Apa itu Pembelajaran Mesin dan Mengapa itu penting
Diterbitkan: 2018-06-12Kecerdasan Buatan, Pembelajaran Mesin, Pembelajaran mendalam adalah tiga dari kata kunci terpanas di industri saat ini. Dan seringkali, kita cenderung menggunakan istilah Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML) secara sinonim. Namun, kedua istilah ini sangat berbeda – pembelajaran mesin adalah salah satu aspek penting dari bidang AI yang jauh lebih luas.
Nidhi Chappell, Kepala ML di Intel mengatakannya dengan tepat :
“AI pada dasarnya adalah kecerdasan – bagaimana kami membuat mesin menjadi cerdas, sedangkan pembelajaran mesin adalah implementasi dari metode komputasi yang mendukungnya. Cara saya memikirkannya adalah: AI adalah sains dan pembelajaran mesin adalah algoritme yang membuat mesin lebih pintar.”
Jadi, dengan kata sederhana, AI adalah bidang yang melibatkan pembuatan mesin menjadi unit "cerdas dan cerdas", sedangkan ML adalah cabang di bawah kecerdasan buatan yang berurusan dengan mengajar komputer untuk "belajar" melakukan tugas sendiri. .
Perbedaan antara Ilmu Data, Pembelajaran Mesin, dan Data Besar!
Sekarang, mari kita selidiki apa itu Machine Learning.
Daftar isi
Apa itu Pembelajaran Mesin?
Menurut SAS , “Pembelajaran mesin adalah metode analisis data yang mengotomatiskan pembuatan model analitis. Ini adalah cabang kecerdasan buatan yang didasarkan pada gagasan bahwa sistem dapat belajar dari data, mengidentifikasi pola, dan membuat keputusan dengan intervensi manusia yang minimal.”
Meskipun istilah pembelajaran mesin baru-baru ini menjadi sorotan, konsep pembelajaran mesin telah ada sejak lama, contoh paling awal adalah mesin Enigma Alan Turing yang ia kembangkan selama Perang Dunia II. Saat ini, pembelajaran mesin hampir ada di mana-mana di sekitar kita, mulai dari hal-hal biasa dalam hidup kita hingga perhitungan yang lebih rumit yang melibatkan Big Data. Misalnya, mobil self-driving Google dan rekomendasi yang dipersonalisasi di situs-situs seperti Netflix, Amazon, dan Spotify, semuanya adalah hasil dari Machine Learning.
Bagaimana Mesin Belajar?
Untuk lebih memahami pertanyaan “apa itu Machine Learning”, kita harus mengetahui teknik-teknik di mana mesin dapat 'belajar' sendiri. Ada tiga cara utama di mana perangkat dapat belajar melakukan sesuatu – pembelajaran yang diawasi, pembelajaran tanpa pengawasan, dan pembelajaran penguatan. Meskipun hampir 70% ML diawasi, hanya sekitar 10-20% ML yang merupakan pembelajaran tanpa pengawasan.
Pembelajaran Terawasi
Kesepakatan pembelajaran yang diawasi dalam input dan output yang didefinisikan dan diuraikan dengan jelas dan algoritme di sini dilatih melalui tag berlabel. Dalam pembelajaran terawasi, algoritme pembelajaran menerima set input yang ditentukan bersama dengan set output yang benar. Jadi, algoritma kemudian akan memodifikasi struktur sesuai dengan pola yang diterimanya dalam input dan output yang diterima. Ini adalah model pembelajaran pengenalan pola yang melibatkan metode seperti klasifikasi, regresi, prediksi, dan peningkatan gradien.
Pembelajaran yang diawasi biasanya diterapkan dalam kasus-kasus yang melibatkan data historis. Misalnya, dengan menggunakan data historis transaksi kartu kredit, pembelajaran yang diawasi dapat memprediksi kemungkinan transaksi kartu yang salah atau curang di masa mendatang.
Neural Networks: Aplikasi di Dunia Nyata
Pembelajaran tanpa pengawasan
Berlawanan dengan pembelajaran terawasi yang menggunakan kumpulan data historis, pembelajaran tanpa pengawasan adalah aplikasi yang tidak memiliki data historis apa pun. Dalam metode ini, algoritme pembelajaran melampaui data untuk menghasilkan struktur yang tepat – meskipun data tidak memiliki tag, algoritme membagi data menjadi potongan yang lebih kecil sesuai dengan karakteristiknya masing-masing, paling sering dengan bantuan pohon keputusan. Pembelajaran tanpa pengawasan sangat ideal untuk aplikasi data transaksional, seperti mengidentifikasi segmen pelanggan dan klaster dengan atribut tertentu.
Algoritma pembelajaran tanpa pengawasan sebagian besar digunakan dalam membuat konten yang dipersonalisasi untuk kelompok pengguna individu. Rekomendasi online pada platform belanja dan identifikasi outlier data adalah dua contoh bagus dari pembelajaran tanpa pengawasan.
