Apa yang diketahui sebagai fiksi dalam beberapa waktu yang lalu, sekarang menjadi kenyataan. Teknologi yang semula hanya bisa dilihat dalam film atau kita baca di dalam buku saat ini sudah menjadi kenyataan dalam kehidupan kita. Saat beberapa orang pintar hanya bisa membayangkan di masa lalu tentang apa itu machine learning dan apa yang bisa ia bawa untuk kemanusiaan, fenomena ini sudah sangat nyata.
Machine learning, atau yang biasa disingkat dengan ML, adalah sebuah istilah ilmu komputer untuk kecerdasan mesin. Ini adalah sebuah teknologi yang mampu untuk belajar dan meniru fungsi kognitif seperti halnya neuron. Teknologi ini dapat memecahkan masalah secara mandiri dan kemampuannya tidak terbatas pada menjawab pertanyaan seperti asisten virtual.
Dengan munculnya kecerdasan mesin untuk meningkatkan hidup manusia, kita telah memerhatikan adanya perangkat lunak machine learning dalam beberapa bagian seperti pengenalan wajah, mobil berkendara sendiri, jejaring sosial, dan auto-pilots dalam pesawat. Seperti yang dikatakan dalam dalil Tesler "ML adalah apapun yang belum dilakukan". Kapabilitas kecerdasan mesin yang diklasifikasikan sebagai machine learning dapat dengan sukses memahami ucapan manusia, simulasi militer, berkompetasi dalam tingkat tertinggi permainan komputer, dan banyak lagi. Setelah kita memahami sedikit mengenai apa itu machine learning, maukah kamu mencoba untuk lebih mendalami lagi topik ini?
Daftar Isi
Wawasan mendalam tentang Teknologi Machine Learning
Penawaran Terakhir yang Aktif Saat Ini:
GET 50% OFF
DataCamp Black Friday Sale
During this DataCamp Black Friday, you can access the top-rated courses with a 50% discount. Enroll now for way less!
Dari asisten virtual seperti halnya Siri atau Alexa, perangkat lunak machine learning dengan cepat berintegrasi ke dalam kehidupan sehari-hari kita. Meskipun beberapa contoh machine learning ini tidak bisa juga dikatakan sebagai kecerdasan mesin "sejati" yang bisa membuat keputusannya sendiri, dampak proyek spin-off terus meningkat dalam hal kemampuan dan prevalensi.
Untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik mengenai apa itu machine learning, kita harus kembali sedikit ke masa pengembangannya.
Sejarah singkat ML
Ide pertama tentang wujud artifisial disebutkan dalam barang antik dan telah menjadi adegan fiksi untuk waktu yang sangat lama. Cerita semacam Frankenstein adalah hasil ide tersebut. Bidang studi kecerdasan buatan lahir di tahun 1956, di kampus Darthmouth di Amerika Serikat. Sekelompok ilmuan dari berbagai universitas seperti MIT dan CMU menjadi pendiri dari penelitian teknologi ML. Program yang telah mereka ciptakan telah dikenal sebagai dasar dari apa itu machine learning. Mereka adalah pelopor dalam menciptakan sebuah sistem komputer yang bisa mempelajari strategi checker, memecahkan masalah dalam aljabar, dan membuktikan teorema logis. Mereka percaya bahwa dalam 20 tahun atau lebih mesin akan mampu untuk melakukan apa saja yang manusia bisa lakukan.
Meskipun mereka sangat optimis tentang kemajuan dari kreasi mereka, mereka gagal untuk menyadari bahwa pengembangan dari apa itu machine learning akan menjadi tantangan selanjutnya bagi mereka. Karena kesulitan finansial, masing-masing dari pemerintahan Amerika Serikat dan Inggris memutuskan untuk menghentikan pendanaan proyek penelitian eksplorasi dari machine learning atau ML. Pada masa tersebut, di mana sangat sulit untuk mencari pendanaan yang cukup agar bisa melanjutkan penelitian dikenal dengan "musim dingin ML".
Meskipun demikian, “musim dingin ML” tidak berlangsung lama. Di tahun 1985, penelitian ini mulai hidup kembali dan pada masa itu, pasar machine learning mencapai lebih dari satu miliar dollar. Pada masa jatuh dan bangun, di akhir abad ke 20, dan memasuki awal abad 21, perangkat lunak kecerdasan mesin mulai menghasilkan kesuksesan karena meningkatnya daya komputasi. Sebagaimana hukum Moore menyatakan, kecepatan, dan kapabilitas komputer dapat diharapkan dua kali lipat setiap dua tahun. Artinya, evolusi ilmu komputer berkembang sangat pesat dan akan terus meningkatkan kualitas pekerjaan masyarakat.
Konsep dasar ML
Memahami apa itu machine learning sebagai sebuah proses dan sebuah produk dapat menjadi sangat sulit apalagi jika itu bukan bagian dari keahlianmu. Untuk membuat topik ini sesederhana mungkin, teknologi ML adalah sebuah perangkat lunak, yang mengambil informasi masukan dan mengubahnya menjadi informasi lain, yaitu output atau keluaran.
