Apa Itu Machine Learning? Cara Kerja, Fungsi, dan Contohnya

Istilah machine learning semakin populer dewasa ini bersamaan dengan kemunculan AI tools yang kian bervariasi. Namun, apa itu machine learning? Bagaimana cara kerjanya, seperti apa fungsi dan pemanfaatannya dalam berbagai bidang kehidupan manusia? Simak terus artikel ini untuk tahu jawaban selengkapnya.

Apa Itu Machine Learning?

Machine learning adalah suatu teknik pengolahan data yang digunakan untuk mengajar mesin (komputer) tentang bagaimana cara belajar dari data. Proses belajar ini dilakukan melalui suatu model matematis, di mana mesin akan diberikan data sebagai input dan diharapkan bisa menghasilkan prediksi atau output yang akurat. Ini adalah mesin yang bisa belajar layaknya manusia.

Machine learning merupakan salah satu cabang dari artificial intelligence (AI). Inilah mengapa istilah machine learning kerap muncul dalam pembahasan-pembahasan mengenai AI. Ada cukup banyak tools berbasis AI yang memanfaatkan machine learning sebagai sistem utamanya.

Itulah pengertian machine learning secara singkat. Maka, jika ditanya apa perbedaan AI dan teknologi machine learning, Anda bisa mengatakan bahwa machine learning merupakan bagian dari AI. Lebih lengkapnya, bisa Anda baca dalam artikel kami sebelumnya mengenai perbedaan AI vs Machine Learning.

Cara Kerja Machine Learning

Machine learning bekerja dengan mengambil data sebagai input dan menggunakan algoritma yang dipilih untuk memproses data tersebut. Proses yang dilakukan adalah mempelajari pola atau karakteristik dari data-data yang ada, lalu menghasilkan output yang diharapkan. Berikut ini akan kami jelaskan secara lebih terperinci mengenai tahapan kerja machine learning.

1. Preprocessing Data

Data yang digunakan dalam machine learning perlu dipersiapkan dan diproses terlebih dahulu agar nantinya bisa diolah oleh algoritma machine learning. Proses ini meliputi pembersihan data dari noise (gangguan) atau outlier (penyimpangan data), pemilihan fitur atau atribut penting dalam data, dan normalisasi atau scaling data untuk menyamakan skalanya.

2. Memilih Algoritma

Ada cukup banyak jenis algoritma yang bisa digunakan dalam machine learning. Sebut saja beberapa contohnya seperti Decision Trees, Random Forest, Logistic Regression, Neural Networks, dan masih banyak lagi. Memilih satu yang tepat adalah bagian dari proses kerja machine learning. Ini harus disesuaikan dengan kebutuhan dan pertimbangan-pertimbangan terkait data yang akan diolah.

3. Melatih Model

Setelah algoritma dipilih, model machine learning harus dilatih menggunakan data yang telah diproses. Proses ini melibatkan pengoptimalan parameter dan menentukan konfigurasi model yang sesuai. Adapun proses pelatihan sepenuhnya dilakukan oleh algoritma yang telah diterapkan ke dalam sistem.

4. Validasi Model

Setelah dilatih, model tersebut akan diuji untuk menentukan seberapa baik performanya dalam memprediksi data. Proses ini dapat dilakukan menggunakan data yang terpisah dari data saat latihan. Tujuannya untuk melihat apakah model dapat bekerja bahkan dengan data-data yang sama sekali asing nantinya.

5. Menerapkan Model

Nah, tahap terakhir dari rangkaian ini adalah menerapkan model pada suatu sistem akhir. Inilah yang nantinya akan digunakan oleh end user. Namun, perlu Anda ketahui, terkadang untuk mendapat model akhir ini perlu dilakukan beberapa kali pengulangan proses. Setelahnya pun pihak pengembang perlu konsisten melakukan pemantauan guna siaga terhadap pembaruan atau penambahan fitur jika diperlukan.

Jenis-Jenis Machine Learning

Machine learning dikelompokkan ke dalam tiga jenis utama, yaitu supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning. Berikut telah kami rangkum penjelasan masing-masing jenisnya.

  • Supervised Learning: merupakan jenis model yang dilatih menggunakan data yang sudah diberi label atau kategori, sehingga mesin dapat memprediksi label dari data baru yang masuk.
  • Unsupervised Learning: merupakan jenis model yang belajar dari data yang tidak diberi label atau kategori, sehingga mesin dapat mengenali pola-pola tertentu dalam data tersebut.
  • Reinforcement Learning: merupakan jenis model yang belajar melalui pengalaman dalam menyelesaikan suatu tugas dan diberi reward atau punishment bergantung dari hasilnya.

