Machine Learning adalah
Pembelajaran mesin atau machine learning adalah bagian dari artificial intelligence (AI) atau kecerdasan buatan yang melibatkan pembuatan algoritma dan model yang memungkinkan komputer belajar dari data dan meningkatkan kinerjanya pada tugas tertentu. Ini adalah proses mengotomatiskan pembuatan model analitis dengan menggunakan metode statistik dan algoritma untuk melatih sistem komputer membuat prediksi atau keputusan berdasarkan data. Intinya, machine learning adalah cara belajar komputer untuk mengenali pola dalam data dan menggunakan pola tersebut untuk membuat prediksi atau keputusan.
Ada tiga jenis utama machine learning yaitu: supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning.
Ini adalah jenis machine learning dimana model dilatih pada data berlabel. Data berlabel adalah data yang memiliki keluaran atau variabel target yang diketahui yang coba diprediksi oleh model. Tujuan supervised machine learning adalah untuk mempelajari fungsi pemetaan dari variabel input ke variabel output dengan menggunakan dataset pelatihan berlabel. Dengan kata lain, model dilatih pada data yang telah diklasifikasikan atau diberi label, dan menggunakan data berlabel ini untuk memprediksi output untuk data baru yang tidak terlihat. Contohnya adalah masalah klasifikasi dan regresi.
Ini adalah jenis pembelajaran mesin dimana model dilatih pada data yang tidak berlabel. Data yang tidak berlabel adalah data yang tidak memiliki keluaran atau variabel target yang diketahui. Tujuan unsupervised machine learning adalah mempelajari struktur atau distribusi data yang mendasarinya dengan menemukan pola dan hubungan dalam data. Dengan kata lain, model dilatih pada data yang belum diberi label atau diklasifikasikan, dan harus menemukan pola dan strukturnya sendiri. Contohnya adalah pengelompokan dan deteksi anomali.
Ini adalah jenis pembelajaran mesin dimana model belajar membuat keputusan berdasarkan umpan balik dari lingkungan. Model dilatih untuk memaksimalkan sinyal umpan balik yang diberikan oleh lingkungan. Tujuan reinforcement machine learning adalah untuk mempelajari suatu kebijakan, yang merupakan pemetaan dari keadaan menjadi tindakan, yang memaksimalkan imbalan kumulatif yang diharapkan dari waktu ke waktu. Dengan kata lain, model dilatih untuk membuat keputusan yang menghasilkan imbalan kumulatif yang tinggi dalam jangka panjang. Contohnya adalah game, robotika, dan kendaraan otonom.
Pembelajaran mesin memiliki banyak aplikasi praktis, termasuk pengenalan gambar, pemrosesan bahasa alami, deteksi penipuan, dan sistem rekomendasi. Misalnya, algoritma pembelajaran mesin dapat digunakan untuk mengenali wajah dalam foto, memahami arti teks tertulis, atau mengidentifikasi transaksi penipuan dalam data keuangan.
Model pembelajaran mesin juga digunakan untuk mendukung sistem rekomendasi yang memberikan rekomendasi untuk dipersonalisasi pada produk atau konten berdasarkan perilaku pengguna di masa lalu (yang pernah dilakukan). Salah satu keuntungan utama machine learning adalah dapat membantu organisasi mengotomatiskan proses dan membuat keputusan berbasis data yang ada.
Dengan menganalisis data dalam jumlah besar dan mengidentifikasi pola, algoritma pembelajaran mesin dapat membantu bisnis mengoptimalkan operasional perusahaan dan meningkatkan produk dan layanan. Namun, pembelajaran mesin juga memiliki beberapa tantangan, termasuk kebutuhan akan data berkualitas tinggi, potensi hasil yang bias, dan kesulitan dalam menafsirkan dan menjelaskan keputusan yang dibuat oleh model.
Sejarah Machine Learning
Sejarah machine learning dapat ditelusuri kembali ke pertengahan abad ke-20, dengan munculnya bidang cybernetics dan kecerdasan buatan (AI). Cybernetics yang dikembangkan pada akhir 1940-an adalah pendekatan interdisipliner untuk memahami proses kontrol dan komunikasi baik dalam sistem hidup maupun tak hidup. Kecerdasan buatan, yang muncul pada 1950-an, difokuskan pada pengembangan mesin yang dapat melakukan tugas-tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia seperti pembelajaran, pemecahan masalah, dan pengambilan keputusan.