Perbedaan paling besar diantara kecerdasan mesin dan program perangkat lunak jenis lain adalah untuk kecerdasan mesin, penciptanya, yang mana adalah seorang pemrogram, tidak harus memberikan instruksi pada setiap fitur yang mesin lakukan. Melalui berbagai contoh dan latihan, mesin tersebut akan belajar informasi yang dibutuhkan secara mandiri.
Kenapa machine learning sangat penting
Memahami apa itu machine learning dan manfaatnya haruslah dimulai dengan sebuah pernyataan yang sangat sederhana - teknologi ini diciptakan untuk mengurangi usaha manusia dan membantu di area yang bisa berbahaya untuk manusia. Meskipun ada banyak cara yang berbeda dalam menggunakan kecerdasan mesin, teknologi ini dapat berfungsi sebagai percepatan untuk beberapa jenis proses dan memberikan hasil yang akurat kepada pengguna. Ide dari perangkat lunak machine learning adalah untuk menciptakan sebuah dunia yang bebas dari kesalahan. Sekarang ayo kita cari tahu beberapa fitur utama dan penting dari teknologi ini:
- Machine learning belajar melalui pembelajaran berulang dan penemuan melalui data. Alih-alih menangani informasi sendiri, ML membuat otomatisasi robotik yang dapat melakukan tugas komputerisasi volume tinggi tanpa mengalami kelelahan dan keterlambatan dalam bentuk apa pun. Perlu disebutkan bahwa proses ini masih memerlukan pertanyaan manusia karena sistem ML perlu memiliki pertanyaan yang tepat.
- Machine learning akan mendapatkan hasil maksimal dari data. Seperti yang sudah disebutkan di atas, dengan pengaturan yang tepat dari seorang ahli, teknologi ML dapat bekerja tanpa mengalami kelelahan untuk waktu yang sangat lama. Apa itu machine learning menjadi hal yang sangat luar biasa karena dapat menciptakan keunggulan yang kompetitif dalam melawan pesaing bisnis. Pengumpulan data telah berkembang secara signifikan sejak beberapa tahun yang lalu, dan manfaat daripada itu telah menjadi sangat besar. Tidak mengherankan bahwa telah ada banyak skandal dan regulasi perlindungan data selama ini. Semua orang tahu, bahwa data memiliki peran yang penting dalam banyak bidang pekerjaan, dan ML akan semakin memudahkan untuk memilahnya.
- Perangkat lunak machine learning memainkan peran penting dalam bidang keselamatan. Dengan memberikan ML akses ke penyimpanan data, ML akan dapat bekerja sebagai sistem pendeteksi penipuan yang lebih cepat dengan bantuan dari pembelajaran dalam atau deep learning.
- Menggunakan dasar-dasar machine learning untuk meningkatkan produk yang ada. Kalau kamu terbiasa dengan pemasaran digital maka kamu pasti tahu bahwa internet untuk segala atau internet of things sudah hadir terlepas dari apa kita menyukainya atau tidak. Web 3.0, nama alternatif dari internet of things (IoT). Pengertian dari IoT adalah bahwa ia memperluas tujuan perangkat santai dan sehari-hari yang kita gunakan. Di pasar konsumen, internet of things adalah sinonim dari hal-hal yang membuat "rumah pintar". Hal ini mencakup perangkat, peralatan, kamera keamanan, termostat, dll.
- Deep neural networks membantu kita untuk mencapai ketepatan yang ekstrim. Hal yang juga menakjubkan dari apa itu machine learning adalah bahwa melalui pembelajaran mendalam, klasifikasi gambar, dan kecerdasan mesin pengenalan objek dapat menemukan kanker pada MRI yang sama persis seperti ahli radiologi.
Seperti yang kita lihat bahwa dampak dari machine learning di dalam ilmu komputer dan teknologi itu tidak bisa disangkal. Jangan salah paham, ini bukan hanya tentang keuntungan dari teknologi ML semata, karena ada banyak hal dari sekedar keuntungan. Tapi karena kita sudah menyebutkan deep learning dan neural network, apa sih sebenarnya mereka itu?
Jaringan Neural
Secara teoritis, jaringan neural adalah sebuah sirkuit atau sebuah jaringan dari saraf. Dalam kasus ini, jaringan ini adalah sebuah jaringan saraf tiruan yang bisa membantu macine learning untuk menyelesaikan sebuah masalah. Jaringan neural adalah sekumpulam algoritma tertentu yang sudah dimodelkan agar serupa dengan otak manusia. Informasi tersebut dikenali melalui persepsi mesin, pelabelan, atau input mentah pengelompokan. Sama seperti halnya gambar, suara, atau teks di kehidupan nyata, jaringan saraf tiruan memahaminya melalui tensor n-dimensi (array) yang menyimpan nilai dan angka. Ini adalah salah satu hal terpenting tentang apa itu machine learning.
