Image Source: https://www.elearning-journal.com/2020/10/artificial-intelligence/

Kecerdasan buatan (AI) dan machine learning (ML) telah menjadi teknologi yang mengubah berbagai sektor industri. Dengan kemampuannya mengotomatisasi proses dan meningkatkan efisiensi operasional, algoritma ML kini digunakan dalam berbagai layanan digital. Namun, bagaimana sebenarnya AI belajar melalui machine learning?

Apa Itu Algoritma Machine Learning?

Secara sederhana, algoritma machine learning adalah program komputer yang dapat belajar dari data. Algoritma ini menganalisis pola dalam data yang diberikan dan terus menyempurnakan kemampuannya untuk menyelesaikan suatu tugas tertentu. Sebagai contoh, algoritma ML yang dirancang untuk mengenali gambar kucing akan dilatih menggunakan ribuan gambar kucing. Dengan setiap iterasi, algoritma akan menjadi lebih akurat dalam mengidentifikasi ciri khas kucing dalam gambar.

Cara Kerja Algoritma Machine Learning

Proses pembuatan algoritma machine learning dimulai dengan beberapa langkah berikut:

  1. Menentukan Masalah – Langkah pertama adalah memahami permasalahan yang ingin diselesaikan dan mendefinisikan ruang lingkupnya.
  2. Pengolahan Data – Data yang digunakan harus diproses dan dibersihkan agar lebih mudah dianalisis oleh algoritma.
  3. Pelatihan Algoritma – Model dilatih menggunakan data yang telah diklasifikasikan (pada pembelajaran terawasi) atau tanpa klasifikasi (pada pembelajaran tanpa pengawasan).
  4. Evaluasi dan Penyempurnaan – Setelah dilatih, model diuji menggunakan data baru untuk mengukur akurasinya, kemudian disempurnakan agar lebih efisien.

Jenis-Jenis Algoritma Machine Learning

Machine learning dapat dikategorikan ke dalam tiga jenis utama:

  1. Supervised Learning (Pembelajaran Terawasi)
    Algoritma ini belajar dari dataset yang telah diberi label. Contohnya adalah sistem pengenalan wajah yang dilatih dengan data wajah manusia yang telah diklasifikasikan.
  2. Unsupervised Learning (Pembelajaran Tanpa Pengawasan)
    Dalam metode ini, algoritma diberikan data tanpa label dan diminta untuk menemukan pola tersembunyi di dalamnya. Contoh penerapannya adalah dalam analisis klaster pelanggan di industri pemasaran.
  3. Reinforcement Learning (Pembelajaran Penguatan)
    Algoritma ini belajar melalui sistem hadiah dan hukuman. Contohnya adalah AI dalam permainan catur yang mendapatkan poin ketika memenangkan pertandingan dan menyesuaikan strateginya sesuai pengalaman sebelumnya.

Perbedaan Kecerdasan Buatan (AI) dan Machine Learning (ML)

Meskipun AI dan ML sering digunakan secara bergantian, keduanya memiliki perbedaan mendasar. AI adalah konsep yang lebih luas yang mencakup semua sistem yang meniru kecerdasan manusia. ML adalah bagian dari AI yang memungkinkan sistem untuk belajar dan berkembang tanpa diprogram secara eksplisit. Dengan kata lain, semua ML adalah AI, tetapi tidak semua AI menggunakan ML.

 Deep Learning: Masa Depan Machine Learning

Deep learning adalah cabang dari ML yang meniru cara kerja otak manusia menggunakan jaringan saraf buatan. Dengan menggunakan model yang lebih kompleks, deep learning mampu mengenali pola yang lebih rumit dibandingkan ML konvensional. Teknologi ini digunakan dalam berbagai aplikasi canggih seperti pengenalan suara, penerjemahan otomatis, dan mobil otonom.

 AI dan machine learning semakin berkembang pesat dan memainkan peran penting dalam berbagai industri. Kemampuan AI untuk belajar melalui algoritma ML memungkinkan otomatisasi yang lebih cerdas dan efisien. Dengan perkembangan teknologi yang semakin pesat, masa depan AI diperkirakan akan semakin canggih, membawa inovasi baru yang lebih mendekati kecerdasan manusia.

Sumber: https://www.spiceworks.com/tech/artificial-intelligence/articles/how-does-ai-learn-through-ml-algorithms/