Aplikasi praktis pertama dari pembelajaran mesin adalah di bidang pengenalan pola, di mana algoritma dikembangkan untuk mengenali karakter tulisan tangan dan ucapan. Pada 1960-an dan 1970-an, para peneliti mengembangkan algoritma untuk pohon keputusan dan jaringan saraf, yang masih digunakan sampai sekarang dalam pembelajaran mesin. Pada 1980-an dan 1990-an, algoritma pembelajaran mesin digunakan dalam aplikasi seperti pengenalan gambar, pengenalan ucapan, dan pemrosesan bahasa alami.
Pada awal tahun 2000-an, ketersediaan data dalam jumlah besar dan peningkatan kekuatan pemrosesan komputer menyebabkan kebangkitan minat dalam pembelajaran mesin. Para peneliti mulai mengembangkan algoritma dan teknik baru untuk memproses dan menganalisa kumpulan data besar, yang kemudian dikenal sebagai “big data“.
Pengembangan algoritma yang didasarkan pada jaringan saraf tiruan telah menghasilkan terobosan di berbagai bidang seperti pengenalan gambar dan pemrosesan bahasa alami. Saat ini, pembelajaran mesin digunakan dalam berbagai aplikasi, termasuk keuangan, perawatan kesehatan, transportasi, dan hiburan.
Ini telah menjadi alat penting untuk bisnis dan organisasi yang ingin membuat keputusan berdasarkan data dan mengotomatiskan proses. Karena jumlah data terus bertambah, dan seiring dengan kemajuan dalam daya komputasi dan algoritma yang terus dibuat, kemungkinan machine learning akan terus memainkan peran yang semakin penting di banyak bidang kehidupan kita.
Mengenal Machine Learning
Saatnya kenalan sama machine learning! Kamu bakal mendapatkan informasi mengenai pengertian pembelajaran mesin, sejarah dan contoh machine learning. Simak baik-baik ya!
Cara Kerja Machine Learning
Machine learning bekerja dengan menggunakan algoritma dan model statistik untuk menganalisis data, mengidentifikasi pola dan hubungan, serta membuat prediksi atau keputusan berdasarkan analisis tersebut. Ada beberapa langkah yang terjadi dalam proses pembelajaran mesin yaitu:
Pastikan Kamu Sudah Paham Mengenai Machine Learning
Pastikan kamu sudah paham mengenai machine learning ya! Machine learning adalah bagian dari kecerdasan buatan yang melibatkan pengembangan algoritma yang memungkinkan komputer belajar dari dan membuat prediksi atau keputusan berdasarkan data tanpa diprogram secara eksplisit untuk melakukan tugas tertentu. Kesimpulannya, machine learning adalah alat yang ampuh yang memungkinkan komputer untuk belajar dan meningkatkan keahliannya dari pengalaman.
Select Apache Verison
Application not supported !
NOTE: Webuzo will be installed as a control panel
Select Apache Verison
Application not supported !
NOTE: Webuzo will be installed as a control panel
Sekilas profil perusahaan Rumahweb Indonesia, salah satu perusahaan hosting terbesar di Indonesia yang memiliki lebih dari 12000 basis pelanggan. Didukung oleh puluhan sumberdaya manusia yang profesional di bidang server management, hosting, dan web programming, Rumahweb memberikan layanan webhosting terbaik di Indonesia. Sejak tahun 2002 kami telah mulai memberikan layanan registrasi domain dan hosting.
Contoh Machine Learning
Setelah memahami definisinya, ketahui lebih lanjut pembelajaran mesin dengan melihat contoh pembelajaran mesin. Berikut ini adalah beberapa contoh machine learning:
Misalkan kamu bekerja untuk perusahaan ecommerce dan tugas kamu adalah merekomendasikan produk kepada pelanggan berdasarkan riwayat pembelian mereka. Untuk melakukannya, kamu dapat menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk menganalisis data pelanggan dan mengidentifikasi pola dalam perilaku pembelian mereka. Algoritma kemudian dapat menggunakan pola ini untuk memprediksi produk mana yang paling mungkin diminati pelanggan dan merekomendasikannya.