Jaringan neural membantu mengelompokkan dan mengklasifikasikan data. Keseluruhan prosesnya membantu untuk mengelompokkan data yang tidak memiliki label berdasarkan pada kesamaan diantara contoh input, dan jaringan neural mengklasifikasikan data saat memiliki set data berlabel untuk dilatih. Jenis pembelajaran ini disebut dengan supervisi. Di sisi lain, ada pembelajaran tanpa pengawasan, yang membantu menemukan pola yang sebelumnya tidak diketahui dalam kumpulan data tanpa label yang sudah ada sebelumnya.
- Mudah digunakan
- Menawarkan konten berkualitas
- Harga transparan
- Gratis sertifikat penyelesaian
- Fokus pada keahlian data science
- Waktu belajar yang fleksibel
- Desain yang sederhana (tidak ada informasi yang tidak perlu)
- Kursus-kursus berkualitas tinggi (bahkan untuk kategori yang gratis)
- Terdapat berbagai fitur khusus
- Program Nanodegree
- Cocok untuk perusahaan/firma
- Sertifikat kelulusan berbayar
- Cukup terkemuka di pasaran
- Tersedia beragam fitur
- Kursus setingkat universitas
- Kursus setingkat universitas
- Cocok untuk kalangan korporasi
- Sertifikat kelulusan berbayar
Deep Learning
Bagian penting lainnya dari kecerdasan mesin adalah deep learning. Proses ini adalah sebuah teknik dari machine learning yang membantu mereka untuk belajar dari berbagai contoh, seperti yang dilakukan manusia. Kalau kamu pernah melihat mobil yang berkendara sendiri maka kamu mungkin telah mendapatkan pengalaman pertamamu dengan machine learning.
Dalam deep learning, kecerdasan mesin dapat belajar untuk mengerjakan berbagai tugas dari gambar, teks, suara, seperti manusia belajar dari buku, video atau perkuliahan. Manusia selalu memiliki kesempatan untuk melakukan sebuah kesalahan, sementara komputer dengan model deep learning dapat mencapai akurasi gambar yang sempurna dan melebihi kinerja manusia. Model deep learning adalah bagian dari jaringan saraf karena mereka menggunakan data berlabel dan kumpulan data yang telah dikumpulkan. Ini adalah bagian besar dari pembelajaran mesin.
Contoh kehidupan nyata: Robot Sophia
Meskipun namanya sudah mengindikasikan sebagai sebuah robot, jangan tertipu. Bagian robotnya adalah bagian luarnya saja - kerangka dari keseluruhan proyek. Yang menarik dari sophia - adalah pikirannya.
Sophia adalah sebuah robot humanoid sosial yang telah dikembangkan oleh sebuah perusahaan Hanson Robotics. Ia sudah diaktivasi pada tanggal 14 Februari tahun 2016.
Dikombinasikan dengan banyak algoritma, Robot Sophia bisa melihat, mengikuti berbagai gerakan, mempertahankan kontak mata dengan lawan bicaranya, dan mengenali orang. Ia bahkan bisa mengerti ekspresi orang, dan mengerti emosi lawan bicara. Keseluruhan proses ini dilakukan melalui kamera yang ada di matanya. Pada tahun 2018 dia ditingkatkan dan sejak itu, Sophia sang Robot dapat berjalan.
Pencipta Sophia, David Hanson, mengatakan bahwa tujuannya adalah untuk menciptakan sebuah robot yang digerakkan oleh pembelajaran mesin yang dapat berfungsi dalam perawatan kesehatan, layanan pelanggan, terapi, atau pendidikan. Kecerdasan mesin Sophia sedang terus-menerus dilatih di lab, jadi dia dapat mengembangkan keterampilan baru dan membuat lebih sedikit kesalahan saat berbicara.
Lebih lanjut, apa itu machine learning dari terobosan Sophia sang Robot adalah menggabungkan jaringan saraf mutakhir, sistem pakar, persepsi mesin, pemrosesan bahasa alami percakapan, kontrol motorik adaptif, dan arsitektur kognitif.
Sophia dapat berfungsi dalam cara tersendiri - yang pertama adalah operasi yang sepenuhnya otonom ML, yang kedua adalah operasi ML yang dicampur dengan kata-kata yang dibuat oleh manusia. Ini adalah kecerdasan manusia-ML hibrid yang berfungsi secara penuh.
Apakah kamu tahu?
Pernahkah Anda bertanya-tanya situs belajar online mana yang terbaik untuk pengembangan karier Anda?
Penemuan Paling Trending
Jelajahi koleksi artikel, panduan & tutorial terkait Crypto Exchange kami yang paling menyeluruh. Selalu buat keputusan yang tepat!
Gambaran Umum
Sulit untuk disangkal bahwa machine learning saat ini adalah teknologi yang paling mutakhir di luar sana. Penting untuk diakui bahwa jika kita ingin tumbuh dan terus membuat kehidupan manusia menjadi lebih baik, machine learning adalah salah satu cara terbaik untuk melakukannya. Kalau kamu ingin lebih memahami apa itu machine learning dan mempelajari lebih lanjut tentang ini, kunjungi kursus BitDegree kami dan cobalah. Kalau kamu tertarik dengan dasar-dasar machine learning absolut, maka cobalah berkunjung ke kursus ini.
Referensi Ilmiah
Tentang Para Ahli & Analis di Artikel Kami
