Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML) adalah kata kunci yang semakin banyak digunakan untuk membahas tren mendatang dalam Ilmu Data dan teknologi lainnya. Namun, apakah kedua konsep ini benar-benar berada dalam satu wadah yang sama?
Kecerdasan Buatan adalah konsep yang lebih luas dari mesin pintar yang melakukan berbagai tugas sendiri. Sedangkan Machine Learning adalah aplikasi Artificial Intelligence dimana mesin belajar dari data yang diberikan kepadanya menggunakan berbagai jenis algoritma. Oleh karena itu, Machine Learning adalah metode analisis data yang mengotomatiskan pembuatan model analitis, yang memungkinkan komputer menemukan wawasan tersembunyi tanpa diprogram secara eksplisit untuk melakukannya. Kedengarannya seperti solusi sempurna untuk semua masalah teknologi kita, bukan?

Evolusi Pembelajaran Mesin

Arthur Samuel, seorang pionir Amerika di bidang permainan komputer dan kecerdasan buatan, menciptakan istilah 'Pembelajaran Mesin' pada tahun 1959 saat berada di IBM. Pada awalnya, Machine Learning lahir dari pengenalan pola dengan teori bahwa komputer dapat belajar dari pola dalam data tanpa diprogram untuk melakukan tugas tertentu. Para peneliti yang tertarik dengan Kecerdasan Buatan kemudian mengembangkan algoritme yang dengannya komputer atau mesin dapat belajar dari data. Akibatnya, setiap kali mesin terpapar data baru, mereka juga dapat beradaptasi secara mandiri .

Ini adalah ilmu yang tidak baru, tetapi yang mendapatkan momentum baru, terutama berkat teknologi komputasi baru yang telah berkembang selama beberapa dekade terakhir.
Peran dan Gaji Big Data di Industri Keuangan

Banyak algoritma Machine Learning telah ada sejak lama. Namun, kemampuan untuk secara otomatis menerapkan perhitungan matematis yang kompleks ke kumpulan data besar adalah perkembangan baru yang sedang disaksikan. Berikut adalah beberapa contoh aplikasi Machine Learning yang mungkin Anda kenal:

• Rekomendasi online dari Amazon dan Netflix.
• YouTube mendeteksi dan menghapus konten teror di platform.
• Mengetahui apa yang pelanggan katakan tentang Anda di Twitter

Bangkitnya Pembelajaran Mesin

Munculnya internet, serta peningkatan besar-besaran dalam informasi digital yang dihasilkan, disimpan, dan tersedia untuk analisis, dipandang sebagai dua faktor penting yang menyebabkan munculnya Machine Learning. Dengan besarnya kualitas data dari internet, opsi penyimpanan data yang ekonomis, dan kemampuan pemrosesan data yang ditingkatkan, algoritme Pembelajaran Mesin dipandang sebagai kendaraan yang mendorong pengembangan Kecerdasan Buatan dengan sangat cepat belakangan ini.

Jaringan Saraf

Jaringan saraf bekerja pada sistem probabilitas dengan mampu membuat pernyataan, keputusan, atau prediksi berdasarkan data yang dimasukkan ke dalamnya. Selain itu, loop umpan balik memungkinkan "belajar" lebih lanjut dengan merasakan; itu juga memodifikasi proses pembelajaran berdasarkan apakah keputusannya benar atau salah.
Jaringan saraf tiruan adalah sistem komputer dengan jaringan simpul yang terinspirasi dari neuron di otak hewan. Jaringan tersebut dapat diajarkan untuk mengenali dan mengklasifikasikan pola melalui contoh-contoh menyaksikan daripada memberitahu algoritma bagaimana tepatnya untuk mengenali dan mengklasifikasikan pola. Aplikasi turunan Machine Learning dari jaringan saraf dapat membaca potongan teks dan mengenali sifat teks – apakah itu keluhan atau ucapan selamat. Mereka juga dapat mendengarkan musik, memutuskan apakah itu akan membuat seseorang bahagia atau sedih, dan menemukan musik lain yang serupa. Terlebih lagi, mereka bahkan dapat membuat musik yang mengekspresikan suasana hati atau tema yang sama.
Dalam waktu dekat, dengan bantuan Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan, seseorang akan dapat berkomunikasi dan berinteraksi dengan perangkat elektronik dan informasi digital berkat bidang AI lain yang muncul yang disebut Natural Language Processing (NLP). NLP telah menjadi sumber inovasi mutakhir dalam beberapa tahun terakhir, dan salah satu yang sangat bergantung pada Machine Learning.

Aplikasi NLP berusaha memahami komunikasi manusia, baik tertulis maupun lisan, dan berkomunikasi menggunakan berbagai bahasa. Dalam konteks ini, Machine Learning membantu mesin memahami nuansa dalam bahasa manusia dan merespons dengan cara yang mungkin dipahami oleh audiens tertentu.
Apa Arti Pengembangan Keterampilan yang Sebenarnya dan Mengapa Penting untuk Sukses

Jadi, siapa sebenarnya yang menggunakannya?

Sebagian besar industri yang bekerja dengan sejumlah besar data telah mengakui nilai Machine Learning. Perusahaan besar mengumpulkan wawasan penting yang dapat ditindaklanjuti secara real-time dari data yang tersimpan dan karenanya mampu meningkatkan efisiensi atau mendapatkan keunggulan dibandingkan pesaing mereka.

Layanan keuangan

Bank dan bisnis lain menggunakan Pembelajaran Mesin untuk mengidentifikasi wawasan penting dalam data yang dihasilkan dan dengan demikian mencegah penipuan. Wawasan ini dapat mengidentifikasi peluang investasi atau membantu investor mengetahui kapan harus berdagang. Penambangan data juga dapat mengidentifikasi klien dengan profil berisiko tinggi atau menggunakan pengawasan dunia maya untuk memperingatkan pelanggan tentang penipuan dan dengan demikian meminimalkan pencurian identitas.

Pemasaran dan penjualan

Situs web e-niaga menggunakan teknologi Pembelajaran Mesin untuk menganalisis riwayat pembelian berdasarkan pembelian sebelumnya, untuk merekomendasikan barang yang mungkin Anda sukai dan mempromosikan barang lainnya. Industri ritel meminta kemampuan situs web untuk menangkap data, menganalisisnya, dan menggunakannya untuk mempersonalisasi pengalaman berbelanja atau menerapkan kampanye pemasaran.
Ringkasnya, Kecerdasan Buatan dan, khususnya, Pembelajaran Mesin, tentu memiliki banyak hal yang ditawarkan saat ini. Dengan janjinya untuk mengotomatisasi tugas-tugas biasa serta menawarkan wawasan kreatif, industri di setiap sektor mulai dari perbankan hingga perawatan kesehatan dan manufaktur menuai manfaatnya.

Pada akhirnya, para ilmuwan berharap dapat mengembangkan Kecerdasan Buatan seperti manusia yang mampu meningkatkan kecepatan berbagai fungsi otomatis, terutama dengan munculnya chatbot di dunia internet . Sebagian besar kemajuan menarik yang telah kita lihat dalam beberapa tahun terakhir adalah karena perubahan progresif dalam Kecerdasan Buatan, yang telah dibawa oleh Pembelajaran Mesin. Ini jelas mengapa Machine Learning siap menjadi hal besar berikutnya di bidang ilmu data.
Jadi silakan, Tingkatkan diri Anda untuk tetap menjadi yang terdepan.