Mengenal Artificial Intelligence dan Perkembangannya Dalam Machine Learning

Pernah mendengar istilah Artificial Intelligence? Artificial Intelligence atau Kecerdasan Buatan bukanlah istilah baru dan teknologi baru bagi para peneliti. Bahkan sejarah Artificial Intelligence sendiri jauh lebih tua dari yang kita bayangkan, Sejarah membuktikan Artificial Intelligence telah menjadi lingkup penelitian para ahli bahkan sebelum internet berkembang dan menyentuh segala lini kehidupan kita seperti hari ini. Meskipun perkembangannya baru terasa secara masif sejak beberapa tahun ke belakang ini. Tanpa disadari berbagai aplikasi dewasa ini telah memanfaatkan teknologi Artificial Intelligence. Contohnya saja membuka ponsel dengan fitur Face ID, navigasi canggih di Google Maps, self-driving cars dan masih banyak lagi. Arti Artificial Intelligence (AI) mengacu pada simulasi kecerdasan manusia di mesin yang diprogram untuk berpikir seperti manusia dan meniru tindakan mereka. Saat mesin menjadi cerdas, mereka dapat memahami permintaan, menghubungkan titik data, dan menarik kesimpulan. Mereka juga dapat bernalar, mengamati dan merencanakan. Manfaat dari teknologi AI ini tentu meningkatkan kualitas hidup manusia, dengan kata lain dapat memudahkan kehidupan masyarakat sehari-hari.

Untuk kamu yang ingin belajar Artificial Intelligence, kamu perlu mengetahui bahwa materi Artificial Intelligence adalah bidang studi luas yang mencakup banyak teori, metode, dan teknologi, serta sub bidang utama, yakni Machine Learning, Neural Network, Deep Learning, Computer Vision dan Natural Language Processing. Konsep Machine Learning dan Deep Learning kerap kali dianggap sama, padahal keduanya merupakan hal yang berbeda. Lalu, apa saja perbedaan Machine Learning dan Deep Learning?

Apa itu Machine Learning?

Pengertian Machine Learning

Pengertian Machine Learning adalah cabang aplikasi dari Artificial Intelligence (AI) yang berfokus pada pengembangan sebuah sistem yang mampu belajar sendiri tanpa harus berulang kali diprogram oleh manusia. Namun sebelum mengeluarkan sebuah hasil data dari perilaku objek, machine learning membutuhkan data awal sebagai bahan belajar. Secara fundamental cara kerja Machine Learning adalah belajar seperti manusia yaitu menggunakan contoh-contoh dan setelah itu baru dapat menjawab suatu pertanyaan terkait. Proses belajar Machine Learning ini menggunakan data yang disebut train dataset. Apa itu dataset? Dataset merupakan algoritma machine learning, data ini berlaku sebagai input. Dalam metode Machine Learning dibutuhkan algoritma yang didasari sebuah data untuk menghasilkan suatu pola atau kesimpulan yang diinginkan, Machine Learning adalah mesin yang mempelajari ilmu algoritma dan statistik, untuk melakukan task tertentu tanpa adanya instruksi. Berikut jenis-jenis algoritma pada Machine Learning.

Supervised Machine Learning Algorithms

Supervised Machine Learning adalah algoritma machine learning yang di dalamnya membantu mengaplikasikan informasi yang ada pada data yang sudah ada dengan memberi label tertentu. Model ini juga bisa diartikan sebagai suatu pendekatan sebuah data yang sudah terlatih. Algoritma jenis ini dapat memberikan target output yang dilakukan dengan perbandingan pengalaman eksekusi masalah di masa lalu. Model ini diberi instruksi di awal untuk mempelajari sesuatu dan bagaimana cara mempelajarinya. Sebagai contoh, pada model supervised learning algoritma yang ada digunakan untuk memprediksi kemungkinan terjadinya bahaya bencana alam, seperti gempa bumi dan tsunami.

Unsupervised Machine Learning Algorithms

Berlawanan dengan algoritma Supervised Machine Learning, algoritma unsupervised learning tidak memiliki target atau variabel yang harus ditetapkan. Tidak perlu adanya label khusus untuk memprediksi suatu data. Proses dilakukan hanya dengan menginput data dengan benar, selanjutnya untuk urusan output, mesin akan menentukan jalannya sendiri. Algoritma pada model ini kerap kali diaplikasikan pada data yang tak memiliki informasi yang bisa diterapkan secara langsung. Selain itu, algoritma ini juga mampu menemukan pola tersembunyi dalam data itu sendiri. Contoh dari model Unsupervised Machine Learning adalah membuat segmentasi pasar untuk melakukan campaign secara efektif berdasarkan clustering.

Semi-Supervised Machine Learning Algorithms

Algoritma Semi-Supervised Machine Learning mengkombinasikan kedua algoritma supervised dan unsupervised di mana sampel-sampel input yang digunakan untuk melakukan pembelajaran data ada yang berlabel dan ada yang tidak berlabel. Metode ini bisa digunakan dengan metode lainnya seperti klasifikasi, regresi, dan prediksi. Contoh penggunaan semi-supervised learning adalah untuk proses identifikasi wajah seseorang pada webcam atau kamera smartphone.

