Mempelajari Istilah dalam Machine Learning dan Penjelasannya

Proses digital saat ini membuat segala aktivitas menjadi lebih praktis dan mudah. Untuk bisa menggunakannya, ada banyak hal yang harus dipelajari secara mendalam. Tujuannya yaitu supaya kita tidak tertinggal jauh dari perkembangan teknologi. Beberapa istilah yang sering kita dengar yaitu machine learning dan artificial intelligence. Selain itu, masih banyak ditemukan beberapa istilah dalam machine learning lainnya.

Apa itu Machine Learning?

Machine learning memang saling berkaitan dengan artificial intelligence. Hal ini karena machine learning ialah sebuah cabang ilmu dari artificial intelligence atau kecerdasan buatan. Kecerdasan buatan ini lebih fokus terhadap pengembangan teknik komputasi dan algoritma yang memungkinkan perangkat komputer dapat belajar dari pengalaman dan data tanpa harus diprogram secara eksplisit untuk menjalankan pekerjaan atau tugas tertentu.

Pada machine learning, algoritma belajar yang berasal dari data nantinya untuk menghasilkan sebuah model matematis atau statistik untuk diaplikasikan dalam mengambil keputusan atau prediksi. Tujuan machine learning adalah mengembangkan sebuah algoritma yang bisa meningkatkan kinerja dari tugas tertentu berdasarkan data atau pengalaman yang telah diberikan. 

Biasanya, machine learning ini seringkali diaplikasikan dalam klasifikasi gambar, teknologi pengenalan wajah, rekomendasi produk, prediksi dari harga saham, dan sebagainya. 

Contoh Pemanfaatan Machine Learning

Machine learning seringkali cukup sulit dimengerti dan membuat banyak orang kebingungan. Namun, untuk lebih mempermudah pemahaman anda, ada beberapa contoh aplikasi dari machine learning, antara lain :

1. Dalam Bidang Kedokteran

Machine learning umumnya diaplikasikan untuk mendeteksi penyakit yang dimiliki pasien melalui data-data terkait dengan gejala penyakit yang ditunjukkan. Contohnya, dapat mendeteksi kondisi pasien yang sakit jantung melalui hasil rekaman dari elektrokardiogram. 

2. Rekomendasi Pencarian Google

Aplikasi ini tentu saja sudah tidak asing dan sering dijumpai, yakni mesin pencari Google. Ketika anda mengetik keyword atau kata kunci tertentu di kolom pencarian Google, Google langsung menampilkan rekomendasi berdasarkan keyword yang anda cari. Apabila sedang login ke akun Google, selanjutnya akun Google akan langsung memperlihatkan pencarian. 

3. Bidang Computer Vision

Biasanya, ini banyak dimanfaatkan pada sebuah aplikasi yang bisa mengenali wajah. Anda bisa menemukannya di CCTV, sosial media, hingga smartphone.

Istilah dalam Machine Learning

Ada beberapa istilah dalam machine learning yang perlu anda ketahui, antara lain :

1. Artificial Intelligence

Artificial intelligence merupakan istilah yang paling sering kita jumpai. Apabila diterjemahkan menurut harfiah, AI merupakan teknologi kecerdasan buatan. Konsep teknologi AI ini tentang bagaimana cara membuat mesin berbasis komputer bisa berpikir seperti manusia, seperti menganalisa hingga mengambil keputusan. Machine learning adalah metode yang mana komputer bisa belajar menjadi lebih ‘cerdas’ dengan sendirinya.

2. A/B Testing

Sebuah metode statistic basic untuk membandingkan beberapa cara. Biasanya A/B Testing ini untuk mengukur teknik, cara, atau metode yang mempunyai performa lebih besar. Di samping itu, metode ini seringkali dipakai untuk mengecek perbedaan antar cara atau metode itu sendiri. 

3. Clustering

Merupakan metode untuk mengidentifikasi data-data melalui pembuatan grup data vektoral sesuai kemiripan data. Clustering biasanya diaplikasikan dalam sistem unsupervised learning.

4. Validation

Validation adalah sebuah istilah yang memiliki arti sebagai proses untuk menguji kinerja sebuah model dengan memakai data-data tertentu yang biasanya tidak dipakai dalam testing dan training, tapi dipakai untuk memilih mana parameter yang terbaik dalam model.