Fungsi Machine Learning

Machine learning memiliki banyak sekali fungsi dan aplikasi dalam kehidupan sehari-hari, utamanya bidang bisnis, di antaranya sebagai berikut.

1. Meningkatkan Efisiensi Bisnis

Machine learning dapat digunakan untuk meningkatkan efisiensi dan produktivitas bisnis dengan memprediksi permintaan, mengoptimalkan rantai pasokan, dan memperbaiki sistem manufaktur.

2. Meningkatkan Customer Service

Memanfaatkan fungsi analisisnya, Anda bisa menggunakan machine learning untuk meningkatkan pelayanan pelanggan bisnis Anda. Caranya dengan menganalisis data pelanggan dan memberikan rekomendasi produk atau layanan yang sesuai dengan kebutuhan mereka. Ini juga terkait penyesuaian teknik-teknik marketing dan sales yang lebih personal.

3. Meningkatkan Keamanan Data

Sistem ini dapat Anda gunakan untuk mengidentifikasi ancaman keamanan siber dan memperbaiki kelemahan dalam sistem keamanan data Anda. Ini cukup berhubungan erat dengan poin nomor dua yang akan mengarah ke peningkatan performa bisnis. Pasalnya, tidak sedikit pelanggan yang kini sudah sangat aware akan jaminan keamanan data dan menjadikan itu sebagai patokan dalam mempercayai suatu bisnis.

4. Pengenalan Wajah dan Suara

Machine learning dapat digunakan untuk mengenali wajah dan suara, sehingga dapat diterapkan dalam sistem keamanan dan kontrol akses. Fungsi ini paling cocok diadopsi ke dalam bisnis-bisnis hardware, seperti smartphone atau komputer. Juga, misalnya pada bangunan tempat data-data rahasia disimpan.

5. Pengenalan Tulisan Tangan dan Teks

Jika Anda menonton drama Korea “Start Up” yang tayang pada 2020 lalu, Anda mestinya ingat dengan perangkat pengenalan tulisan tangan yang dikembangkan oleh Nam Do San dkk. Sistem itu memanfaatkan salah satu fungsi machine learning, di mana model akan mendeteksi bentuk tulisan tangan dan mencocokkannya dengan data yang ada.

Begitu pula pada teks, kini Anda bisa meminta bantuan machine learning untuk mencari sumber asli dari suatu penggalan teks. Nantinya, fungsi lanjutan dari sistem ini akan bisa membedah teks tersebut dan mengubahnya ke dalam format maupun bahasa lain.

Contoh Penerapan Machine Learning dalam Marketing dan Bisnis

Setelah mengetahui fungsi-fungsinya secara umum, berikut kami berikan pula contoh-contoh penerapan machine learning dalam kegiatan marketing dan bisnis.

  • Pendeteksian spam email: dengan menggunakan algoritma klasifikasi, mesin dapat mempelajari pola email yang termasuk dalam kategori spam dan non-spam. Dari sini, mesin dapat mengenali dan memblokir email yang masuk ke kotak spam.
  • Rekomendasi produk: e-commerce dapat memanfaatkan algoritma rekomendasi untuk memberikan rekomendasi produk kepada konsumen berdasarkan histori pembelian dan data lainnya, seperti preferensi dan rating.
  • Personalisasi konten marketing: melalui teknik analisis data yang dikombinasikan dengan teknik Natural Language Processing dan deep learning, mesin dapat membuat konten-konten marketing yang dipersonalisasi sesuai segmentasi pelanggan Anda.

Sebagai permulaan, Anda bisa mengawali kemudahan ini dengan mencoba Digital Intelligence Assistant (DIA) kami. Itu merupakan asisten penulisan email pintar berbasis AI yang terpasang di dashboard kami. Dengannya, menulis email marketing menjadi jauh lebih mudah dan cepat tanpa mengurangi tingkat keamanannya.

Baca Juga

Demikian pembahasan artikel kali ini mengenai apa itu machine learning dan hal-hal lain yang menarik darinya. Anda bisa mendapat lebih banyak informasi bisnis dan marketing menarik yang pastinya bermanfaat di blog kami. Jika Anda berniat mencoba layanan email marketing kami dan menguji kehebatan DIA secara gratis, segera daftarkan diri Anda di sini.

(V.V)