Semua yang Perlu Kamu Ketahui Tentang Machine Learning
Artificial Intelligence (AI) menghasilkan berbagai turunan teknologi, seperti Robotic Process Automation (RPA), Intelligent Document Processing (IDP), Cognitive Automation, dan tentunya Machine Learning (ML).
Machine Learning menjadi salah satu hal penting, karena teknologi yang satu ini mampu menyajikan wawasan kepada perusahaan terkait consumer behaviour dan company operating patterns. Tak hanya sebatas itu, Machine Learning juga dapat membantu perusahaan membuat peraturan baru. Jadi apakah sebenarnya Machine Learning itu?
Machine Learning merupakan salah satu jenis program Artificial Intelligence (AI) yang bertugas untuk memprediksi dan mengambil keputusan. Algoritma Machine Learning sendiri bisa dilatih untuk menemukan patterns dan features di sekumpulan besar data untuk kemudian mengambil keputusan dan membuat prediksi berdasarkan data.
Ada beberapa pendekatan yang bisa digunakan dalam mengoperasikan Machine Learning, seperti menggunakan metode basic decision trees, clusters, atau layers of artificial neural networks. Semua tergantung pada tugas yang ingin Anda selesaikan dan jenis serta jumlah data yang Anda inginkan.
Perlu diketahui bahwa proses pelatihan Machine Learning melibatkan model Machine Learning yang mengoptimalkan fungsinya sehingga prediksi yang dihasilkan bisa akurat. Simak cara Machine Learning memprediksi persetujuan pinjaman di bawah ini:
Formasi model machine learning yang lebih kompleks, seperti neural networks, memiliki sejumlah perbedaan dalam beberapa hal. Kendati demikian, terdapat persamaan dalam hal pendekatan yang digunakan, pendekatan gradien-turunan, sama-sama menggabungkan value-weighted variable dengan data input untuk menghasilkan nilai output, dan mengoptimalkan nilai output untuk menghasilkan model semirip mungkin dengan model yang diinginkan.
Jenis Machine Learning : Supervised vs Unsupervised
Machine Learning klasik sering kali dikategorikan berdasarkan metode algoritma belajar menentukan prediksi yang lebih akurat. Metodenya sendiri terbagi dua: supervised learning dan unsupervised learning. Sementara itu, metode mana yang Anda gunakan nantinya bergantung pada jenis data yang ingin Anda prediksi.
. Supervised Learning
Dibandingkan metode lainnya, supervised learning merupakan jenis Machine Learning yang tidak memerlukan banyak pelatihan data. Alasannya, metode yang satu ini diawasi pengawas yang berupa data label dan model yang dihasilkan dapat dibandingkan dengan hasil data berlabel. Data berlabel sendiri merupakan data yang telah diketahui kebenarannya.
. Unsupervised Learning
Unsupervised learning digunakan algoritma Machine Learning untuk menganalisis cluster sekumpulan data yang tidak ditandai. Algoritma Machine Learning mampu mendeteksi patterns tersembunyi dalam data tanpa adanya intervensi dari manusia. Sebagai informasi, unsupervised learning model digunakan untuk menyelesaikan tiga tugas utama seperti: clustering, association, dan dimensionality reduction.
Perbedaan Antara RPA dan Machine Learning
Machine Learning merupakan komponen AI, sehingga mustahil untuk menggunakan kedua istilah secara bergantian. Sederhananya, machine learning dan artificial intelligence memiliki konsep yang berbeda namun terkait.
Sementara itu, perbedaan mendasar antara RPA dan Machine Learning adalah RPA tidak memiliki kecerdasan bawaan layaknya Machine Learning yang telah dilengkapi artificial intelligence. Sedangkan perbedaan utama antara keduanya terletak pada kemampuan belajar di beberapa level tertentu. Perlu diketahui bahwa artificial intelligence mampu berpikir layaknya manusia dan menangani kompleksitas, sedangkan RPA tidak.
Sebagai informasi, machine learning memerlukan data historis terstruktur dan semi terstruktur untuk mempelajari dan membuat model prediksi. Selain itu, alasan mengapa machine learning tidak termasuk ke dalam lingkup artificial intelligence lantaran kecerdasan machine learning telah ditentukan sebelumnya.
Mulai Berinvestasi Dengan Machine Learning Sekarang Juga!
Investasi dengan machine learning patut Anda pertimbangkan biaya pelatihan model pembelajaran. Meskipun biayanya mungkin tak semahal AI route, Anda tetap perlu memeriksa anggaran yang Anda miliki. Lainnya, pastikan Anda punya clean data untuk melatih model agar tidak mempengaruhi efektivitasnya.
Dari serangkaian penjelasan di atas, dapat disimpulkan kalau RPA, Machine Learning, dan AI menawarkan banyak peluang menarik bagi perusahaan. Namun, sebelum mengambil keputusan untuk berinvestasi pada ketiga teknologi tersebut, ada baiknya perusahaan memahami dulu kebutuhan maupun inovasi kedepannya.
Jika perusahaan masih ragu, tidak ada salahnya untuk menjalin kolaborasi dengan perusahaan yang bergerak di bidang IT seperti AMT IT Solutions agar investasi yang dikeluarkan tepat sasaran. Di AMT IT Solutions kami mengkolaborasikan SDM yang berpengalaman yang mampu membantu perusahaan menganalisis semua kebutuhannya dan teknologi AI dari Gleematic yang mampu melakukan ekstraksi data perusahaan dengan akurat.
