Kang Yusuf
Kang Yusuf Hi, You can call me Kang Yusuf. Learning by Doing and Just 4 Fun :-D

Penjelasan Teknologi Machine Learning Ilmu Komputer

Daftar Isi [Tampil]
Penjelasan Teknologi Machine Learning Ilmu Komputer. Machine learning adalah ilmu komputer yang bisa bekerja tanpa diprogram secara eksplisit. Banyak peneliti berpikir bagaimana cara untuk membuat kemajuan menuju AI terhadap tingkat manusia.

Machine learning ini merupakan kecerdasan buatan yang mempelajari bagaimana membuat data. Machine learning ini biasa disingkat dengan ML. Ini dibutuhkan untuk menerapkan teknik yang cepat dan kuat dalam menemukan masalah baru.

Akhirnya, pemakaian teknik ini berkaitan dengan pembelajaran mesin dan AI. Mesin ini membuktikan kepada algoritma atau program yang berjalan di komputer. Oleh karena itu, jika kita ingin belajar machine learning, pastikan anda terus berinteraksi dengan data. Semua pengetahuan machine learning pasti akan melibatkan data. Dari pada penasaran, langsung aja ikutin ulasan berikut.

Apa Itu Machine Learning


Penjelasan Teknologi Machine Learning Ilmu Komputer
Penjelasan Teknologi Machine Learning Ilmu Komputer
Machine learning adalah metode analisis yang membantu menangani data besar dengan cara mengembangkan algoritma komputer. Dengan menggunakan data, pembelajaran mesin memungkinkan komputer menemukan wawasan tersembunyi tanpa diprogram secara eksplisit saat mencarinya. Dengan adanya email baru, algoritma tersebut kemudian akan menghasilkan prediksi apakah email baru itu spam atau tidak.

Machine learning adalah aplikasi artificial intelligence (AI) yang menyediakan sistem kinerja secara otomatis serta belajar memperbaiki diri dari pengalaman tanpa diprogram secara eksplisit.

Pembelajaran mesin berfokus pada pengembangan program komputer yang bisa mengakses data dan menggunakannya untuk belajar sendiri. Penerapan metode Machine Learning dalam beberapa tahun terakhir telah berkembang di mana-mana dalam kehidupan sehari-hari.

Proses pembelajaran dimulai dengan observasi data, seperti contoh: pengelaman langsung, atau intruksi untuk mencari pola data dan membuat keputusan yang lebih baik dimasa depan berdasarkan contoh tersebut. Tujuan utamanya adalah membiarkan komputer belajar secara otomatis tanpa intervensi atau bantuan manusia dan menyesuaikan aktivitas yang sesuai. Karena teknologi komputasi, machine learning saat ini tidak seperti machine learning di masa lalu.

Sementara, algoritma machine learning sudah ada sejak lama, kemampuannya secara otomatis menggunakan perhitungan matematis yang kompleks ke data besar dan yang lebih cepat merupakan perkembangan terakhir. Machine Learning merupakan salah satu cabang dari disiplin ilmu AI (Artificial Intellegence) atau Kecerdasan Buatan yang membahas mengenai pembangunan sistem yang berdasarkan data.

Sebenarnya, masih ada banyak lagi situs web dan perangkat modern yang mungkin besar dan berisi beberapa model Machine Learning yang mungkin tidak kita sadari. Model tersebut digunakan untuk melakukan klasifikasi atau prediksi terhadap data baru yang memungkinkan kita untuk membuat atau mendukung pengambilan keputusan. 


Berikut adalah beberapa contoh aplikasi pembelajaran mesin yang dipublikasikan secara luas:
  • Mobil Google yang sangat hyped dan self-driving. Inti pembelajaran mesin.
  • Penawaran rekomendasi online seperti Amazon dan Netflix. Aplikasi belajar mesin untuk kehidupan sehari-hari.
  • Mengetahui apa yang pelanggan katakan tentang Anda di Twitter. Pembelajaran mesin dikombinasikan dengan pembuatan aturan linguistik.
  • Deteksi penipuan Salah satu kegunaan yang lebih jelas dan penting di dunia kita saat ini.

Machine Learning meningkat karena faktor data mining dan analisis Bayesian lebih populer dari sebelumnya. Pengolahan komputasi yang lebih murah dan lebih bertenaga termasuk penyimpanan data yang terjangkau merupakan peningkatan. Semua hal ini secara cepat dan otomatis menghasilkan model yang dapat menganalisis data yang lebih besar dan lebih komplek memberikan hasil yang lebih cepat dan akurat dalam skala yang sangat besar.

Prediksi nilai tinggi bisa mengarah pada keputusan dan tindakan cerdas secara real-time tanpa campur tangan manusia. Salah satu kunci untuk menghasilkan gerakan cerdas secara real-time merupakan pembuatan model otomatis.

Bagian Machine Learning


Ketika Anda melihat situs web yang kompleks seperti Facebook, Amazon, atau Netflix, kemungkinan besar situs ini berisi beberapa model Machine Learning. Dari model yang didapatkan, kita dapat melakukan prediksi yang berbeda, tergantung pada tipenya. Jika hasil prediksi bersifat diskrit, maka dinamakan proses klasifikasi. 

Sistem pembelajaran mesin terdiri dari tiga bagian utama, yaitu:
  •     Model: sistem yang membentuk prediksi atau identifikasi.
  •     Parameter: sinyal atau faktor yang digunakan oleh model untuk membentuk keputusannya.
  •     Pemelajaran: sistem yang menyesuaikan parameter dan model dalam prediksi versus hasil aktual.

