Kenali 2 Teknik Belajar Machine Learning dengan Mudah

Pelitadigital.com – Di tengah hiruk-pikuk teknologi AI, ada satu bagian keren yang sering dilupakan orang: Machine Learning, alias pembelajaran mesin. Ini tuh salah satu cabang AI yang bikin banyak heboh. Apa istimewanya? Jadi, Machine Learning itu kayak mesin yang bisa belajar sendiri, layaknya manusia.

Balik lagi ke AI, ini punya tujuh cabang besar, lho. Ada machine learning, natural language processing, expert system, vision, speech, planning, dan robotics. Nah, dari tujuh cabang itu, Machine Learning ini salah satu yang paling menarik perhatian, soalnya dia bikin mesin bisa belajar dari pengalaman sendiri, mirip kayak kita manusia nih.

Mengenal Lebih dekat Tentang Machine Learning

Jadi, ML itu kaya mesin yang bisa belajar sendiri, tanpa kita harus nge-guide terus. Dia belajar dari disiplin ilmu kaya statistika, matematika, dan data mining. Jadi, dia bisa belajar dari data tanpa kita harus ubah programnya terus-menerus atau ngasih perintah baru.

Nah, dia juga punya kemampuan buat ngumpulin data sendiri tanpa kita suruh-suruh. Terus, dia bisa belajar dari data yang udah ada atau yang dia dapatkan sendiri. Dari sana, dia bisa lakuin macem-macem tugas tergantung dari apa yang udah dia pelajari sebelumnya. Makanya, tugas-tugas yang dia bisa lakuin pun bervariasi banget.

Diketahui juga, istilah Machine Learning udah digagas dari zaman dulu, sekitar tahun 1920-an oleh ilmuwan matematika kaya Adrien Marie Legendre, Thomas Bayes, sama Andrey Markov. Mereka udah ngasih dasar-dasar dan konsep awal Machine Learning. Sejak itu, ML terus berkembang pesat!

Baca Juga:

Peran Teknologi Informasi dalam Meningkatkan Efisiensi dan Kualitas Layanan Farmasi di Indonesia

Teknik Belajar Machine Learning

Machine Learning punya teknik-teknik keren, dan ada dua yang paling dasar: supervised dan unsupervised seperti yang akan dijelaskan dibawah ini.

1. Supervised Learning

Supervised learning itu teknik di mana mesinnya bisa belajar dari data yang udah punya label atau informasi jelas. Misalnya, kamu punya koleksi film dengan label-genre yang pasti. Contohnya, film komedi kayak 21 Jump Street dan Jumanji, atau film horor kaya The Conjuring sama It. Nah, pas kamu beli film baru, mesin bakal liat genre sama isi filmnya, trus nempelin film itu ke kategori yang paling cocok.

2. Unsupervised Learning

Ini beda nih, unsupervised learning. Mesinnya belajar dari data yang gak punya informasi jelas atau label. Misalnya, kamu baru mulai kumpulin film tapi belum ada kategori apa-apa. Pas ada beberapa film, kamu pengen bagi-bagi ke beberapa kategori yang masuk akal buat nanti cari filmnya lebih gampang.

Nah, mesinnya bakal bantuin cari pola tersembunyi di data tanpa punya petunjuk apa-apa sebelumnya. Jadi, keduanya punya keunikan masing-masing, tapi sama-sama keren dalam bantuin mesin belajar dari data.

Sеdіkіt bеrbеdа dеngаn supervised learning, kаmu tidak mеmіlіkі dаtа apapun уаng akan dіjаdіkаn асuаn sebelumnya. Mіѕаlkаn kаmu belum pernah ѕеkаlірun mеmbеlі film ѕаmа ѕеkаlі, аkаn tetapi pada suatu waktu, kаmu mеmbеlі sejumlah fіlm dаn іngіn mеmbаgіnуа kе dаlаm bеbеrара kаtеgоrі agar mudаh untuk dіtеmukаn.

Kesimpulan

Menggali dunia Machine Learning bisa jadi tantangan yang seru, tapi gak harus bikin pusing. Ketika kita membuka pintu teknik-tekniknya, dunia Machine Learning seakan membuka lembaran baru yang menarik.

Dаrі реnеrараn mасhіnе learning, kita bisa mеmаhаmі bаhwа mасhіnе lеаrnіng аkаn tеruѕ bеlаjаr ѕеlаmа іа dіgunаkаn. Sаmа hаlnуа ѕереrtі fіtur deteksi wajah dі fоtо yang dіmіlіkі Fасеbооk іа аkаn bеlаjаr mеngеnаl роlа wаjаh kаmu bеrdаѕаrkаn tanda уаng kаmu mаѕukkаn ѕааt mеmроѕtіng ѕеbuаh fоtо.

BACA JUGA : Bergabung Seedbacklink Solusi Dapatkan Cuan untuk Blogger