Dalam dunia bisnis yang semakin dinamis, Machine Learning (ML) telah muncul sebagai alat yang sangat berharga untuk meraih keunggulan kompetitif. Sebagai cabang dari kecerdasan buatan (AI), ML memungkinkan perusahaan untuk menganalisis data dalam skala besar dan menemukan pola yang tidak tampak oleh analisis konvensional.
Dengan kemampuan untuk membuat prediksi yang akurat dan keputusan yang berbasis data, ML dapat merevolusi cara bisnis mengelola operasi, mempersonalisasi pengalaman pelanggan, dan mengidentifikasi peluang pasar baru.
Dari meningkatkan efisiensi operasional hingga mengoptimalkan strategi pemasaran, ML menawarkan potensi yang signifikan bagi perusahaan di berbagai sektor. Selain itu dengan memahami perbedaan antara Machine Learning dan Deep Learning, serta menyadari tantangan dan manfaat dari teknologi ini, menjadi kunci bagi perusahaan untuk memanfaatkan ML secara efektif dalam strategi bisnis mereka.
Untuk itu, berikut ini artikel mengenai Machine Learning. Selengkapnya di bawah ini!
Pengertian Machine Learning
Machine Learning (ML) adalah cabang kecerdasan buatan (AI) yang berfokus pada pengembangan algoritma yang memungkinkan sistem komputer belajar dari data dan meningkatkan kinerjanya tanpa instruksi eksplisit. Algoritma ML dapat mengenali pola dalam data, seperti teks, angka, dan gambar, untuk membuat prediksi atau keputusan. Teknologi ini memungkinkan komputer memprediksi hubungan baru yang sebelumnya tidak diketahui, terus belajar dan meningkatkan akurasi seiring waktu.
Contoh Machine Learning
Contoh sederhana penerapan Machine Learning adalah sistem rekomendasi produk di platform e-commerce.
Misalnya, saat berbelanja di Tokopedia atau Shopee, algoritma Machine Learning menganalisis riwayat pencarian dan pembelian Anda, kemudian merekomendasikan produk yang mungkin Anda sukai.
Algoritma ini belajar dari data pengguna untuk mengenali pola preferensi dan terus meningkatkan akurasinya dalam memberikan rekomendasi yang relevan. Contoh lainnya secara spesifik dan teknis mungkin dapat Anda jumpai di banyak industri seperti:
- Manufaktur: Perbaikan dan pemeliharaan prediktif dan kontrol pada kualitas. Seperti yang dilakukan perusahaan manufaktur 3M, menggunakan ML untuk meningkatkan daya tahan amplas dengan menganalisis perubahan desain kecil.
- Kesehatan: Machine Learning membantu menganalisa data dari perangkat kesehatan untuk diagnosis real-time. Seperti yang dilakukan oleh Cambia Health Solutions, menggunakan ML untuk menyesuaikan perawatan kehamilan.
- Keuangan: Machine Learning membantu menganalisa risiko dan deteksi penipuan. Penerapannya dilakukan oleh NerdWallet, dengan menggunakan ML mereka berhasil membandingkan produk keuangan.
Selain contoh di atas masih banyak lagi contoh penerapannya, seperti dalam konteks industri hiburan, dimana Disney memanfaatkan ML untuk mengatur perpustakaan media dengan efisien. Juga datang dari industri teknologi itu sendiri, kecerdasan buatan ini mampu menembangkan fitur pengenalan wajah dan identifikasi objek.
Baca juga: Apa Itu Algoritma Machine Learning dan Jenisnya?
Perbedaan Machine Learning dan Deep Learning
Walaupun penerapannya sudah jelas, namun masih banyak yang menyangka bahwa Machine Learning merupakan teknologi serupa dengan deep learning. Sejatinya kedua hal ini cukup berbeda.
Machine Learning (ML) dan Deep Learning (DL) adalah sub-bidang kecerdasan buatan (AI) yang memiliki beberapa perbedaan penting. ML membutuhkan campur tangan manusia untuk memilih fitur penting dari data yang biasanya terstruktur, seperti angka dan teks.