Contoh machine learning lainnya adalah sebagai berikut:
Sign up and get $200 in credit for your first 60 days with DigitalOcean.*
Country Select a Country... Afghanistan Åland Islands Albania Algeria American Samoa Andorra Angola Anguilla Antarctica Antigua and Barbuda Argentina Armenia Aruba Australia Austria Azerbaijan Bahamas Bahrain Bangladesh Barbados Belarus Belgium Belize Benin Bermuda Bhutan Bolivia, Plurinational State of Bonaire, Sint Eustatius and Saba Bosnia and Herzegovina Botswana Bouvet Island Brazil British Indian Ocean Territory Brunei Darussalam Bulgaria Burkina Faso Burundi Cambodia Cameroon Canada Cape Verde Cayman Islands Central African Republic Chad Chile China Christmas Island Cocos (Keeling) Islands Colombia Comoros Congo Congo, the Democratic Republic of the Cook Islands Costa Rica Côte d'Ivoire Croatia Cuba Curaçao Cyprus Czech Republic Denmark Djibouti Dominica Dominican Republic Ecuador Egypt El Salvador Equatorial Guinea Eritrea Estonia Ethiopia Falkland Islands (Malvinas) Faroe Islands Fiji Finland France French Guiana French Polynesia French Southern Territories Gabon Gambia Georgia Germany Ghana Gibraltar Greece Greenland Grenada Guadeloupe Guam Guatemala Guernsey Guinea Guinea-Bissau Guyana Haiti Heard Island and McDonald Islands Holy See (Vatican City State) Honduras Hong Kong Hungary Iceland India Indonesia Iran, Islamic Republic of Iraq Ireland Isle of Man Israel Italy Jamaica Japan Jersey Jordan Kazakhstan Kenya Kiribati Korea, Democratic People's Republic of Korea, Republic of Kuwait Kyrgyzstan Lao People's Democratic Republic Latvia Lebanon Lesotho Liberia Libya Liechtenstein Lithuania Luxembourg Macao Macedonia, the former Yugoslav Republic of Madagascar Malawi Malaysia Maldives Mali Malta Marshall Islands Martinique Mauritania Mauritius Mayotte Mexico Micronesia, Federated States of Moldova, Republic of Monaco Mongolia Montenegro Montserrat Morocco Mozambique Myanmar Namibia Nauru Nepal Netherlands New Caledonia New Zealand Nicaragua Niger Nigeria Niue Norfolk Island Northern Mariana Islands Norway Oman Pakistan Palau Palestinian Territory, Occupied Panama Papua New Guinea Paraguay Peru Philippines Pitcairn Poland Portugal Puerto Rico Qatar Réunion Romania Russian Federation Rwanda Saint Barthélemy Saint Helena, Ascension and Tristan da Cunha Saint Kitts and Nevis Saint Lucia Saint Martin (French part) Saint Pierre and Miquelon Saint Vincent and the Grenadines Samoa San Marino Sao Tome and Principe Saudi Arabia Senegal Serbia Seychelles Sierra Leone Singapore Sint Maarten (Dutch part) Slovakia Slovenia Solomon Islands Somalia South Africa South Georgia and the South Sandwich Islands South Sudan Spain Sri Lanka Sudan Suriname Svalbard and Jan Mayen Swaziland Sweden Switzerland Syrian Arab Republic Taiwan, Province of China Tajikistan Tanzania, United Republic of Thailand Timor-Leste Togo Tokelau Tonga Trinidad and Tobago Tunisia Turkey Turkmenistan Turks and Caicos Islands Tuvalu Uganda Ukraine United Arab Emirates United Kingdom United States United States Minor Outlying Islands Uruguay Uzbekistan Vanuatu Venezuela, Bolivarian Republic of Viet Nam Virgin Islands, British Virgin Islands, U.S. Wallis and Futuna Western Sahara Yemen Zambia Zimbabwe
0%0% menganggap dokumen ini bermanfaat, Tandai dokumen ini sebagai bermanfaat
0%0% menganggap dokumen ini tidak bermanfaat, Tandai dokumen ini sebagai tidak bermanfaat
Teknologi semakin berkembang pesat dan sebagian besar berdampak positif diberbagai sektor kehidupan. Perkembangan teknologi ini didalamnya juga termasuk muncul dan berkembangnya machine learning. Untuk memahami lebih lanjut mengenai contoh machine learning dan cara kerja machine learning, mari bersama menyimak tulisan dibawah ini:
