machine learning

Memahami Machine Learning, Manfaat, dan Keahliannya

Jika kamu sudah belajar tentang artificial intelligence atau AI, maka kamu juga harus memahami lebih jauh tentang machine learning atau pembelajaran mesin. Lantas, apa pengertiannya dan apa kaitannya dengan artificial intelligence?

Di sini kita akan mempelajari dan membahas segala aspek yang berkaitan dengan pembelajaran mesin, termasuk di dalamnya tentang pekerjaan apa yang cocok dijadikan pilihan untuk orang dengan latar belakang kemampuannya yang mumpuni. So, let’s check these out!

Pengertian Machine Learning

pengertian machine learning

Machine learning atau pembelajaran mesin merupakan suatu bidang ilmu yang mempelajari tentang aspek penggunaan data dan algoritma untuk meniru cara manusia belajar dimana hasil pembelajarannya digunakan secara akurat untuk berbagai aspek kepentingan. Termasuk digunakan untuk membuat suatu sistem dalam pengembangan aplikasi, teknologi, informasi, sistem keamanan, sampai dengan bisnis.

Cara kerja machine learning akan mengikuti cara belajar manusia yaitu belajar dari sumber contoh yang diinput pada sebuah program komputer dan belajar dari sumber masalah sebelumnya. Memang, tidak semua masalah bisa dipecahkan atau diatasi dengan cara ini, akan tetapi dalam implementasinya sudah banyak program yang dihasilkan berkat keberadaan machine learning.

Machine learning juga menjadi sebuah bidang ilmu yang selama ini sering dikaitkan dengan kecerdasan buatan atau artificial intelligence.

Artificial Intelligence

Artificial intelligence merupakan suatu simulasi kecerdasan manusia yang diprogram dengan algoritma tertentu agar suatu sistem atau perangkat dapat berpikir serta menjalankan tugas sebagaimana mestinya.

Atau dengan kata lain bisa diartikan bahwa artificial intelligence merupakan suatu sistem komputer yang mampu melakukan berbagai macam pekerjaan manusia.

Teknologi ini bahkan mampu melakukan self-correction atau mengoreksi kesalahan diri sendiri ketika terjadi kesalahan atau terdapat data yang tidak sesuai dengan apa yang sudah pernah dipelajari sebelumnya.

Apa Hubungannya Antara Machine Learning dan Artificial Intelligence?

ML & AI

Jadi, machine learning merupakan salah satu cabang ilmu dari kecerdasan buatan atau artificial intelligence. Keduanya saling berkaitan. Jika diibaratkan, AI merupakan payung yang menaungi machine learning.

Baik machine learning atau artificial intelligence sama – sama memiliki peran yang sangat penting dalam perkembangan teknologi. Bahkan tak sedikit perusahaan di berbagai bidang yang saat ini sudah mulai menggunakan peran keduanya untuk menghadir kemudahan operasional perusahaan.

Dalam penerapannya, artificial intelligence lebih global dibandingkan dengan penerapan machine learning. Jika artificial intelligence hadir bertujuan untuk membuat suatu keputusan, machine learning hadir untuk pemrosesan dan pembelajaran data.

Dasar – Dasar Penerapan Machine Learning

Ada beberapa aspek dasar dalam penerapan teknologi pembelajaran mesin yang perlu kita ketahui, di antaranya :

1. Supervised learning

Supervised learning merupakan suatu model training data yang digunakan untuk membedakan antara data yang termasuk spam dan yang bukan spam. Pembelajarannya pun diawasi dengan ketat.

2. Unsupervised learning

Unsupervised learning merupakan suatu model training data yang digunakan dan tidak mencakup output yang diinginkan. Model training data ini lebih sulit dan proses lebih lama untuk mengetahui mana yang merupakan pembelajaran baik dan mana yang tidak baik.

3. Semi supervised learning

Model training data yang digunakan pada semi supervised learning mencakup beberapa jenis output data yang diinginkan sekaligus.

4. Reinforcement learning

Model training data ini merupakan suatu bentuk rewards dari serangkaian aksi. Dalam kinerjanya bagi AI, model training data ini menjadi tipe yang paling menarik dipelajari di antara lainnya.

Dalam algoritma pembelajaran mesin, pembelajaran dengan tipe supervised learning menjadi suatu model training data yang paling banyak digunakan dan dipelajari karena termasuk mekanisme training data yang terarah dan di dalamnya juga mencakup output yang diinginkan.

Pembelajaran tipe supervised learning ini mencakup beberapa hal :

  • Klasifikasi : jika fungsi yang dipelajari memiliki perbedaan sifat
  • Regresi : jika fungsi yang dipelajari sifatnya berkelanjutan
  • Estimasi probabilitas : jika output dari fungsi adalah probabilitas

Sementara mengenai tahapan cara kerja machine learning meliputi beberapa proses berikut ini :

  • Mengotomatisasi tugas manusia untuk berpikir dan bertindak
  • Merekomendasikan produk atau layanan yang disukai pengguna atau pelanggan
  • Memproses dan menganalisis kumpulan data dalam jumlah yang sangat besar untuk membantu suatu bidang termasuk di dalamnya berkaitan dengan bidang teknologi, bisnis, kesehatan, transportasi, keamanan, layanan keuangan dan sebagainya.
  • Memiliki kemampuan deteksi untuk menemukan anomali perilaku dalam suatu sistem atau pola sehingga prinsip self-correction bisa dijalankan secara sempurna.

Untuk Apa Saja Machine Learning Digunakan?

aplikasi machine learning

Banyak orang yang sampai detik ini masih belum menyadari bahwa terdapat beragam aspek dalam kehidupannya yang kini sudah memanfaatkan prinsip dasar machine learning. Teknologi ini sudah menyentuh berbagai sendi kehidupan.

Berikut beberapa contoh bidang yang sudah memanfaatkan teknologi pembelajaran mesin pada prakteknya :

1. Machine learning dalam teknologi

Salah satu contoh penggunaan machine learning dalam teknologi adalah kehadiran sosial media baik itu Facebook, Instagram dan lainnya.

Contoh pertama yang akan kita bahas adalah Facebook. Kalau kamu pengguna Facebook, tentu kamu sudah tahu bahwa ketika mengunggah suatu foto di laman Facebook maka secara otomatis akan muncul saran tag teman berdasarkan deteksi wajah pada foto tersebut. Nah, itulah penggunaan machine learning dan kecerdasan buatan atau AI di sosial media Facebook.

Facebook juga memanfaatkan teknologi ini untuk mempersonalisasi feeds, menayangkan postingan yang menghibur dan relevan dengan minat pengguna, serta menayangkan iklan yang sesuai berdasarkan apa yang disukai pengguna.

Machine learning pun digunakan pada aplikasi Instagram untuk mengenali objek di dalam gambar dengan cara kerja yang sama dengan cara kerja machine learning yang diterapkan pada Facebook. Selain itu, aplikasi lain seperti Pinterest dan Snapchat pun menggunakan teknologi ini.

Pada Snapchat, kamu akan menemukan suatu fitur filter wajah. Fitur filter wajah yang dihadirkan tersebut, mampu menyaring dan melacak aktivitas wajah seseorang sehingga memungkinkan animasi atau topeng digital mengikuti gerak wajah penggunanya.

2. Machine learning dalam industri manufaktur

Salah satu penggerak roda perekonomian negara adalah industri manufaktur. Industri manufaktur tersebut, kini sudah banyak yang memanfaatkan teknologi pembelajaran mesin untuk memudahkan pekerjaan dan meningkatkan produktivitas usaha.

Dalam industri manufaktur teknologi pembelajaran mesin dimanfaatkan untuk beberapa aspek berikut :

  • Pemrediksian pemeliharaan mesin: dengan memanfaatkan teknologi pembelajaran mesin, perusahaan manufaktur bisa tahu kapan mesin butuh maintenance atau pemeliharaan dan kapan ada bagian dari mesin yang perlu diganti karena mengalami kerusakan. Dengan begitu potensi terjadinya kecelakaan kerja bisa diminimalisir dan tidak ada waktu kerja karyawan yang terhambat karena mesin tidak bisa beroperasi akibat kerusakan.
  • Mengatur jadwal kerja mesin secara fleksibel dan otomatis dengan sistem yang ada.
  • Diperlukan untuk manajemen supply chain: dengan machine learning, stok barang dagangan dan bahan baku di perusahaan bisa terpantau secara real time sehingga dapat memudahkan supplier dan tim internal melakukan pembelian atau penjualan barang tanpa khawatir bahan baku dan stok inventori kosong.
  • Serta masih banyak contoh lainnya dalam industri manufaktur.

3. Machine learning dalam bidang kesehatan

Dalam bidang kesehatan, pembelajaran mesin hadir untuk menangani masalah diagnostik dan prognostik. Teknologi ini mampu menganalisis suatu data medis yang diperoleh guna mendeteksi keteraturan data, menghapus data yang tidak valid, menjelaskan data yang dihasilkan oleh sub unit medis, dan sekaligus melakukan pemantauan terhadap pasien secara efektif.

4. Machine learning dalam dunia pendidikan

Contoh penerapan machine learning dalam dunia pendidikan adalah kehadiran alat deteksi plagiarisme. Dengan alat atau tools plagiarism tersebut, seorang pengajar baik guru atau dosen mampu mendeteksi pekerjaan anak didiknya plagiat atau tidak. Mulai dari tugas biasa, karya ilmiah, karya fiksi, esai, tesis, sampai dengan skripsi bisa dideteksi plagiarismenya dengan alat atau tools tersebut. Dengan demikian pengecekan plagiarisme dapat menghasilkan data yang jauh lebih akurat.

Contoh penerapan pembelajaran mesin dalam dunia pendidikan lainnya adalah kehadiran robo reader. Robo reader ini merupakan suatu sistem penilaian esai secara otomatis. Sehingga proses penilaian bisa berlangsung cepat dan lebih akurat.

5. Machine learning dalam bidang layanan keuangan dan perbankan

Dalam bidang keuangan seperti operasional bank, machine learning digunakan untuk mencegah terjadinya penipuan, mencegah terjadinya kebocoran data nasabah, sampai dengan m-banking.

Tingginya volume harian yang dilakukan nasabah menjadikan proses peninjauan manual terasa sulit termasuk pencegahan kebocoran data manual juga sulit. Oleh sebab itu kehadiran teknologi pembelajaran mesin sangat diperlukan untuk membantu perbankan menjalankan tugas hariannya.

Sistem berbasis machine learning pada perbankan mampu menciptakan neutral network guna menentukan apakah transaksi yang dilakukan seorang nasabah termasuk ke dalam tindak penipuan atau tidak. Jika termasuk, maka sistem perbankan akan memblokir transaksi secara otomatis.

Demikian juga dengan keputusan permohonan kredit, kini sudah menggunakan teknologi pembelajaran mesin. Sehingga ketika nasabah mengajukan kredit atau pinjaman, keputusan diterima atau tidaknya pengajuan permohonan pinjaman bisa berlangsung cepat.

Machine learning juga dimanfaatkan dalam mobile banking. Dengan mobile banking yang dihadirkan, nasabah sudah bisa melakukan transaksi online tanpa harus ke bank atau ATM. Melalui mobile banking yang tersedia, nasabah sudah bisa melakukan pengecekan saldo, transfer dan menggunakan layanan lain hanya melalui aplikasi yang tersedia pada smartphonenya.

6. Machine learning dalam transportasi

Kalau kamu termasuk salah satu orang yang kemana – mana menggunakan layanan taksi online seperti Gojek atau Grab, itu artinya kamu termasuk salah satu orang yang memanfaatkan perkembangan machine learning dalam industri transportasi.

Ya, Gojek atau Grab termasuk salah satu model penerapan teknologi pembelajaran mesin dalam industri transportasi. Kamu bisa memesan taksi online dengan sangat mudah, mengatur perjalanan, dan menentukan tujuan tanpa perlu repot lagi.

Machine learning pada aplikasi taksi online seperti Grab atau Gojek juga mampu menganalisis perkiraan harga perjalanan yang harus dibayarkan penumpang, mengakurasi lokasi penjemputan, sampai dengan mengoptimalkan rute terpendek yang harus dilalui agar cepat sampai di tujuan. Dengan begitu baik pengendara atau penyedia layanan dan penumpang sama – sama mendapatkan keuntungan.

Manfaat Atau Dampak Positif Machine Learning Bagi Kehidupan Manusia

Sebagaimana yang kita sudah bahas sebelumnya bahwa banyak bidang kehidupan manusia yang tersentuh dengan machine learning program. Oleh sebab itu, bisa dikatakan bahwa banyak manfaat atau dampak positif dari kehadiran pembelajaran mesin tersebut.

