Karena ini adalah tutorial pemula, saya akan mencoba membuatnya sesederhana mungkin.
Pernahkah Anda pergi berbelanja? Apa yang Anda lakukan sebelum pergi ke pasar? Orang biasanya akan menyiapkan daftar bahan-bahan yang ingin di beli serta membuat list budget untuk setiap bahannya. Untuk melakukan hal tersebut deperlukan data yang merupakan pengalaman dari pembelian sebelumnya.
Setelah persiapan selesai, lalu pergi ke pasar dan membeli barang. Tapi, untuk bekerja dalam anggaran yang telah disediakan tidaklah mudah. Sering kali anggaran menyimpang dari apa yang telah direncanakan sebelumnya. Ini terjadi karena toko sering mengubah kuantitas dan harga suatu produk dan akhirnya pembeli harus mengubah daftar belanjanya. Dibutuhkan banyak upaya, penelitian, dan waktu untuk memperbarui daftar setiap kali terjadi perubahan. Di sinilah Machine Learning dapat membantu Anda. Bingung?
Jangan khawatir! Baca tutorial Machine Learning ini untuk mendapatkan pengetahuan yang mendalam dan memahami mengapa Machine Learning menjadi tren saat ini.
Apa itu Machine Learning?
Machine Learning merupakan Teknik yang sangat populer untuk memprediksi masa depan atau mengklasifikasikan informasi untuk membantu orang dalam membuat keputusan yang diperlukan. Dengan bantuan Machine Learning, kita dapat mengembangkan sistem cerdas yang mampu mengambil keputusan secara mandiri. Algoritma ini belajar dari data masa lalu melalui analisis statistik dan pencocokan pola. Oleh karena itu, saat ketika kita melatihnya berulang kali, ia akan mampu mengidentifikasi pola untuk membuat prediksi yang dibutuhkan.
Core atau inti dari algoritma machine learning adalah data. Dengan bantuan data historis, kita dapat membuat lebih banyak data dengan melatih algoritma ini. Sebagai contoh, Generative Adversarial Networks yaitu konsep lanjutan dari Machine Learning yang belajar dari gambar historis sehingga mampu menghasilkan lebih banyak gambar. Ini juga diterapkan pada pidato dan sintesis teks. Oleh karena itu, Machine Learning telah membuka potensi besar untuk aplikasi data science.
Machine Learning menggabungkan antara computer science, matematika, dan statistik. Statistik sangat penting untuk menarik kesimpulan dari data. Matematika berguna untuk mengembangkan model machine learning dan, computer science atau ilmu komputer digunakan untuk mengimplementasikan algoritma.
Namun, membangun model saja tidak cukup. Anda juga harus mengoptimalkan dan menyetel model dengan tepat sehingga memberikan Anda hasil yang akurat. Teknik optimasi melibatkan penyetelan hyperparameter untuk mencapai hasil yang optimal.
Mengapa Machine Learning?
Saat ini dunia sangat berkembang begitu pula dengan kebutuhan orang-orang. Selain itu, kita berada di era revolusi data industri keempat. Untuk memperoleh wawasan yang berarti dari data ini dan belajar dari cara dimana orang-orang dan sistem berinteraksi dengan data, kita membutuhkan algoritma komputasi yang dapat mengolah data dan memberikan kita hasil yang akan bermanfaat bagi kita dengan berbagai cara. Machine Learning telah merevolusi industri seperti kedokteran, kesehatan, manufaktur, perbankan, dan beberapa industri lainnya. Oleh karena itu, machine learning telah menjadi bagian penting dari industri modern.
Data berkembang secara eksponensial dan untuk memanfaatkan kekuatan data ini, dibarengi dengan peningkatan besar dalam daya komputasi, Machine Learning telah menambahkan dimensi lain pada cara kita memahami informasi. Machine Learning sedang digunakan di mana-mana. Perangkat elektronik dan aplikasi yang merupakan bagian dari kehidupan sehari-hari Anda ditenagai oleh algoritma machine learning yang kuat.
Contoh Machine Learning - Google dapat memberikan Anda hasil pencarian yang sesuai berdasarkan kebiasaan browsing Anda. Demikian pula, Netflix mampu merekomendasikan film atau acara yang ingin Anda tonton melalui algoritma machine learning yang melakukan prediksi berdasarkan riwayat tontonan Anda.
Selain itu, machine learning telah memfasilitasi otomatisasi tugas-tugas yang berlebihan yang telah menghilangkan kebutuhan akan tenaga kerja manual. Semua ini dimungkinkan karena sejumlah besar data yang Anda hasilkan setiap hari. Machine Learning memfasilitasi beberapa metodologi untuk memahami data ini dan memberi Anda hasil yang steadfast dan akurat.
