"Machine learning adalah cabang dari ilmu komputer yang mempelajari cara mengajar komputer untuk belajar dari data tanpa diberi instruksi secara eksplisit"

Machine learning adalah cabang dari ilmu komputer yang mempelajari cara mengajar komputer untuk belajar dari data tanpa diberi instruksi secara eksplisit. Machine learning digunakan dalam berbagai bidang, termasuk bisnis, untuk menganalisis data, menemukan pola, dan membuat prediksi. Dalam bisnis, machine learning dapat digunakan untuk meningkatkan efisiensi operasi, meningkatkan pengalaman pelanggan, dan menemukan peluang bisnis baru. Misalnya, machine learning dapat digunakan untuk menganalisis data pelanggan untuk meningkatkan target pemasaran, atau untuk memprediksi permintaan produk untuk meningkatkan efisiensi produksi.

Sejarah Machine Learning

Sejarah machine learning dimulai pada tahun 1940-an, ketika Alan Turing dan beberapa ilmuwan lainnya mulai memikirkan cara untuk mengajar komputer untuk belajar dari data. Pada tahun 1950-an, ilmuwan mulai mengembangkan algoritma yang dapat digunakan oleh komputer untuk belajar dari data, seperti algoritma klasifikasi probabilistik. Pada tahun 1960-an dan 1970-an, ilmuwan mulai mengembangkan teknologi yang digunakan dalam machine learning saat ini, seperti algoritma jaringan saraf dan algoritma machine learning.

Pada tahun 1980-an dan 1990-an, machine learning mulai digunakan dalam aplikasi praktis, seperti sistem pengenalan suara dan pengenalan wajah. Pada saat yang sama, ilmuwan mulai mengembangkan metode baru untuk machine learning, seperti algoritma machine learning berbasis aturan dan algoritma machine learning berbasis pohon. Pada tahun 2000-an, machine learning mulai digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti perdagangan elektronik dan pemasaran, dan ilmuwan mulai mengembangkan metode baru seperti deep learning.

Sekarang ini machine learning telah berkembang pesat dan terus berkembang, menjadi sangat penting dalam berbagai bidang termasuk teknologi, ekonomi, medis, dan lainnya. machine learning digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti pengenalan suara, pengenalan gambar, pengenalan teks, serta dalam sektor industri seperti perdagangan, pemasaran, perbankan, dan manufaktur. Kemajuan dalam komputasi, data science, dan algoritma yang lebih kompleks juga menjadi dasar dari perkembangan machine learning yang terus berkembang hingga saat ini.

Baca Juga: Sistem Kerja Sentiment Analysis dalam Mengambil Data

Cara Machine Learning Dilakukan

Machine learning adalah proses yang digunakan untuk mengoptimalkan kinerja model dengan mengambil data yang tersedia dan mengubahnya menjadi bentuk yang dapat digunakan oleh mesin. Dalam machine learning, ada beberapa tahap yang harus dilalui, mulai dari pengumpulan dan pembersihan data, pemilihan algoritma yang sesuai, pelatihan model, pengujian model, dan penerapan model. Pada penjelasan kali ini kita akan membahas bagaimana cara machine learning dilakukan dengan lebih detail, mulai dari tahap pengumpulan dan pembersihan data hingga tahap penerapan model.

1. Pertama, data yang akan digunakan untuk pelatihan harus dikumpulkan dan dibersihkan. Ini meliputi tugas-tugas seperti menghilangkan data yang tidak relevan, menangani data yang hilang, dan mengubah data yang tidak terstruktur menjadi bentuk yang dapat digunakan oleh mesin.
2. Kedua, pemilihan algoritma yang sesuai harus dilakukan. Ada berbagai algoritma yang dapat digunakan dalam machine learning, seperti regresi, klasifikasi, dan clustering. Pemilihan algoritma tergantung pada jenis masalah yang akan dipecahkan dan jenis data yang tersedia.
3. Ketiga, model harus dilatih dengan data yang telah dibersihkan. Ini meliputi proses mengoptimalkan parameter algoritma dengan menggunakan metode seperti validasi kros, dan mengevaluasi performa model dengan menggunakan metrik seperti akurasi dan kesalahan kuadrat rata-rata.
4. Keempat, model harus diuji dengan data yang belum digunakan selama pelatihan. Ini dilakukan untuk mengevaluasi performa model saat digunakan dengan data baru dan untuk menentukan apakah model tersebut dapat digunakan secara umum atau hanya untuk data pelatihan.
5. Kelima, model yang telah dilatih dan diuji harus digunakan untuk membuat prediksi atau mengambil tindakan yang sesuai dengan masalah yang akan dipecahkan. Ini dapat meliputi tindakan seperti mengeluarkan rekomendasi, mengambil tindakan otomatis, atau membuat visualisasi data.

