Machine Learning Adalah: Definisi, Peran, Hingga Contoh

Machine learning adalah percabangan dari Artificial Intelligence atau AI yang fokus pada penggunaan data serta algoritma dalam meningkatkan keakuratan data. Wawasan yang dihasilkan melalui proses ini dapat mendorong pengambilan keputusan terhadap pembuatan aplikasi maupun kemajuan bisnis. Secara ideal, machine learning diperlukan dalam memengaruhi key growth metrics secara optimal. Terlebih lagi, teknologi ini sangat berperan dalam perkembangan dunia data.

Dengan pertumbuhan big data yang semakin pesat, tidak heran bila permintaan pasar dari profesi data terus meningkat. Di sinilah peran penting machine learning dalam memperhitungkan posisi big data perusahaan. Namun, meski vital dikuasai, survei dari Kaggle menunjukkan, masih sedikit tenaga profesional, khususnya Data Scientist, menguasai berbagai bidang dari machine learning, seperti supervised machine learning, unsupervised machine learning, computer vision, dan sebagainya.

Padahal, fungsi machine learning perlu diutamakan dalam dunia data. Sebagai salah satu skill yang relevan dan perlu dikuasai sebagai profesional data, baca lebih lanjut peran krusial machine learning bagi berbagai profesi yang ada. Jika kamu saat ini tertarik untuk berkarier di bidang machine learning, simak artikel ini sampai akhir untuk tahu info lengkap mengenai machine learning!

Tipe Machine Learning Adalah:

Supervised Learning 

Data yang diolah memiliki label. Jenis ini memiliki dua tipe yaitu klasifikasi dan regresi, jenis ini biasa digunakan pada aplikasi yang memprediksi kejadian di masa mendatang berdasarkan data historis. 

Un-Supervised Learning

Jenis ini kebalikan dari supervised learning yaitu data yang diolah tidak memiliki label dan sistem tidak mengetahui output yang benar. Jenis ini memiliki dua tipe yaitu clustering dan dimensionality reduction yang biasa digunakan untuk data transaksional. Contoh machine learning jenis ini adalah identifikasi segmen konsumen, deteksi anomali, dan lain sebagainya. 

Reinforcement Learning 

Biasa digunakan untuk robotik, navigasi, dan pembuatan game. Memiliki tiga komponen utama yaitu agen atau pembuat keputusan, lingkungan atau yang berinteraksi dengan agen, dan aksi yaitu hal yang bisa dilakukan agen. 

Semi-Supervised Learning 

Data yang diolah menggunakan data berlabel dan tidak berlabel. Biasanya digunakan dengan metode klasifikasi, regresi, dan prediksi. Contoh machine learning jenis ini adalah proses identifikasi wajah seseorang pada webcam atau kamera smartphone.

Manfaat Machine Learning Adalah:

Ada beberapa manfaat dari penerapan machine learning, diantaranya adalah:

Efisiensi Meningkat 

Algoritma machine learning bisa mengotomatisasi tugas-tugas yang biasanya memakan waktu lama, sehingga meningkatkan produktivitas dan efisiensi. 

Bantu Pengambilan Keputusan 

Algoritma machine learning bisa membantu perusahaan untuk membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan data dan memberikan insight berdasarkan hasil analisis data.  

Personalisasi

Algoritma machine learning bisa digunakan untuk mempersonalisasi layanan dan produk untuk pelanggan, sehingga bisa meningkatkan kepuasan pelanggan. 

Fleksibel

Algoritma machine learning bisa digunakan di berbagai sektor atau industri bahkan bisa diterapkan di perusahaan skala kecil hingga besar. 

Menyimpan Banyak Informasi 

Algoritma machine learning bisa menyimpan informasi tanpa batas selama server atau media penyimpanan informasi masih tersedia.

Contoh Machine Learning Adalah:

Penerapan machine learning tidak hanya bisa diterapkan di sektor teknologi saja, tapi bervariasi di berbagai sektor industri. Bahkan, perkembangan machine learning telah mengubah berbagai industri untuk menemukan pola dalam data besar untuk membuat keputusan dan prediksi berdasarkan hasil analisis data. Berikut contoh penerapan machine learning dalam berbagai sektor: 

Industri Kesehatan 

Penerapan machine learning di industri kesehatan digunakan untuk mendeteksi pola yang terkait dengan kondisi kesehatan atau penyakit dengan mempelajari ribuan catatan perawatan kesehatan dan data pasien. Selain itu, machine learning juga bisa membantu mendeteksi berbagai penyakit yang akan datang. Bahkan, algoritma machine learning juga bisa diterapkan di berbagai macam perangkat pembantu kesehatan seperti mengukur kadar oksigen, detak jantung pasien, hingga memberikan notifikasi kepada dokter apabila ada masalah yang terjadi pada pasien secara real time.  