Sedangkan DL menggunakan jaringan syaraf tiruan (neural networks) dengan banyak lapisan untuk menganalisis data mentah tanpa banyak campur tangan manusia. DL lebih unggul dalam menangani big data dan tidak terstruktur, serta dapat melakukan tugas yang lebih kompleks seperti pengenalan gambar dan pemrosesan bahasa alami.
Untuk lebih jelasnya berikut tabel perbedaan antara Machine Learning dan deep learning:
| Spesifikasi | Machine Learning (ML) | Deep Learning (DL) |
| Intervensi Manusia | Membutuhkan intervensi untuk memilih fitur data | Minim intervensi manusia; otomatis memilih fitur |
| Data yang Dibutuhkan | Biasanya menggunakan data terstruktur | Dapat menggunakan data mentah dan tidak terstruktur |
| Algoritma Pembelajaran | Algoritma lebih sederhana, biasanya dengan beberapa lapisan | Menggunakan jaringan saraf tiruan dengan banyak lapisan |
| Kompleksitas Tugas | Cocok untuk tugas yang lebih sederhana | Dapat menangani tugas yang sangat kompleks |
| Contoh Aplikasi | Analisis risiko, rekomendasi produk | Pengenalan wajah, pemrosesan bahasa alami |
Cara Kerja Machine Learning
Seperti penjelasan sebelumnya Machine Learning (ML) bekerja dengan memanfaatkan hubungan matematika yang ada antara data input dan output. Pada dasarnya, model ML belajar untuk mengenali pola dari data yang diberikan. Berikut adalah tahapan utama dalam proses Machine Learning:
Preprocessing Data
Data mentah yang diperoleh dari berbagai sumber dibersihkan dan diubah agar relevan untuk pelatihan model. Misalnya, data yang hilang diisi, data yang bervariasi di-normalisasi, dan data teks diubah menjadi format numerik. Langkah ini memastikan bahwa data yang dimasukkan ke dalam model sudah siap untuk digunakan dan dapat meningkatkan kemampuan model dalam menangani berbagai kasus penggunaan.
Training Model
Data yang telah diproses digunakan untuk melatih algoritma Machine Learning. Dalam tahap ini, model belajar untuk mengenali pola dan hubungan dalam data dengan menghubungkan input dan output yang diberikan. Model akan menyesuaikan parameter-parameternya secara iteratif untuk meminimalkan perbedaan antara prediksi dan hasil sebenarnya. Misalnya, jika inputnya adalah angka dan outputnya adalah angka lain, model akan mencoba mengidentifikasi pola matematis yang menghubungkan keduanya.
Evaluasi Model
Setelah model dilatih, langkah selanjutnya adalah mengevaluasi kinerjanya dengan menggunakan data yang belum pernah dilihat sebelumnya. Data ini disebut sebagai set validasi.
Tujuannya adalah untuk memastikan bahwa model tidak hanya bekerja dengan baik pada data pelatihan, tetapi juga mampu menggeneralisasi pada data baru.
Misalnya, jika model dilatih untuk mengenali gambar apel dan pisang dalam keranjang, evaluasi akan memeriksa apakah model dapat mengenali buah-buahan yang sama dalam konteks berbeda, seperti di atas meja.
Optimasi
Langkah terakhir dalam proses Machine Learning adalah optimasi, yang melibatkan penyempurnaan model untuk meningkatkan akurasi dan efisiensinya. Ini bisa melibatkan rekayasa fitur, di mana fitur baru dibuat dari data yang sudah ada, atau penyesuaian proses pembelajaran model.
Tujuan utama optimasi adalah memastikan model dapat memberikan hasil yang akurat dan efisien saat diterapkan pada data baru.
Jenis Algoritma Machine Learning
Berdasarkan informasi dari Berkeley school of information Machine Learning secara umum memiliki beberapa model berdasarkan dataset berlabel, tidak berlabel, dan gabungan di antara keduanya.
Dataset yang diberi label adalah database yang setiap itemnya sudah memiliki keterangan atau informasi tambahan, seperti kategori atau nilai target yang menjelaskan apa yang diwakili oleh data tersebut. Misalnya, dalam dataset gambar, setiap gambar sudah diberi label seperti “anjing” atau “kucing.”