Machine learning memiliki banyak aplikasi dalam berbagai bidang seperti finansial, medis, teknologi, dan lain-lain. Oleh karena itu, menguasai machine learning sangat penting untuk meningkatkan kualitas hidup dan kemajuan teknologi.

Siapa yang Dapat Melakukan Machine Learning?

Machine Learning dapat dilakukan oleh berbagai jenis profesional, termasuk:

1. Ilmuwan data (data scientists): Mereka adalah profesional yang memiliki kemampuan dalam matematika, statistik, dan pemrograman untuk mengekstrak insight dari data yang kompleks. Mereka sering melakukan machine learning untuk menyelesaikan masalah bisnis atau riset.
2. Insinyur machine learning (machine learning engineers): Mereka adalah profesional yang bertanggung jawab untuk mengembangkan dan mengimplementasikan sistem machine learning dalam aplikasi praktis. Mereka sering bekerja di perusahaan teknologi atau perusahaan yang menggunakan machine learning dalam operasinya.
3. Peneliti (researchers): Mereka adalah profesional yang melakukan riset dalam bidang machine learning dan mengembangkan algoritma baru. Mereka sering bekerja di universitas atau lembaga riset.
4. Programer (developers): Mereka adalah profesional yang menggunakan machine learning dalam pengembangan aplikasi, seperti chatbot, sistem rekomendasi, dan lain-lain
5. Analis data (data analysts): Mereka adalah profesional yang menganalisis data untuk mendapatkan insight dan menyediakan rekomendasi untuk meningkatkan kinerja perusahaan. Mereka dapat menggunakan machine learning untuk mengekstrak insight yang lebih dalam dari data.

Itulah beberapa profesional yang dapat melakukan machine learning. Namun, tidak harus dari profesi tertentu saja, siapapun yang tertarik dan mempelajari machine learning dapat melakukan machine learning.

Baca Juga: Mengenal Chatbot dari Fungsi dan Cara Kerjanya

Dapatkan Software Digital Monitoring Terbaik Hanya di Ivosights!

Anda bisa mendapatkan software analisis data yang komprehensif dan lengkap untuk data report bisnis dan sosial media di Ivosights! Ivosights menyediakan berbagai layanan terkait comprehensive analytics. Ivosights dapat membuat Anda lebih mudah memahami data dan juga dapat memberikan rekomendasi strategi yang tepat untuk kelangsungan bisnis Anda dengan bantuan tim Ivosights yang sudah berpengalaman melakukan analisa mendalam dari berbagai macam data.

Comprehensive analytics dari Ivosights hadir sebagai solusi yang dapat memudahkan Anda mengelola Big Data dan mendapatkan insights terbaik. Sebagai penyedia layanan customer engagement terlengkap di bidang ini, Ivosights juga menyediakan layanan Ripple 10 yang dapat membantu Anda memenangkan kompetisi di pasar bisnis. 

Ripple 10 dapat menjadi mata-mata perusahaan Anda untuk mengetahui seperti apa sentimen warganet terhadap produk atau layanan yang Anda tawarkan kepada mereka. Bahkan, lebih dari itu, Anda juga bisa mengetahui aktivitas digital kompetitor, mengetahui topik perbincangan netizen mengenai brand, hingga menjaga reputasi brand dari isu negatif yang berpotensi viral.