dan label yang kategorikal dalam bentuk logit (fungsi logistik).

2. Unsupervised Learning

Berbeda dengan Supervised Learning, Unsupervised Learning bekerja dengan data yang tidak diberi label. Tujuannya adalah untuk mencari pola atau struktur tersembunyi dalam data. Teknik yang umum digunakan dalam Unsupervised Learning adalah clustering dan pengurangan dimensi.

Contoh utama dari Unsupervised Learning adalah K-means clustering, di mana model belajar untuk mengelompokkan data ke dalam k kelompok berdasarkan kedekatan fitur-fitur mereka.

Principal Component Analysis (PCA) adalah contoh lain dari Unsupervised Learning yang digunakan untuk pengurangan dimensi.

3. Reinforcement Learning

Reinforcement Learning adalah jenis Machine Learning di mana agen belajar bagaimana berperilaku dalam suatu lingkungan dengan melakukan aksi dan menerima reward atau punishment berdasarkan hasil dari aksi tersebut. Tujuannya adalah untuk memaksimalkan total reward.

Contoh utama dari Reinforcement Learning adalah Q-Learning dan Deep Q Network (DQN), di mana agen belajar strategi (policy) optimal melalui proses trial and error.

Sejarah dan Perkembangan Machine Learning

1. Awal Mula: Turing Test dan Dartmouth Conference

Awal mula Machine Learning tidak lepas dari konsep Turing Test yang diusulkan oleh Alan Turing pada tahun 1950. Turing Test adalah eksperimen yang dirancang untuk menentukan apakah suatu mesin memiliki kecerdasan buatan. Pada tahun 1956, istilah “Artificial Intelligence” muncul pertama kali dalam konferensi di Dartmouth College.

2. Era Neural Networks dan Backpropagation

Pada tahun 1980-an, Neural Networks mulai mendapatkan perhatian. Neural Network adalah model yang terinspirasi oleh bagaimana neuron dalam otak manusia bekerja. Dalam dekade ini, algoritma Backpropagation juga dikembangkan sebagai metode efisien untuk melatih Neural Networks.

3. Berkembangnya Deep Learning

Pada dekade 2010-an, Deep Learning, sub-bidang dari Machine Learning yang menggunakan Neural Networks dengan banyak lapisan (deep neural networks), mulai berkembang pesat. Deep Learning telah berhasil menerapkan dalam berbagai aplikasi, mulai dari pengenalan suara, pengenalan gambar, hingga Natural Language Processing (NLP).