Pengertian Machine Learning dan Contohnya

By on December 27th, 2022

Machine Learning adalah subbidang kecerdasan buatan yang melibatkan algoritma pelatihan untuk secara otomatis meningkatkan kinerjanya pada tugas yang diberikan melalui pengalaman.

Ini melibatkan penyediaan algoritma dengan sejumlah besar data dan memungkinkan algoritma untuk mempelajari pola dan hubungan dalam data, daripada secara eksplisit memprogram aturan tentang cara melakukan tugas.

Algoritma Machine Learning biasanya digunakan untuk tugas-tugas seperti pengenalan gambar dan ucapan, terjemahan bahasa, dan deteksi penipuan.

Ada beberapa jenis Machine Learning, termasuk:

  • Supervised learning: Ini melibatkan pelatihan algoritma pada data berlabel, di mana output yang benar disediakan untuk setiap contoh dalam set pelatihan. Algoritma kemudian membuat prediksi berdasarkan pemetaan input-output ini.
  • Unsupervised learning: Ini melibatkan pelatihan algoritma pada data yang tidak berlabel dan memungkinkan algoritma untuk menemukan pola dan hubungan dalam data sendiri.
  • Reinforcement learning: Ini melibatkan pelatihan algoritma untuk mengambil tindakan dalam lingkungan untuk memaksimalkan hadiah. Algoritme belajar melalui coba-coba, menerima umpan balik positif atau negatif untuk setiap tindakan yang diambilnya.
  • Deep learning: Ini adalah jenis Machine Learning yang melibatkan pelatihan jaringan saraf tiruan pada himpunan data besar. Algoritme pembelajaran mendalam sangat efektif pada tugas-tugas seperti pengenalan gambar dan ucapan, dan telah bertanggung jawab atas banyak kemajuan baru-baru ini di bidang kecerdasan buatan.

Teknologi Informasi

Contoh Machine Learning

Berikut adalah beberapa contoh bagaimana Machine Learning digunakan dalam praktik:

  1. Pengenalan gambar: Algoritma Machine Learning dapat dilatih untuk mengenali objek, hewan, dan pola visual lainnya dalam gambar. Teknologi ini digunakan dalam aplikasi seperti mobil self-driving, yang mengandalkan algoritma Machine Learning untuk mengidentifikasi pejalan kaki, kendaraan lain, dan sinyal lalu lintas.
  2. Pengenalan ucapan: Algoritme Machine Learning dapat digunakan untuk mentranskripsikan bahasa lisan ke dalam teks tertulis, memungkinkan transkripsi suara-ke-teks dan kontrol suara perangkat seperti ponsel pintar dan perangkat rumah pintar.
  3. Pemrosesan bahasa alami: Algoritme Machine Learning dapat digunakan untuk memahami dan menghasilkan bahasa manusia, memungkinkan aplikasi seperti terjemahan bahasa dan chatbot.
  4. Deteksi penipuan: Algoritme Machine Learning dapat dilatih untuk mengenali pola dalam data yang mungkin mengindikasikan aktivitas penipuan, seperti biaya kartu kredit yang tidak biasa atau upaya login dari lokasi yang tidak terduga.
  5. Personalisasi: Algoritme Machine Learning dapat digunakan untuk mempersonalisasi rekomendasi dan menyesuaikan pengalaman dengan pengguna individu, seperti merekomendasikan produk di situs web e-niaga atau menyarankan lagu di layanan streaming musik.

 

Categorized under: Teknologi.
Tagged with: no tags.

Comments are closed.