Dataset yang tidak diberi label adalah database yang tidak memiliki informasi tambahan atau keterangan tersebut. Dalam dataset ini, data hanya tersedia dalam bentuk mentahnya tanpa penjelasan tentang kategori atau nilai yang diwakilinya, sehingga model harus menemukan pola sendiri tanpa panduan.
Sehingga jenis-jenis Machine Learning ini terbagi menjadi tiga istilah, yaitu;
1. Supervised Learning
Dalam supervised learning, algoritma dilatih menggunakan dataset yang telah diberi label. Model ini digunakan untuk mengklasifikasikan data atau memprediksi hasil secara akurat. Metode ini membantu memecahkan berbagai masalah nyata, seperti memisahkan email spam dari kotak masuk. Contoh algoritma yang digunakan termasuk neural networks, linear regression, dan random forest.
2. Unsupervised Learning
Algoritma dalam unsupervised learning bekerja dengan dataset yang tidak berlabel untuk menemukan pola tersembunyi atau kelompok data. Metode ini ideal untuk analisis data eksploratif, segmentasi pelanggan, dan pengenalan pola. Algoritma yang umum digunakan termasuk k-means clustering dan principal component analysis (PCA).
3. Semi-supervised Learning
Metode ini menggabungkan supervised dan unsupervised learning dengan menggunakan dataset berlabel yang lebih kecil untuk memandu klasifikasi dan ekstraksi fitur dari dataset yang lebih besar dan tidak berlabel. Metode ini berguna saat jumlah data berlabel terbatas atau biaya pelabelan data terlalu tinggi.
Keuntungan dan Kekurangan Machine Learning
Penerapannya dalam konteks bisnis, Machine Learning mendatangkan banyak keuntungan untuk pertumbuhan bisnis di masa depan. Namun di sisi lain juga hal ini dapat menimbulkan kerugian terutama dari sisi anggaran. Untuk penjelasan lebih lanjut berikut ini penjelasannya:
Berikut adalah poin-poin sederhana yang menjelaskan keuntungan dan kerugian algoritma Machine Learning dari sudut pandang bisnis:
Keuntungan:
- Identifikasi Pola dan Tren: Machine Learning membantu bisnis mengidentifikasi pola dalam data besar yang mungkin terlewat oleh manusia, seperti perilaku konsumen, tren pasar, dan peluang bisnis baru.
- Efisiensi Operasional: Dengan otomatisasi analisis data menggunakan Machine Learning, bisnis dapat mengurangi kebutuhan intervensi manusia, yang menghemat waktu dan biaya operasional.
- Pengalaman Pelanggan yang Dipersonalisasi: Melalui penerapannya, ML, memungkinkan bisnis menawarkan produk dan layanan yang lebih relevan dan dipersonalisasi, meningkatkan kepuasan dan retensi pelanggan.
Kerugian:
- Kebutuhan Data yang Besar: Bisnis harus mengumpulkan dan memelihara dataset besar yang akurat, yang dapat memerlukan investasi besar dalam infrastruktur dan sumber daya data.
- Biaya Implementasi: Penggunaan Machine Learning memerlukan sistem yang kuat dan mahal, yang mungkin menjadi beban bagi bisnis kecil atau startup.
- Risiko Kesalahan: Algoritma yang salah atau bias dapat menyebabkan keputusan bisnis yang buruk, merugikan reputasi dan pendapatan perusahaan.
Penutup
Itulah penjelasan secara lengkap mengenai Machine Learning. Untuk kebutuhan bisnis, penerapan Machine Learning akan memberikan keuntungan dalam memprediksi pasar di masa depan.
Selain itu, penerapannya juga mengefisiensikan beberapa aspek dalam operasional, sehingga memberikan penghematan waktu dan biaya.
Namun jangan lupa memperhatikan tantangan dalam penerapannya, seperti kebutuhan data besar dan biaya implementasi, agar penerapan ML dapat dilakukan secara optimal dan berdampak positif.
Maka dari itu, bagi pemilik bisnis teruslah mengeksplorasi potensi ML dan pertimbangkan bagaimana teknologi ini dapat diintegrasikan dalam strategi bisnis Anda untuk memaksimalkan manfaatnya di masa depan.