Industri Transportasi dan Otomotif

Contoh machine learning pada industri transportasi dan otomotif adalah mobil dengan sistem berbasis artificial intelligence yang bisa memberi tahu pengemudi mengenai kerusakan suku cadang, petunjuk dan rute arah mengemudi, pencegahan kecelakaan hingga berbagai kondisi lainnya secara akurat. 

Industri Keuangan 

Penerapan machine learning di industri keuangan biasanya digunakan untuk menganalisa kumpulan data dalam waktu yang relatif singkat untuk membuat proses transaksi lebih aman dan terjamin. Menggunakan machine learning juga pengelolaan keuangan bisa lebih efektif dan efisien. 

Industri Pertanian

Industri pertanian menjadi contoh machine learning yang paling banyak membawa manfaat. Dengan adanya machine learning, berbagai aspek di bidang pertanian bisa dioptimalkan mulai dari mendeteksi penyakit dan gulma, memprediksi kualitas dan hasil tanaman, hingga prediksi terkait produksi tanaman. 

Industri Cybersecurity 

Machine learning juga jadi salah satu teknologi vital di bidang cybersecurity. Dengan menerapkan machine learning, sistem cybersecurity bisa menganalisis pola dan belajar dari pola tersebut untuk mencegah berbagai serangan cyber dan merespons perubahan perilaku cyber. 

BACA JUGA: Mengenal Reinforcement Learning dalam Machine Learning

Industri Manufaktur

Contoh machine learning juga bisa kita temukan di industri manufaktur. Mulai dari membantu memecahkan masalah mengenai rantai pasok hingga membantu mengefektifkan proses pengiriman produk online. 

Industri Marketing 

Machine learning bisa membantu mengefektifkan strategi pemasaran yang dilakukan perusahaan. Menggunakan machine learning, perusahaan bisa membuat prediksi dari strategi pemasaran yang dibuat dan mensimulasikan strategi tersebut agar bisa menghasilkan hasil yang tepat. 

Peran Machine Learning Bagi Profesi Data Adalah:

Machine learning merupakan aspek krusial bagi profesi data, berikut beberapa profesi yang membutuhkan teknologi machine learning:

Data Scientist

Machine learning dan data science adalah dua bidang yang saling terkait. Peningkatan penguasaan praktik machine learning dapat membantu data science tetap update dengan tren teknologi yang berkembang. Kinerja machine learning berasal dari data yang diberikan dan bergantung pada algoritma untuk mengolahnya.

Hal tersebut menjadikan machine learning sebagai skill yang harus dikuasai sebagai standar Data Scientist dalam melaksanakan pekerjaan dan tanggung jawabnya. Seorang Data Scientist harus memahami proses machine learning demi prediksi data yang lebih berkualitas. Hal ini akan mendorong machine learning berperan kuat dalam menyediakan wawasan dan pemecahan masalah non-standar ketika mengoperasikan hasil pengolahan data.

Data Analytics

Dalam bidang data analytics, machine learning adalah sarana otomatisasi yang dapat memberikan wawasan yang lebih mendalam secara lebih cepat dan komprehensif. Cara kerjanya tidak jauh dari fungsi machine learning serta data analytics. Machine learning merupakan bagian dari AI yang memanfaatkan algoritma dalam menganalisis data. Algoritma akan beroperasi tanpa kenal waktu sembari memahami data secara holistik. Kaitannya dengan data analytics adalah kesempatan untuk memperoleh batasan dalam pemahaman informasi penting.

Machine learning analytics mempunyai cara kerja praktis dan membuka peluang terhadap perkembangan data, yaitu:

• Clustering: Mesin akan menentukan kesamaan antara data yang berbeda dalam memahami subjek atau objek di dalamnya, contohnya adalah pelanggan.
• Elasticity: Mesin memproses asal-usul dan penyebab dari munculnya hasil pengolahan data. Kamu dapat mengetahui faktor yang cocok dengan masing-masing outcome apabila banyak faktor berubah secara bersamaan.
• Natural language: Dalam dunia bisnis, mesin akan memetakan frasa, seperti “penjualan”, sebagai bagian dari bahasa coding pada sistem perusahaan. Melalui cara ini, pebisnis sudah tidak wajib memahami sistem Python atau R sebagai perantara analisis mendalam. Kamu cukup memasukkan pertanyaan kemudian mesin akan menerjemahkan kata-kata yang ada. 