Pembelajaran Penguatan
Pembelajaran penguatan sangat mirip dengan metode analisis data tradisional di mana algoritma belajar melalui metode coba-coba, setelah itu menyatakan hasil dengan hasil terbaik. Pembelajaran penguatan terdiri dari tiga komponen mendasar – agen, lingkungan, dan tindakan. Agen di sini mengacu pada pelajar/pengambil keputusan; lingkungan terdiri dari semua yang berinteraksi dengan agen, dan tindakan mengacu pada hal-hal yang dapat dilakukan agen.
Jenis pembelajaran ini membantu meningkatkan algoritme dari waktu ke waktu karena ia terus menyesuaikan algoritme saat dan saat mendeteksi kesalahan di dalamnya. Rute Google Maps adalah salah satu contoh pembelajaran penguatan yang paling baik.
Sekarang setelah Anda mengetahui apa itu Machine Learning, termasuk jenis di mana Anda dapat membuat mesin belajar, sekarang mari kita lihat berbagai aplikasi Machine Learning di dunia saat ini.
6 Teknik Pembelajaran Mesin Ini Meningkatkan Layanan Kesehatan
Mengapa Pembelajaran Mesin Penting Di Dunia Saat Ini?
Setelah apa itu pembelajaran mesin, muncul pertanyaan penting berikutnya – “apa pentingnya pembelajaran mesin?”
Fokus utama pembelajaran mesin adalah untuk membantu organisasi meningkatkan fungsi, produktivitas, dan proses pengambilan keputusan mereka secara keseluruhan dengan mempelajari sejumlah besar cadangan data. Saat mesin mulai belajar melalui algoritme, ini akan membantu bisnis mengungkap pola semacam itu dalam data yang dapat membantu mereka membuat keputusan yang lebih baik tanpa perlu campur tangan manusia. Terlepas dari manfaat awal ini, pembelajaran mesin memiliki keuntungan sebagai berikut:
Analisis dan Penilaian Tepat Waktu
Dengan menyaring sejumlah besar data seperti umpan balik dan interaksi pelanggan, algoritme ML dapat membantu Anda melakukan analisis dan penilaian tepat waktu terhadap strategi organisasi Anda. Saat Anda membuat model bisnis dengan menelusuri berbagai sumber data, Anda mendapat kesempatan untuk melihat variabel yang relevan. Dengan cara ini, pembelajaran mesin dapat membantu Anda memahami perilaku pelanggan, sehingga memungkinkan Anda merampingkan akuisisi pelanggan dan strategi pemasaran digital yang sesuai.
Prediksi Real-time Dimungkinkan Melalui Pemrosesan Cepat
Salah satu fitur yang paling mengesankan dari algoritma ML adalah bahwa mereka sangat cepat, sehingga pemrosesan data dari berbagai sumber berlangsung dengan cepat. Ini, pada gilirannya, membantu dalam membuat prediksi waktu nyata yang dapat sangat bermanfaat bagi bisnis. Contohnya,
- Analisis Churn – Ini melibatkan identifikasi segmen pelanggan yang kemungkinan besar akan meninggalkan merek Anda.
- Prospek dan konversi pelanggan – Algoritme ML memberikan wawasan tentang pola pembelian dan pembelanjaan berbagai segmen pelanggan, sehingga memungkinkan bisnis merancang strategi yang dapat meminimalkan kerugian dan memperkuat keuntungan.
- Retensi pelanggan – Algoritme ML dapat membantu mengidentifikasi simpanan dalam kebijakan akuisisi pelanggan dan kampanye pemasaran Anda. Dengan wawasan seperti itu, Anda dapat menyesuaikan strategi bisnis Anda dan meningkatkan pengalaman pelanggan secara keseluruhan untuk mempertahankan basis pelanggan Anda.
Mengubah Industri
Pembelajaran mesin telah mulai mengubah industri dengan kemampuannya untuk memberikan wawasan berharga secara real-time. Perusahaan keuangan dan asuransi memanfaatkan teknologi ML untuk mengidentifikasi pola yang berarti dalam kumpulan data besar, untuk mencegah penipuan, dan untuk menyediakan rencana keuangan yang disesuaikan untuk berbagai segmen pelanggan. Dalam perawatan kesehatan, perangkat yang dapat dikenakan dan sensor kebugaran yang didukung oleh teknologi ML memungkinkan individu untuk bertanggung jawab atas kesehatan mereka, sehingga meminimalkan tekanan pada profesional kesehatan. Pembelajaran mesin juga digunakan oleh industri minyak dan gas untuk menemukan sumber energi baru, menganalisis mineral di dalam tanah, memprediksi kegagalan sistem, dan sebagainya.
Pelajari Kursus ML dari Universitas top Dunia. Dapatkan Master, PGP Eksekutif, atau Program Sertifikat Tingkat Lanjut untuk mempercepat karier Anda.
Insinyur Pembelajaran Mesin: Mitos vs. Realitas
Tentu saja, semua ini hanyalah puncak gunung es. Jika Anda penasaran ingin memahami apa itu Machine Learning secara mendalam, ada baiknya untuk melihat lebih dalam teknologinya. Kami harap kami dapat membantu Anda memahami apa itu machine learning, setidaknya di permukaan. Selalu ada banyak hal yang harus dilakukan dan dipelajari, sehingga sekadar menanyakan "apa itu pembelajaran mesin" hanya akan sedikit membantu. Saatnya Anda menggali lebih dalam dan memahami teknologinya!
