Apa itu Pembelajaran Mesin

Pembelajaran Mesin (Machine Learning/ML) adalah sub-bidang kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) yang fokus pada pengembangan algoritma dan model yang memungkinkan komputer belajar dari data dan membuat prediksi atau keputusan berdasarkan data tersebut. Sebagai alternatif dari pemrograman ekspisit, sistem pembelajaran mesin meningkatkan kinerjanya seiring dengan peningkatan data dan penyempurnaan algoritma melalui iterasi.

Ide sentral di balik pembelajaran mesin adalah dengan memberi komputer sejumlah besar data dan menggunakan teknik statistik, sistem dapat mengidentifikasi pola, membangun model, dan membuat prediksi atau keputusan tanpa harus diprogram secara eksplisit untuk setiap tugas tertentu. Kemampuan ini untuk beradaptasi dan belajar dari data menjadikan pembelajaran mesin sebagai alat yang kuat untuk berbagai aplikasi, mulai dari pengenalan gambar hingga pengolahan bahasa alami dan bahkan mobil otonom.

Jenis-jenis Pembelajaran Mesin

Algoritma pembelajaran mesin dapat dikategorikan secara luas menjadi beberapa jenis berdasarkan pendekatan pembelajaran yang digunakan.

Pembelajaran Terawasi (Supervised Learning)

Pembelajaran terawasi adalah jenis pembelajaran mesin yang paling umum, di mana model belajar dari kumpulan data yang telah dilabeli berisi pasangan input-output, juga dikenal sebagai fitur dan label. Tujuan dari pembelajaran terawasi adalah membangun model yang dapat digeneralisasikan dengan baik untuk data yang tidak terlihat sebelumnya dengan mempelajari hubungan yang mendasari antara fitur dan label. Contoh algoritma pembelajaran terawasi termasuk regresi linear, regresi logistik, mesin vektor pendukung, dan jaringan saraf tiruan.

Ada dua tugas utama dalam pembelajaran terawasi: regresi dan klasifikasi. Dalam tugas regresi, model memprediksi nilai kontinu, seperti harga rumah atau suhu, sedangkan dalam tugas klasifikasi, model memprediksi kategori diskrit, seperti spam atau bukan.

Pembelajaran Tak Terawasi (Unsupervised Learning)

Algoritma pembelajaran tak terawasi tidak bergantung pada data yang dilabeli; sebaliknya, mereka bertujuan untuk mengidentifikasi pola dan struktur dalam data masukan itu sendiri. Tujuan dari pembelajaran tak terawasi adalah menemukan hubungan tersembunyi dan representasi yang berguna dari data tersebut, yang dapat digunakan untuk tugas seperti reduksi dimensi, pengelompokan, dan deteksi anomali.

Beberapa algoritma pembelajaran tak terawasi yang umum termasuk pengelompokan k-means, pengelompokan hierarki, model campuran Gaussian, dan analisis komponen utama (PCA).

Pembelajaran Penguatan (Reinforcement Learning)

Pembelajaran penguatan (Reinforcement Learning/RL) adalah jenis pembelajaran mesin di mana agen belajar membuat keputusan dengan berinteraksi dengan lingkungannya. Dalam RL, agen menerima umpan balik dalam bentuk hadiah atau hukuman dan menyesuaikan tindakannya sesuai dengan maksimisasi hadiah kumulatif dari waktu ke waktu. Proses pembelajaran biasanya dimodelkan sebagai proses keputusan Markov (Markov decision process/MDP), dan tujuannya adalah untuk menemukan kebijakan optimal, yaitu urutan tindakan yang mengarah ke hadiah kumulatif tertinggi.

Pembelajaran penguatan telah diterapkan pada berbagai masalah, seperti robotika, bermain game, dan sistem rekomendasi. Algoritma RL yang populer termasuk Q-learning, deep Q-networks (DQN), dan policy gradients.

Pembelajaran Semi-Terawasi (Semi-Supervised Learning)

Pembelajaran semi-terawasi adalah jenis pembelajaran mesin yang menggabungkan elemen dari pembelajaran terawasi dan tak terawasi. Ini menggunakan sejumlah kecil data yang dilabeli dan sejumlah besar data yang tidak dilabeli untuk membangun model. Ide di balik pembelajaran semi-terawasi adalah bahwa model dapat memanfaatkan data yang tidak dilabeli untuk memahami struktur yang mendasari dari data, yang pada gilirannya dapat meningkatkan kinerjanya pada data yang dilabeli.