Berikut beberapa manfaat atau dampak positif pembelajaran mesin bagi kehidupan manusia :

  • Menghadirkan suatu teknologi dan sistem baru yang jauh lebih canggih untuk membantu perkembangan taraf kehidupan manusia
  • Membantu menyelesaikan berbagai permasalahan dunia dengan mekanisme yang terukur
  • Sistem keamanan dan pengolahan data berjalan secara otomatis tanpa butuh waktu terlalu lama
  • Mengotomatisasi suatu program
  • Teknologi dari machine learning mampu membantu aktivitas manusia sehingga berjalan lebih efisien
  • Bagi suatu bisnis atau perusahaan, teknologi pembelajaran mesin dapat meningkatkan produktivitas dan meminimalisir biaya untuk membayar tenaga manusia
  • Mengubah pola komunikasi antara perusahaan dengan konsumen
  • Mengubah tatanan hidup manusia yang serba konvensional menjadi serba moderen dan otomatis
  • Dan masih banyak manfaat lain yang bisa didapatkan dari machine learning.

Rekomendasi Pekerjaan di Bidang Machine Learning

pekerjaan di bidang machine learning

Untuk kamu yang memiliki keahlian machine learning, cukup banyak bidang kerja yang bisa kamu pilih. Apa saja?

Berikut beberapa contoh bidang kerja yang memberikan peluang untuk seseorang dengan keahlian tersebut:

1. Machine learning engineer

Machine learning engineer merupakan bidang kerja yang terfokus pada penelitian, pembuatan, perancangan suatu sistem kecerdasan buatan (AI), dan sekaligus melakukan rekayasa perangkat lunak atau pemrograman otomatis untuk kepentingan teknologi, bisnis atau perusahaan.

Seorang machine learning engineer juga bertindak sebagai jembatan yang menghubungkan antara ilmuan data statistik dan pembuat konstruksi pembelajaran mesin dengan sistem AI. Dengan begitu mereka benar-benar memiliki tugas ganda yang cukup kompleks dalam bidang kerjanya.

2. Machine learning researches

Machine learning researches merupakan seorang ahli yang bekerja mengumpulkan, menganalisis dan menafsirkan data baik yang terstruktur atau tidak terstruktur guna mendapatkan kesimpulan dari data yang sudah didapatkan.

Jadi kesimpulan tersebut yang nantinya digunakan dalam proses penentuan keputusan bagi bisnis atau suatu perusahaan.

3. Software developer

Software developer merupakan seseorang yang bertugas untuk membangun dan menciptakan suatu produk atau sistem sesuai dengan prinsip dasar pembelajaran mesin, termasuk di dalamnya maintainability, skalabilitas, ketahanan, sampai dengan keamanan.

Seorang software developer juga harus mampu menganalisis atau mendiagnosa berbagai masalah terkait program dan kualitas program. Orang yang bekerja sebagai software developer juga akan terlibat dalam beragam proses, desain, encrypting, coding, sampai dengan testing untuk menghasilkan suatu rancangan dan sistem yang kompleks dan baru.

4. Software engineer

Software engineer merupakan seorang ahli yang bertugas membantu pekerjaan software developer dan ahli teknologi lain seperti programmer dan sebagainya. Pekerjaan software engineer berkaitan dengan proses analisis kebutuhan dan desain suatu sistem, perangkat atau aplikasi.

5. Business analyst

Business analyst merupakan seseorang yang bertugas membantu suatu bisnis atau perusahaan melipatgandakan keuntungan dan mengedepankan produktivitas dan kualitas hasil kerja.

Seorang business analyst akan bekerja menganalisis proses, sistem, produk atau layanan suatu bisnis atau perusahaan agar menghasilkan keuntungan yang lebih baik dan meminimalisir kerugian atau kegagalan di kemudian hari.

Keahlian yang Diperlukan Untuk Bekerja di Bidang Pembelajaran Mesin

keahlian programmer ML

Untuk bekerja di berbagai bidang kerja pembelajaran mesin yang sudah disebutkan sebelumnya, seseorang harus memiliki keahlian tertentu. Apa saja keahlian yang harus dimiliki oleh seseorang yang bekerja dalam bidang kerja pembelajaran mesin seperti yang sudah disebutkan sebelumnya?