5. Dataset

Istilah lainnya dalam machine learning adalah Dataset. Dataset merupakan suatu kumpulan data untuk melatih sistem machine learning. 

6. Classification Model

Merupakan jenis machine learning untuk membedakan beberapa data berdasarkan kelas atau klasifikasi. Misalnya saja, pada pengklasifikasian alami bahasa yang bisa membedakan sebuah kalimat yang ditulis melalui bahasa Perancis, Indonesia, atau Inggris. Selain itu, contoh lainnya yaitu regression model.

7. Data Augmentation

Metode ini biasanya dipakai untuk meningkatkan examples dengan cara mentransformasikan beberapa example yang ada sebelumnya. Misalnya, jika ingin membuat sebuah machine learning untuk mengidentifikasi hewan, tapi anda hanya memiliki satu gambar hewan sebagai sampelnya. Mengingat machine learning ini memerlukan beberapa sampel, maka biasanya teknologi ini akan menciptakan sebuah gambar baru, caranya dengan memutar, membalik, atau men-distort gambar sampai menghasilkan sampel-sampel yang baru. 

8. Example

Istilah example memiliki pengertian berupa satu barisan pada 1 data set dengan label dan feature.

9. Deep Model

Biasanya dinamakan sebagai deep learning. Selain itu, deep model seringkali memakai metode yang berlapis dan bernama layer yang memungkinkan tiap lapisan dari layer ini terdiri atas neuron. Sementara, ada hidden layers sebagai lapisan yang terdapat di tengah.

10. Hierarchical Cluster

Hierarchical cluster merupakan metode yang biasanya dilakukan dengan cara membuat beberapa cabang yang bertingkat. Kemunculan dari metode ini yaitu berasal dari bagaimana kita bisa mengidentifikasi jenis tanaman atau hewan lewat jenis, famili, spesies, dan sebagainya.

11. Feature

Adalah input variabel untuk membuat prediksi.

12. K-Median

Sebuah formula yang digunakan untuk menentukan cluster.

13. K-Means

Adalah metode clastering sesuai dengan jarak titik tengah atau centroids dan example.

14. Model

Model berfungsi untuk mengatur bagaimana sistem machine learning dapat mengambil input kemudian mengeluarkan output berbentuk prediksi.

15. Label

Label adalah hasil pengelompokan dari example lewat clustering. Misalnya, sistem machine learning berguna untuk melabeli tiap-tiap dari example, menyaring spam pada email, dan lainnya. 

16. Regression

Regression merupakan model untuk menciptakan nilai output dalam bentuk bilangan pecahan. Hal tersebut berbeda dari classification model dengan bilangan bulat di dalam outputnya.

17. Neural Network

Neural network adalah sebuah kumpulan layer, dengan tiap-tiap dari layer terdiri atas neuron. Fungsi dari neuron ini ibarat transistor yang terdapat pada komponen elektronik. Hanya saja, perbedaannya adalah transistor mempunyai 3 kaki, sedangkan jumlah kaki ada neuron biasanya tergantung pada posisi layer serta jumlah neuron pada layer.

18. Unsupervised Learning

Untuk model unsupervised learning, anda tidak memilih label pada dataset. Biasanya metode ini memakai sistem clustering, dengan machine learning mengelompokkan data sendiri pada dataset.

19. Supervised Learning

Adalah model pembelajaran machine learning, yang memungkinkan kita dapat menentukan label di tiap-tiap example, tujuannya agar machine learning bisa menentukan label pada input baru. 

Dengan memahami istilah dalam machine learning di atas, setidaknya anda bisa memahami bahwa machine learning merupakan hal yang lumrah di era transformasi digital seperti saat ini.

Jika bisnis Anda ingin mengikuti perkembangan teknologi digital yang ada, dengan bertransformasi mempermudah jalannya bisnis, Anda bisa memilih produk Widya Analytic.

Apa yang Dimiliki Widya Analytic? 

Toba.AI

Menawarkan teknologi social media monitoring. Anda bisa menikmati kemudahan dalam mengelola lebih banyak akun dan memantau performa media sosial Instagram Anda. Selain itu, bisa mengintip performa dari pesaing dan bisa memperoleh insight menarik.

Bagaimana, tertarik menggunakan produk Widya Analytic? Pahami istilah dalam machine learning dan mulai bertransformasi dalam bisnis Anda sekarang juga bersama Widya Analytic.