Teknik pembelajaran semi-terawasi termasuk self-training, co-training, dan multi-view learning. Metode ini telah diterapkan pada tugas seperti klasifikasi gambar, pengenalan ucapan, dan pemrosesan bahasa alami.

Pembelajaran Transfer (Transfer Learning)

Pembelajaran transfer adalah pendekatan pembelajaran mesin di mana model yang dilatih untuk satu tugas diadaptasi untuk melakukan tugas lain yang berbeda namun terkait. Ide di balik pembelajaran transfer adalah memanfaatkan pengetahuan yang diperoleh dari menyelesaikan satu masalah untuk meningkatkan kinerja pada masalah baru, terutama ketika data yang tersedia untuk tugas baru terbatas.

Pembelajaran transfer sangat populer dalam deep learning, di mana model yang telah dilatih sebelumnya, seperti jaringan saraf yang dilatih pada dataset gambar besar, disesuaikan untuk melakukan tugas tertentu, seperti klasifikasi gambar atau deteksi objek. Pendekatan ini dapat secara signifikan mengurangi waktu dan resource komputasi yang diperlukan untuk melatih model dari awal.

Tugas-tugas Umum dalam Pembelajaran Mesin

Pembelajaran mesin dapat diterapkan pada berbagai tugas dan aplikasi di berbagai domain. Bab ini menyoroti beberapa tugas pembelajaran mesin yang paling umum.

Regresi (Regression)

Regresi adalah tugas memprediksi variabel target yang kontinu berdasarkan fitur input. Algoritma pembelajaran mesin umum untuk regresi meliputi regresi linier, pohon keputusan, dan jaringan saraf. Regresi digunakan dalam banyak aplikasi, seperti memprediksi harga rumah, harga saham, atau nilai waktu hidup pelanggan.

Klasifikasi (Classification)

Klasifikasi adalah tugas untuk menetapkan suatu instans ke salah satu dari beberapa kategori atau kelas yang telah ditentukan sebelumnya. Contoh dari tugas klasifikasi termasuk klasifikasi gambar, deteksi spam, dan diagnosis medis. Algoritma pembelajaran mesin yang digunakan untuk klasifikasi meliputi regresi logistik, mesin vektor pendukung, dan teknik deep learning seperti jaringan convolutional neural network.

Perangkingan (Ranking)

Perangkingan melibatkan pengurutan item atau instans berdasarkan kriteria atau skor tertentu, dengan tujuan mengoptimalkan beberapa fungsi tujuan. Teknik pembelajaran mesin yang digunakan dalam tugas perangkingan meliputi algoritma pembelajaran untuk perangkingan seperti RankNet, LambdaMART, dan RankBoost. Aplikasi dari perangkingan termasuk mesin pencari, pengambilan informasi, dan peringkat olahraga.

Pengelompokan (Clustering)

Pengelompokan adalah tugas pembelajaran mesin tak terawasi yang melibatkan pengelompokan instance yang serupa berdasarkan fitur mereka. Algoritma pengelompokan umum meliputi k-means, pengelompokan hierarki, dan DBSCAN. Pengelompokan banyak digunakan dalam segmentasi pelanggan, deteksi anomali, dan kompresi data.

Reduksi Dimensi (Dimensionality Reduction)

Teknik reduksi dimensi mengurangi jumlah fitur dalam dataset sambil mempertahankan sebanyak mungkin informasi. Hal ini dapat membantu meningkatkan kinerja dan interpretabilitas model pembelajaran mesin, serta mengurangi biaya komputasi. Teknik reduksi dimensi umum meliputi analisis komponen utama (PCA), analisis diskriminan linier (LDA), dan t-distributed stochastic neighbor embedding (t-SNE).

Rekomendasi (Recommendation)

Rekomendasi, atau membangun sistem rekomendasi, melibatkan memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi kepada pengguna berdasarkan preferensi, perilaku, dan informasi kontekstual lainnya. Pembelajaran mesin memainkan peran penting dalam membangun sistem rekomendasi, dengan menggunakan teknik seperti penyaringan kolaboratif, penyaringan berbasis konten, dan faktorisasi matriks. Sistem rekomendasi banyak digunakan dalam e-commerce, periklanan online, dan platform rekomendasi konten.