Berikut beberapa keahlian yang wajib dimiliki seseorang yang ingin bekerja di bidang kerja machine learning engineer, machine learning researches, software engineer, software developer, atau pun business analyst :

1. Memahami bahasa pemrograman

Bahasa pemrograman yang perlu dikuasai berbeda dengan bahasa umum manusia. Ada beberapa bahasa pemrograman wajib yang harus dipahami oleh kamu yang ingin bekerja entah sebagai machine learning engineer, machine learning researches, software developer, atau business analyst yaitu bahasa pemrograman Phyton, Java, dan R.

Tanpa memahami bahasa pemrograman tersebut, pekerjaan tidak akan bisa dilakukan secara maksimal karena bahasa pemrograman Phyton, Java, dan R menjadi suatu jembatan penghubung yang menghubungkan antara sistem dengan kemauaan manusia.

Dari bahasa pemrograman tersebut terciptalah suatu sistem, perangkat, tools atau output lain yang dibutuhkan perusahaan, bisnis atau teknologi yang tengah dikembangkan.

2. Memahami dasar ilmu komputer dan pemrograman

Dasar ilmu komputer dan pemrograman mencakup struktur data, komputabilitas, algoritma, sampai dengan arsitektur komputer. Semuanya harus dipahami mulai dari notasi O-besar, algoritma perkiraan, bandwidth, deadlock, optimasi program, sampai dengan pemrosesan distribusi semuanya perlu dipahami oleh orang yang ingin berkecimpung dalam dunia pembelajaran mesin.

3. Mampu memahami rekayasa perangkat lunak dan desain sistem

Rekayasa perangkat lunak dan desain sistem merupakan suatu aspek yang tidak lepas kaitannya dengan tugas seseorang yang bekerja di bidang machine learning.

Mereka harus memahami bagaimana semua bagian diperlukan, bagaimana suatu sistem antarmuka bisa digunakan dan bagaimana cara mengomunikasikan dengan bahasa pemrograman antara satu dengan lainnya. Semua itu harus dipahami dengan baik.

4. Memahami probabilitas dan statistika

Seorang ahli di bidang pembelajaran mesin wajib memiliki pemahaman yang baik tentang karakertistik formalitas probabilitas dan statistika. Termasuk di dalamnya probabilitas bersyarat, aturan bayes, kemungkinan atau peluang, kemandirian sampai dengan teknik yang didapatkan dari ukuran statistik, distribusi dan metode analisis suatu sistem.

5. Mampu menganalisis big data

Seorang ahli pembelajaran mesin harus mampu menemukan suatu pola dalam data, membaca suatu pola dalam data, memprediksi sifat data baik yang terlihat atau tidak terlihat dan mampu menentukan tingkat akurasi termasuk kesalahan data.

Analisa big data dalam pekerjaan seorang ahli pembelajaran mesin sangat diperlukan guna mengekstrak pengetahuan, ilmu, keterampilan, wawasan dan menentukan teknik machine learning mana yang sesuai untuk digunakan.

6. Mampu menerapkan algoritma machine learning

Seorang ahli dalam pembelajaran mesin wajib memiliki kemampuan untuk memahami bagaimana suatu algoritma diimplementasikan. mereka harus tahu tentang bagaimana cara yang tepat memilih prosedur pembelajaran pada suatu sistem yang sesuai dengan data – data yang ada.

Mereka juga harus mampu memahami bagaimana hiper parameter akan memberikan pengaruh besar dalam proses pembelajaran.

7. Memiliki keterampilan komunikasi yang baik

Seorang ahli yang bekerja di suatu bidang machine learning harus mampu bekerja sama dengan baik dengan bagian lain. Kemampuan untuk berkomunikasi juga harus dimiliki karena akan sangat diperlukan.

Kesimpulan

Pada penerapannya, Teknologi pembelajaran mesin sudah merambah berbagai bidang seperti digunakan atau diaplikasikan pada bidang transportasi, pendidikan, kesehatan, layanan masyarakat, keuangan, manufaktur dan sebagainya.

Khususnya dalam bidang teknologi, kehadiran machine learning sudah bisa dirasakan oleh masyarakat dalam kehidupan sehari – hari.

Ke depannya, penggunaan machine learning dan cabang AI lainnya akan semakin kompleks seiring dengan perkembangan teknologi dan kebutuhan. Jika dimanfaatkan secara baik, tentu perkembangan teknologi akan memberikan banyak keuntungan dan manfaat bagi manusia.

Leave a Comment

Your email address will not be published.

seventeen + 1 =