Machine Learning (ML) merupakan subbidang dari Artificial Intelligence (AI) yang berfokus pada pengembangan algoritma dan model yang memungkinkan komputer untuk belajar dan membuat prediksi atau keputusan tanpa diprogram secara eksplisit. Algoritme ML dirancang untuk menganalisis dan menafsirkan pola dan hubungan kompleks dalam data, lalu menggunakan pengetahuan ini untuk membuat prediksi atau mengambil tindakan.
Pada intinya, ML melibatkan pembuatan model matematika yang dapat belajar dari data dan meningkatkan performanya seiring waktu. Model ini dilatih menggunakan data berlabel dalam jumlah besar, dimana keluaran atau hasil yang diinginkan diketahui. Dengan menganalisis data ini, algoritme ML dapat mengidentifikasi pola dan hubungan yang memungkinkan mereka menggeneralisasi pengetahuannya dan membuat prediksi akurat terhadap data baru yang belum terlihat.
Ada beberapa jenis algoritma ML, masing-masing memiliki kekuatan dan penerapannya sendiri. Pembelajaran yang diawasi adalah pendekatan umum di mana algoritme dilatih menggunakan data berlabel, artinya keluaran yang diinginkan diberikan bersama dengan data masukan. Misalnya, dalam sistem klasifikasi email spam, algoritme akan dilatih menggunakan kumpulan data email yang diberi label sebagai spam atau bukan spam. Dengan menganalisis karakteristik email-email ini, algoritme dapat belajar membedakan kedua kategori tersebut dan mengklasifikasikan email-email baru yang belum terlihat.
Pembelajaran tanpa pengawasan, di sisi lain, melibatkan pelatihan algoritma pada data yang tidak berlabel, dimana keluaran yang diinginkan tidak diketahui. Tujuannya adalah untuk menemukan pola atau struktur tersembunyi dalam data. Algoritme pengelompokan, misalnya, dapat mengelompokkan titik data serupa berdasarkan fitur atau karakteristiknya. Hal ini dapat berguna dalam segmentasi pelanggan, di mana algoritme dapat mengidentifikasi kelompok pelanggan berbeda yang memiliki preferensi atau perilaku serupa.
Jenis algoritma ML penting lainnya adalah pembelajaran penguatan. Dalam pendekatan ini, agen belajar berinteraksi dengan lingkungan dan memaksimalkan sinyal imbalan dengan mengambil tindakan. Agen menerima umpan balik dalam bentuk imbalan atau hukuman berdasarkan tindakannya, dan menggunakan umpan balik ini untuk mempelajari kebijakan atau strategi yang optimal. Pembelajaran penguatan telah berhasil diterapkan di berbagai domain, seperti robotika dan permainan. Misalnya, AlphaGo, yang dikembangkan oleh DeepMind, menggunakan pembelajaran penguatan untuk mengalahkan pemain Go juara dunia.
Algoritma ML juga dapat dikategorikan berdasarkan gaya belajarnya. Pembelajaran batch melibatkan pelatihan algoritme pada kumpulan data tetap dan kemudian menggunakan model yang dipelajari untuk membuat prediksi pada data baru. Pembelajaran online, di sisi lain, memungkinkan algoritme memperbarui modelnya secara terus-menerus seiring tersedianya data baru. Hal ini sangat berguna dalam skenario dimana data bersifat dinamis dan berubah seiring waktu.
ML memiliki beragam aplikasi di berbagai industri. Dalam layanan kesehatan, algoritme ML dapat menganalisis gambar medis untuk mendeteksi penyakit atau memprediksi hasil akhir pasien. Di bidang keuangan, ML dapat digunakan untuk deteksi penipuan, prediksi pasar saham, dan penilaian kredit. ML juga digunakan dalam sistem rekomendasi, seperti yang digunakan oleh pengecer online dan layanan streaming, untuk mempersonalisasi konten dan meningkatkan pengalaman pengguna.
ML merupakan subbidang AI yang berfokus pada pengembangan algoritma dan model yang dapat belajar dari data dan membuat prediksi atau keputusan. Ini melibatkan model pelatihan yang menggunakan data berlabel atau tidak berlabel untuk mengidentifikasi pola dan hubungan, yang kemudian dapat digunakan untuk membuat prediksi atau mengambil tindakan. ML memiliki berbagai jenis algoritme, termasuk pembelajaran yang diawasi, tidak diawasi, dan pembelajaran penguatan, yang masing-masing memiliki kekuatan dan penerapannya sendiri. ML telah digunakan secara luas di berbagai industri, memungkinkan kemajuan dalam layanan kesehatan, keuangan, sistem rekomendasi, dan banyak bidang lainnya.
Pertanyaan dan jawaban terbaru lainnya tentang Pembelajaran Mesin Google Cloud EITC/AI/GCML:
- Apa itu Text to Speech (TTS) dan bagaimana cara kerjanya dengan AI?
- Apa saja batasan dalam bekerja dengan kumpulan data besar dalam pembelajaran mesin?
- Bisakah pembelajaran mesin memberikan bantuan dialogis?
- Apa yang dimaksud dengan taman bermain TensorFlow?
- Apa sebenarnya arti kumpulan data yang lebih besar?
- Apa saja contoh hyperparameter algoritma?
- Apa itu pembelajaran ansambel?
- Bagaimana jika algoritme pembelajaran mesin yang dipilih tidak sesuai dan bagaimana cara memastikan bahwa algoritme tersebut dipilih dengan benar?
- Apakah model pembelajaran mesin memerlukan pengawasan selama pelatihannya?
- Apa parameter kunci yang digunakan dalam algoritma berbasis jaringan saraf?
Lihat pertanyaan dan jawaban lainnya di EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Lebih banyak pertanyaan dan jawaban:
- Bidang: Kecerdasan Buatan
- Program: Pembelajaran Mesin Google Cloud EITC/AI/GCML (pergi ke program sertifikasi)
- Pelajaran: Pengantar (pergi ke pelajaran terkait)
- Topik: Apa itu pembelajaran mesin (pergi ke topik terkait)