Bayangkan bahwa Anda adalah seorang guru. Anda ingin mengidentifikasi jumlah waktu belajar siswa untuk mencapai nilai terbaik dalam tes. Anda beralih lagi ke Machine learning untuk solusi tersebut. Salah satu teknik pengaplikasian machine learning adalah supervised learning.

Seperti yang dibahas sebelumnya, machine learning tidak akan bekerja tanpa data. Model itu sendiri bergantung pada parameter yang digunakan untuk mengatur perhitungannya. Dalam contoh ini, parameter adalah jam yang digunakan saat belajar untuk hasil nilai tes yang diterima.

Sistem pembelajaran mesin benar-benar akan menggunakan persamaan matematis untuk mengekspresikan semuanya, secara efektif ini akan membentuk garis tren dari apa yang diharapkan. Oleh karena itu hal yang pertama kali disiapkan adalah data. Data biasanya akan dibagi menjadi 2 kelompok, yaitu data training dan data testing.
Bagaimana Machine Learning Bekerja?

Machine learning memiliki dua jenis teknik: Supervised Learning, yang melatih model pada data input dan output yang diketahui sehingga dapat memprediksi keluaran masa depan dan Unsupervised Learning, yang menemukan pola tersembunyi atau struktur intrinsik pada data masukan.

Penerapan metode Machine Learning dalam beberapa tahun terakhir telah berkembang di mana-mana dalam kehidupan sehari-hari. Machine Learning bukanlah hal baru dalam lanskap ilmu komputer. Machine Learning mengaitkan proses struktural dimana setiap bagian menciptakan versi mesin yang lebih baik.

 

    Supervised Learning


Pembelajaran mesin yang diawasi menciptakan model yang melancarkan prediksi berdasarkan bukti adanya ketidakpastian. Algoritma pembelajaran yang diawasi memerlukan seperangkat data masukan dan tanggapan yang diketahui terhadap data (output) dan melatih model untuk menghasilkan prediksi yang masuk akal untuk respon terhadap data baru.

Gunakan pembelajaran ini jika Anda ingin mengetahui data output yang ingin Anda prediksi. Pembelajaran ini diawasi menggunakan teknik klasifikasi dan regresi untuk mengembangkan model prediktif.

Teknik klasifikasi memprediksi respons diskrit – misalnya, apakah email itu asli atau spam, atau apakah tumor itu kanker atau tidak. Model klasifikasi mengklasifikasikan data masukan ke dalam kategori tersebut. Aplikasi yang umum termasuk pencitraan medis. Misalnya aplikasi untuk pengenalan tulisan, maka anda harus menggunakan klasifikasi untuk mengenali huruf dan angka.

Jika Anda bisa melakukannya, Anda memiliki landasan yang dapat Anda gunakan pada satu dataset ke dataset yang akan dicoba lagi selanjutnya. Anda bisa mengisi waktu seperti mempersiapkan data lebih lanjut dan memperbaiki hasilnya nanti, begitu Anda lebih percaya diri.

Dalam pengolahan citra dan penglihatan komputer, teknik pengenalan pola tanpa pemeriksaan digunakan untuk deteksi objek dan segmentasi. Algoritma yang umum mengadakan klasifikasi yang meliputi dukungan mesin vektor (SVM).

 

    Unsupervised Learning


Ini menemukan pola tersembunyi atau struktur intrinsik dalam data. Ini digunakan untuk menarik kesimpulan dari kumpulan data yang terdiri dari data masukan tanpa respon berlabel. Clustering adalah teknik belajar tanpa pengamatan yang umum.

Ini digunakan untuk analisis data eksplorasi dalam menemukan pola atau pengelompokan tertutup dalam data. Aplikasi untuk analisis cluster meliputi analisis urutan gen, riset pasar dan pengenalan objek.

Misalnya, jika sebuah perusahaan telepon seluler ingin mengoptimalkan lokasi di mana mereka membangun menara telepon seluler, mereka dapat menggunakan pembelajaran mesin untuk memperkirakan jumlah kelompok orang yang bergantung pada menara mereka.

Telepon hanya bisa berbicara dengan satu menara sekaligus, sehingga tim menggunakan algoritma pengelompokan untuk merancang peletakan menara seluler terbaik dalam mengoptimalkan penerimaan sinyal bagi kelompok dan dari pelanggan mereka.

Algoritma yang umum mengadakan clustering meliputi k-means dan k-medoids, hirarki clustering, model campuran Gaussian, model Markov tersembunyi, peta pengorganisasian sendiri, clustering fuzzy c-means dan clustering subtraktif.

Sekian artikel Seputar Teknologi komputer dengan topik pembahasan mengenai Penjelasan Teknologi Machine Learning Ilmu Komputer. Semoga bisa memberikan informasi yang bermanfaat dan berguna.

Kang Yusuf
Kang Yusuf  Hi, You can call me Kang Yusuf. Learning by Doing and Just 4 Fun :-D
Note: Only a member of this blog may post a comment.
Artikel Unggulan
Artikel Pilihan Pengunjung
Artikel Tentang Kesehatan

Hai

Klik Kontak Whatsapp Di Bawah Ini Untuk Mulai Mengobrol

Pemilik Kang Yusuf
+6282377754543
Call us to +6282377754543 from 0:00hs a 24:00hs
Hai, ada yang bisa saya bantu?
×
Tanya Kami