BACA JUGA: Storytelling dalam Data Analytics dan Business Intelligence

Data Architect

Tidak hanya menangani tugas penerapan dan integrasi data, machine learning juga menyajikan model menuju aplikasi dan layanan di berbagai sistem informasi secara bersamaan. Hal ini menjadikannya elemen penting dari praktik MLOps yang baik. Sebagian perusahaan ternyata ikut mengerahkan tenaga profesional yang mengerjakan kebutuhan machine learning dalam data architect, yaitu Machine Learning Architect. Tanggung jawab profesi tersebut meliputi:

• Menentukan strategi paling tepat untuk mengekspos masing-masing layanan atau model AI, seperti batch service, stream consumer, library, dan sebagainya
• Memastikan lingkungan yang fleksibel dan terukur untuk model pipeline
• Berkomunikasi dengan tim bisnis dan data dalam mempelajari teknologi baru yang mampu meningkatkan performa machine learning dalam aktivitas produksi
• Berkolaborasi dengan Data Scientist, Data Engineer, serta DevOps untuk memastikan bahwa performa model yang telah diproduksi. Dilanjutkan dengan pertimbangan relevansi model dan kebutuhannya sebagai penentu pembuatan model baru atau mengembangkan yang sudah ada
• Mempertahankan pandangan mengenai ketergantungan serta alokasi sumber daya dalam mengatasi hambatan dan meningkatkan performa di masa depan

Business Intelligence

Akhir-akhir ini, kamu dapat menemukan perusahaan yang menggabungkan kemampuan machine learning ke dalam tools dalam bidang Business Intelligence. Hal ini dianggap mampu membuat setiap tools mengidentifikasi wawasan tersembunyi secara lebih efektif. Otomatisasi antara dua dunia ini dapat mengungkap proses wawasan yang belum diketahui pebisnis di luar sana. Meskipun di luarnya sebuah bisnis punya pemasukan yang lancar, ternyata penting untuk mengungkap detail tersembunyi dari angka penjualan tersebut.

Machine learning adalah teknologi yang dapat menganalisis perbedaan antara beberapa produk dengan kinerja penjualan optimal dengan yang mengalami penurunan. Wawasan yang mampu kamu peroleh lebih cepat akan memungkinkan bisnis bertindak lebih cepat berdasarkan informasi akurat. Otomatisasi memungkinkan pengerjaan tugas-tugas dengan value tinggi ketika terjadi otomatisasi antara machine learning dengan BI.

Tips Belajar Machine Learning

Ada beberapa tips yang bisa kamu lakukan jika tertarik untuk mulai mempelajari machine learning, diantaranya:

Belajar Fundamental Machine Learning 

Untuk bisa menguasai machine learning, kamu harus menguasai juga skill fundamental dari machine learning seperti:

• Bahasa pemrograman R, Python, dan Java
• Ilmu statistika dan probabilitas
• Ilmu matematika
• Data modeling

Belajar Workflow Machine Learning 

Selanjutnya, kamu juga harus memahami proses atau workflow machine learning, yaitu:

• Data dibersihkan dan disortir untuk diolah machine learning 
• Membuat prototype machine learning 
• Evaluasi model machine learning
• Produksi model machine learning 

Praktik Tools Machine Learning 

Ada beberapa tools machine learning yang bisa kamu pelajari, diantaranya:

• TensorFlow
• Amazon Machine Learning
• Google Cloud
• Scikit-Learn

Buat Project Machine Learning 

Setelah menguasai fundamental, memahami workflow, dan menguasai tools machine learning, selanjutnya kamu bisa mulai latihan membuat berbagai project machine learning seperti:

• Music recommendation system 
• Prediksi stok menggunakan TimeSeries
• Movie recommendation system 

Kamu bisa memanfaatkan berbagai dataset asli dari sumber-sumber yang bisa diakses secara publik seperti Towards Data Science. 

Rekomendasi Tempat Belajar Machine Learning dengan Mentor Expert

Jika kamu ingin mempelajari lebih banyak mengenai machine learning, kamu bisa belajar di Bootcamp Data Science Digital Skola. Kelas data science Digital Skola cocok untuk pemula untuk mempersiapkan skill dan portofolio agar lebih siap kerja. Berikut bocoran beberapa materi yang akan diajarkan: 

1. Machine Learning
2. Advanced Machine Learning
3. Dataframe
4. Intermediate Programming with Python
5. Git & Version Control System

Tidak hanya belajar hardskill, kamu juga akan dibantu mengasah softskill, membangun portofolio, membentuk professional branding hingga mendapatkan bantuan penyaluran kerja. Cari tahu info lengkapnya dengan klik button di bawah ini!