Reinforcement Machine Learning Algorithms

Pada algoritma Reinforcement Machine Learning, mesin dilatih untuk mengambil suatu keputusan secara spesifik berdasarkan kebutuhan bisnis yang bertujuan untuk memaksimalkan kinerjanya. Algoritma ini mempelajari suatu kebijakan bagaimana melakukan aksi berdasarkan pengamatan terhadap lingkungan yang ada, lalu setiap aksi menghasilkan akibat bagi lingkungan tersebut, dan lingkungan tersebut memberikan umpan balik (feedback) untuk memandu algoritma tersebut. Model ini membuat suatu perangkat lunak atau mesinnya melatih dirinya secara terus menerus dengan berdasarkan lingkungan yang dipengaruhinya. Selain itu, model ini juga diterapkan untuk mampu memecahkan permasalah pada suatu bisnis. Contoh penerapan Reinforcement Machine Learning ini biasanya digunakan untuk robotik, pembuatan game, dan navigasi.

Contoh Machine Learning

Contoh Machine Learning

Tidak hanya pada kecerdasan buatan, Machine Learning juga dapat diimplementasikan dalam pembuatan aplikasi. Contoh aplikasi Machine Learning yang dapat kamu temukan dalam kehidupan sehari-hari seperti Text Analysis pada, Image Processing, Finance, Search and Recommendation Engine dan Speech Understanding. Adapun pengaplikasian Machine Learning dalam teknologi, yaitu Siri pada Apple, Film Recommendation di Netflix, rute otomatis di Google Maps, Mobil canggih Tesla yang dapat mengemudi sendiri, dan masih banyak lagi.

Pengertian Data Training dan Data Testing

Teknik-teknik machine learning dapat diaplikasikan jika ada data. Tanpa adanya data, algoritma Machine Learning tidak akan bekerja. Data yang dimiliki umumnya terbagi menjadi 2, yaitu data training dan data testing. Data training digunakan untuk melatih algoritma, sedangkan data testing dipakai untuk mengetahui performa algoritma yang sudah dilatih sebelumnya ketika menemukan data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya.

Apa itu Deep Learning?

Pengertian Deep Learning

Pengertian Deep Learning adalah salah satu metode implementasi dari machine learning dengan tujuan untuk meniru cara kerja otak manusia menggunakan artificial neural network. Deep learning menggunakan sejumlah algoritma sebagai ‘neuron’ untuk bekerja sama dalam menentukan dan mencerna karakteristik tertentu di suatu rangkaian data. Program deep learning biasanya diprogram dengan kapabilitas lebih kompleks untuk mempelajari, mencerna, dan mengklasifikasikan data. Deep Learning memiliki beberapa jenis algoritma, sebagai berikut.

Convolutional Neural Networks (CNNs)

CNN, juga dikenal sebagai ConvNets, terdiri dari beberapa lapisan dan terutama digunakan untuk pemrosesan gambar dan deteksi objek. CNN banyak digunakan untuk mengidentifikasi citra satelit, memproses citra medis, meramalkan deret waktu, dan mendeteksi anomali.

Long Short Term Memory Networks (LSTMs)

LSTM adalah jenis Recurrent Neural Networks (RNN) yang dapat mempelajari dan menghafal dependensi jangka panjang. LSTM menyimpan informasi dari waktu ke waktu. LSTM memiliki struktur seperti rantai di mana empat lapisan yang saling berinteraksi berkomunikasi dengan cara yang unik. Selain prediksi deret waktu, LSTM biasanya digunakan untuk pengenalan ucapan, komposisi musik, dan pengembangan farmasi.

Recurrent Neural Networks (RNNs)

RNN memiliki koneksi yang membentuk siklus terarah, yang memungkinkan output dari LSTM untuk diumpankan sebagai input ke fase saat ini. RNN biasanya digunakan untuk pembuatan teks gambar, analisis deret waktu, pemrosesan natural-language, pengenalan tulisan tangan, dan terjemahan mesin.

Generative Adversarial Networks (GANs)

GAN adalah algoritma pembelajaran mendalam generatif yang membuat instance data baru yang menyerupai data pelatihan. GAN memiliki dua komponen, yaitu generator yang belajar menghasilkan data palsu, dan diskriminator yang belajar dari informasi palsu tersebut. Penggunaan GAN telah meningkat selama periode waktu tertentu. GAN membantu menghasilkan gambar realistis dan karakter kartun, membuat foto wajah manusia, dan membuat objek 3D.

Radial Basis Function Networks (RBFNs)

RBFN adalah jenis khusus dari feedforward neural networks yang menggunakan fungsi basis radial sebagai fungsi aktivasi. RBFN memiliki lapisan input, lapisan tersembunyi, dan lapisan output dan sebagian besar digunakan untuk klasifikasi, regresi, dan prediksi deret waktu.

Penerapan teknologi deep learning sudah cukup banyak dan dapat kita jumpai seperti Google Photos, face unlock di smartphone, sistem tilang otomatis, dan sebagainya. Deep learning sendiri juga merupakan komponen utama yang menjadikan artificial intelligence menjadi semakin mirip dengan manusia.

Itulah penjelasan mengenai Artificial Intelligence serta perkembangannya dalam Machine Learning. Jika kamu ingin belajar membuat machine learning dan berkecimpung pada bidang Artificial Intelligence, kamu bisa ikut kelas Intro to Python for Data Science dalam program Part Time Hacktiv8. Di kelas ini kamu akan belajar membuat machine learning sederhana menggunakan bahasa pemrograman Python serta toolkit Python seperti pandas, matplotlib, scikit-learning, dan seaborn dengan dibimbing oleh instruktur profesional. Terapkan ilmunya sekarang dan jadilah seorang Data Analyst dan Data Scientist handal setelah mengikuti program ini.

Share this article: Link copied to clipboard!

You might also like...

Perkembangan Data Science Dalam Industri Digital

Artificial Intelligence Vs Machine Learning