Bagaimana Cara Kerja machine learning?
Dengan peningkatan data yang eksponensial, ada kebutuhan untuk memiliki sistem yang dapat menangani beban data yang sangat besar ini. Model Machine Learning seperti Deep Learning memungkinkan sebagian besar data ditangani dengan generasi prediksi yang akurat. Machine Learning telah merevolusi cara kita memandang informasi dan berbagai wawasan yang dapat kita peroleh darinya.
Algoritma machine learning ini menggunakan pola yang terkandung dalam data training untuk melakukan klasifikasi dan prediksi di masa depan. Setiap kali input baru diperkenalkan ke model, machine learning akan menerapkan pola yang dipelajari dari data baru untuk membuat prediksi di masa depan. Berdasarkan akurasi akhir, seseorang dapat mengoptimalkan model mereka menggunakan berbagai pendekatan standar. Dengan cara ini, model Machine Learning belajar untuk beradaptasi dengan data-data baru dan menghasilkan hasil yang lebih baik.
Jenis machine learning
Algoritma machine learning dapat diklasifikasikan menjadi 3 jenis sebagai berikut :- Supervised Learning
- Unsupervised Learning
- Reinforcement Learning
Supervised Learning
Dalam Supervised Learning, set data yang digunakan kita diberi label. Ada pemetaan input dan output yang jelas. Berdasarkan data input, model dapat dilatih dalam hal ini. Contoh Supervised Learning adalah penyaringan spam. Berdasarkan data berlabel, model dapat menentukan apakah data tersebut adalah spam atau ham. Ini adalah bentuk training yang lebih mudah. Penyaringan spam adalah contoh dari jenis algoritma machine learning ini.
Unsupervised Learning
Dalam Unsupervised Learning, data yang digunakan tidak memiliki label. Algoritma mengidentifikasi pola-pola dalam dataset dan mempelajarinya. Algoritma mengelompokkan data ke dalam berbagai kelompok berdasarkan kepadatannya. Dengan menggunakannya, seseorang dapat melakukan visualisasi pada data dimensi tinggi. Salah satu contoh dari jenis algoritma machine learning ini adalah the Principle Component Analysis. Selain itu, K-Means Clustering adalah jenis lain dari Unsupervised Learning di mana data dikelompokkan dalam kelompok-kelompok dengan urutan yang sama.
Proses pembelajaran di Unsupervised Learning semata-mata didasarkan pada menemukan pola dalam data. Setelah mempelajari polanya, model kemudian membuat kesimpulan.
Reinforcement Learning
Reinforcement Learning adalah jenis Algoritma Machine Learning yang paling populer. Algoritma ini digunakan dalam berbagai sistem otonom seperti mobil dan robotika industri. Tujuan dari algoritma ini adalah untuk mencapai tujuan dalam lingkungan yang dinamis. Hal itu dapat dicapai berdasarkan beberapa rewards yang disediakan oleh sistem.
Reinforcement Learning paling banyak digunakan dalam pemrograman robot untuk melakukan tindakan otonom. Juga digunakan dalam membuat mobil self-driving cerdas. Selain itu, efisiensi dapat ditingkatkan dengan eksperimen lebih lanjut dengan agen di lingkungannya. Ini prinsip utama di balik reinforcement learning. Ada urutan tindakan yang serupa dalam model reinforcement learning .
Algoritma Machine Learning
Mari kita lihat beberapa pendekatan machine learning yang paling umum:1. Regresi
Model regresi digunkana untuk memprediksi nilai suatu variable yang bergantung pada beberapa faktor. Contoh paling umum dari regresi adalah Regresi Linear yaitu di mana terdapat hubungan linear antara variable predictor dan variable respons. Ada juga jenis regresi seperti Regresi ARIMA yang menggunakan auto-correlation regression model untuk memperkirakan nilai kontinu yang diberikan oleh data time-series. Digunakan untuk memperkirakan harga saham dan nilai-nilai lain yang didasarkan pada waktu.
2. Decision Tree Learning
Decision Tree atau Pohon Keputusan adalah jenis algoritma machine learning yang diawasi (supervised learning). Pohon-pohon ini digunakan untuk pemodelan prediktif. Kita membuat pohon keputusan yang dapat mengambil keputusan berdasarkan input pengguna. Pohon Keputusan dapat digunakan untuk regresi maupun klasifikasi. Pohon-pohon ini digunakan untuk memberikan output grafis kepada pengguna berdasarkan beberapa variabel independen.
