Sejarah
Machine Learning
Sejak pertama kali
komputer diciptakan manusia sudah memikirkan bagaimana caranya agar komputer
dapat belajar dari pengalaman. Hal tersebut terbukti pada tahun 1952, Arthur
Samuel menciptakan sebuah program, game of checkers, pada sebuah
komputer IBM. Program tersebut dapat mempelajari gerakan untuk memenangkan
permainan checkers dan menyimpan gerakan tersebut kedalam
memorinya.
Istilah machine
learning pada dasarnya adalah proses komputer untuk belajar dari data
(learn from data). Tanpa adanya data, komputer tidak akan bisa belajar
apa-apa. Oleh karena itu jika kita ingin belajar machine learning,
pasti akan terus berinteraksi dengan data. Semua pengetahuan machine
learning pasti akan melibatkan data. Data bisa saja sama, akan tetapi
algoritma dan pendekatan nya berbeda-beda untuk mendapatkan hasil yang optimal.
Belajar Machine
Learning
Machine
Learning merupakan salah
satu cabang dari disiplin ilmu Kecerdasan Buatan (Artificial Intellegence)
yang membahas mengenai pembangunan sistem yang berdasarkan pada data. Banyak
hal yang dipelajari, akan tetapi pada dasarnya ada 4 hal pokok yang dipelajari
dalam machine learning.
1. Pembelajaran
Terarah (Supervised Learning)
2. Pembelajaran Tak
Terarah (Unsupervised Learning)
3. Pembelajaran Semi
Terarah (Semi-supervised Learning)
4. Reinforcement
Learning
Untuk mengetahui lebih
lengkap tentang Machine Learning, kawan-kawan bisa mengikuti course di Coursera dengan
instruktur profesor Andrew NG dari Stanford University.
Aplikasi Machine
Learning
Contoh penerapan machine
learning dalam kehidupan adalah sebagai berikut.
1. Penerapan di bidang
kedoteran contohnya adalah mendeteksi penyakit seseorang dari gejala yang ada.
Contoh lainnya adalah mendeteksi penyakit jantung dari rekaman elektrokardiogram.
2. Pada bidang computer
vision contohnya adalah penerapan pengenalan wajah dan pelabelan wajah
seperti pada facebook. Contoh lainnya adalah penterjemahan tulisan tangan
menjadi teks.
3. Pada biang information
retrival contohnya adalah penterjemahan bahasa dengan menggunakan
komputer, mengubah suara menjadi teks, dan filter email spam.
Salah satu teknik
pengaplikasian machine learning adalah supervised
learning. Seperti yang dibahas sebelumnya, machine learning tanpa
data maka tidak akan bisa bekerja. Oleh karena itu hal yang pertama kali
disiapkan adalah data. Data biasanya akan dibagi menjadi 2
kelompok, yaitu data training dan data
testing. Data training nantinya akan digunakan untuk
melatih algoritma untuk mencari model yang cocok, sementara data testing akan
dipakai untuk mengetes dan mengetahui performa model yang didapatkan pada
tahapan testing.
Dari model yang
didapatkan, kita dapat melakukan prediksi yang dibedakan menjadi dua macam,
tergantung tipe keluarannya. Jika hasil prediksi bersifat diskrit, maka
dinamakan proses klasifikasi. Contohnya klasifikasi jenis kelamin
dilihat dari tulisan tangan (output laki dan perempuan). Sementara jika
kelurannya bersifat kontinyu, maka dinamakan proses regresi.
Contohnya prediksi kisaran harga rumah di kota Bandung (output berupa harga
rumah).
Dampak Machine
Learning di Masyarakat
Penerapan teknologi machine
learning mau tidak mau pasti telah dirasakan sekarang. Setidaknya ada
dua dampak yang saling bertolak belakang dari pengembangan teknolgi machine
learning. Ya, dampak positif dan dampak negatif.
Salah satu dampak
positif dari machine learning adalah menjadi peluang bagi para
wirausahawan dan praktisi teknologi untuk terus berkarya dalam mengembangkan
teknologi machine learning. Terbantunya aktivitas yang harus
dilakukan manusia pun menjadi salah satu dampak positif machine learning.
Sebagai contohnya adalah adanya fitur pengecekan ejaan untuk tiap bahasa pada
Microsoft Word. Pengecekan secara manual akan memakan waktu berhari-hari dan
melibatkan banyak tenaga untuk mendapatkan penulisan yang sempurna. Tapi dengan
bantuan fitur pengecekan ejaan tersebut, secara real-time kita
bisa melihat kesalahan yang terjadi pada saat pengetikan.
Akan tetapi disamping
itu ada dampak negatif yang harus kita waspadai. Adanya pemotongan tenaga kerja
karena pekerjaan telah digantikan oleh alat teknologi machine learning adalah
suatu permasalahan yang harus dihadapi. Ditambah dengan ketergantungan terhadap
teknologi akan semakin terasa. Manusia akan lebih terlena oleh kemampuan
gadget-nya sehingga lupa belajar untuk melakukan suatu aktivitas tanpa bantuan
teknologi.
source : https://cileungsikomputer.blogspot.co.id/2017/04/pengenalan-machine-learning.html
Komentar
Posting Komentar