3. Support Vector Machines
Support Vector Machines atau SVMs adalah algoritma machine learning yang digunakan untuk mengklasifikasikan data ke dalam dua kategori atau kelas. SVMs adalah jenis algoritma supervised learninig yang menggunakan beberapa jenis kernel untuk mengklasifikasikan data. Berdasarkan prediksi yang dilakukan, dapat dikategorikan apakah jatuh ke dalam suatu kelas atau pada kelas lain. Dengan bantuan SVMs, seseorang dapat melakukan klasifikasi linear maupun non-linear. Klasifikasi SVM membagi data menjadi dua kelas menggunakan hyperplane.
4. Association Rule Mining
Association Rule Mining digunakan untuk menemukan hubungan antara beberapa variabel yang ada dalam database. Ini adalah jenis teknik data mining dimana Anda dapat menemukan hubungan antara beberapa item. Algoritma ini diterapkan dalam industri penjualan untuk memprediksi apakah pelanggan akan membeli barang Y jika ia telah membeli barang X.
5. Artificial Neural Networks (ANN)
Artificial Neural Network adalah bentuk lanjutan dari teknik machine learning. Jaringan saraf ini dimodelkan seperti sistem saraf manusia dan karenanya disebut jaringan saraf. Ada koneksi beberapa neuron yang menghitung informasi. Neuron-neuron ini menangkap struktur statistik sehingga mampu menciptakan distribusi probabilitas gabungan terhadap variabel input.
Jaringan saraf ini sangat tepat dalam menemukan pola pada dataset besar. Neural Networks dapat melakukan klasifikasi serta tugas-tugas regresi dengan akurasi tinggi. Selain itu, ANN menghilangkan persyaratan untuk melakukan tugas-tugas statistik yang berat dalam pra-pemrosesan karena cukup memadai dalam mewujudkan polanya sendiri.
6. Clustering
Dalam clustering , pengamatan dibagi menjadi kelompok. Cluster ini dibentuk berdasarkan data yang sama dan memiliki kriteria yang sama. Kriteria ini dapat berupa kepadatan atau struktur data yang serupa. Ada beberapa teknik pengelompokan yang menggunakan kriteria yang berbeda untuk mengelompokkan data. Misalnya, jarak antara data, kepadatan data dan konektivitas grafik adalah beberapa kriteria yang mendefinisikan teknik untuk pengelompokan dalam machine learning. Karena tidak ada data berlabel atau pemetaan input-output, jenis teknik ini adalah prosedur machine learning yaitu unsupervised learning.
Beberapa algoritma lainnya yaitu:
7. Inductive Logic Programming 8. Reinforcement Learning
9. Similarity and Metric Learning
10. Bayesian Networks
11. Representation Learning
12. Sparse Dictionary Learning
Machine Learning vs Deep Learning vs AI
Machine Learning
Machine Learning adalah bagian dari Artificial Intelligence yang melibatkan penerapan algoritma yang dapat belajar dari data atau contoh sebelumnya dan mampu melakukan tugas tanpa instruksi eksplisit. Prosedur untuk belajar dari data melibatkan pengenalan statistik akan pola dan menyesuaikan model sehingga dapat mengevaluasi data dengan lebih akurat dan memberikan kita hasil yang akurat.
Deep Learning
Deep Learning adalah bagian dari Machine Learning yang melibatkan penggunaan jaringan saraf tiruan. Algoritma pembelajaran mesin Deep Learning adalah pilihan paling populer di banyak industri karena kemampuan jaringan saraf untuk belajar dari data besar lebih akurat dan memberikan hasil yang teguh kepada pengguna.
Artificial Intelligence
AI adalah kumpulan yang lebih besar yang berisi penggabungan semua teknologi yang dibahas di atas. Artificial intelligence masih dalam penelitian dan melibatkan pemberian kecerdasan pada mesin. Namun, Kecerdasan Umum Buatan masih jauh dan akan membutuhkan penelitian bertahun-tahun sebelum kita dapat memiliki versi dasarnya.
Ringkasan
Dalam tutorial machine learning ini, kita mempelajari dasar-dasar machine learning dan bagaimana daya komputasi telah berkembang dari waktu ke waktu untuk mengakomodasi algoritma machine learning yang canggih. Komputer mendapatkan kecerdasan karena data yang dihasilkan dalam jumlah besar. Kita mempelajari berbagai jenis algoritma machine learning dan selanjutnya melihat sekilas beberapa algoritma machine learning populer. Diharapkan Anda sekarang sudah terbiasa dengan machine learning. Bagaimana selanjutnya?
Comments
Post a Comment