Peningkatan Kemampuan Komputasi
ML dan DL memberdayakan komputer untuk menangani tugas-tugas kompleks yang dulunya hanya dapat dikerjakan oleh manusia. Komputer mampu menganalisis data dalam jumlah besar dan mengidentifikasi pola-pola yang tersembunyi, memungkinkan mereka untuk membuat prediksi dan keputusan yang lebih akurat. Ini membuka jalan bagi otomatisasi tugas-tugas yang membosankan dan perbaikan efisiensi proses bisnis.
Bayangkan Anda memiliki tumpukan dokumen yang sangat banyak. Dengan ML, Anda dapat melatih komputer untuk mengenali pola dalam teks, sehingga dapat mengklasifikasi dokumen secara otomatis berdasarkan isinya. Ini menghemat waktu berjam-jam yang biasanya dihabiskan untuk memilah dan mengurutkan secara manual, membebaskan Anda untuk fokus pada tugas yang lebih strategis.
Dengan memberi komputer kemampuan seperti manusia, ML dan DL memungkinkan kita mengatasi masalah yang sebelumnya tidak dapat dipecahkan. Mereka memberdayakan kita untuk memproses data yang sangat besar, mengungkap wawasan yang mengubah permainan, dan mendorong kemajuan dalam berbagai bidang.
Sebagai perusahaan teknologi masa depan, Puskomedia memahami pentingnya ML dan DL dalam dunia modern. Kami menawarkan layanan dan pendampingan yang komprehensif untuk membantu Anda memanfaatkan kekuatan teknologi ini. Dengan Puskomedia sebagai mitra Anda, Anda dapat mengoptimalkan kemampuan komputasi Anda, meningkatkan kualitas pengambilan keputusan, dan mendorong pertumbuhan bisnis Anda.
Cara Kerja Machine Learning
Pada beberapa bagian sebelumnya kita telah mengenali beberapa algoritma machine learning. Agar lebih memahaminya sebaiknya kita mengetahui bagaimana cara kerja machine learning itu. Machine learning pada awalnya bekerja dengan cara belajar yang bertujuan untuk menghasilkan model tertentu. Model yang telah dibentuk itu nantinya akan menjadi informasi untuk pemecahan masalah baik dalam proses input maupun output. Kemudian model tersebut dapat memprediksi atau mengelompokkan data pada kedepannya.
Baca juga : Belajar Data Science: Pahami Penggunaan Machine Learning pada Python
Belajar Fundamental Machine Learning
Untuk bisa menguasai machine learning, kamu harus menguasai juga skill fundamental dari machine learning seperti:
Puskomedia: Pendamping Anda dalam Transformasi Digital
Sebagai perusahaan teknologi masa depan, Puskomedia menyediakan layanan dan pendampingan terkait dengan Machine Learning dan Deep Learning: Meningkatkan Kemampuan Komputasi dan Analisis Data. Kami memahami bahwa pemanfaatan teknologi ini dapat menjadi kompleks, oleh karena itu kami hadir untuk membantu Anda memaksimalkan potensi ML dan DL untuk kemajuan bisnis Anda. Dengan keahlian dan komitmen kami, Puskomedia siap menjadi pendamping Anda dalam perjalanan transformasi digital.
Cara Kerja Machine Learning
Machine learning bekerja dengan menggunakan algoritma dan model statistik untuk menganalisis data, mengidentifikasi pola dan hubungan, serta membuat prediksi atau keputusan berdasarkan analisis tersebut. Ada beberapa langkah yang terjadi dalam proses pembelajaran mesin yaitu:
Sejarah Machine Learning
Sejarah machine learning dapat ditelusuri kembali ke pertengahan abad ke-20, dengan munculnya bidang cybernetics dan kecerdasan buatan (AI). Cybernetics yang dikembangkan pada akhir 1940-an adalah pendekatan interdisipliner untuk memahami proses kontrol dan komunikasi baik dalam sistem hidup maupun tak hidup. Kecerdasan buatan, yang muncul pada 1950-an, difokuskan pada pengembangan mesin yang dapat melakukan tugas-tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia seperti pembelajaran, pemecahan masalah, dan pengambilan keputusan.
Aplikasi praktis pertama dari pembelajaran mesin adalah di bidang pengenalan pola, di mana algoritma dikembangkan untuk mengenali karakter tulisan tangan dan ucapan. Pada 1960-an dan 1970-an, para peneliti mengembangkan algoritma untuk pohon keputusan dan jaringan saraf, yang masih digunakan sampai sekarang dalam pembelajaran mesin. Pada 1980-an dan 1990-an, algoritma pembelajaran mesin digunakan dalam aplikasi seperti pengenalan gambar, pengenalan ucapan, dan pemrosesan bahasa alami.
Pada awal tahun 2000-an, ketersediaan data dalam jumlah besar dan peningkatan kekuatan pemrosesan komputer menyebabkan kebangkitan minat dalam pembelajaran mesin. Para peneliti mulai mengembangkan algoritma dan teknik baru untuk memproses dan menganalisa kumpulan data besar, yang kemudian dikenal sebagai “big data“.
Pengembangan algoritma yang didasarkan pada jaringan saraf tiruan telah menghasilkan terobosan di berbagai bidang seperti pengenalan gambar dan pemrosesan bahasa alami. Saat ini, pembelajaran mesin digunakan dalam berbagai aplikasi, termasuk keuangan, perawatan kesehatan, transportasi, dan hiburan.
Ini telah menjadi alat penting untuk bisnis dan organisasi yang ingin membuat keputusan berdasarkan data dan mengotomatiskan proses. Karena jumlah data terus bertambah, dan seiring dengan kemajuan dalam daya komputasi dan algoritma yang terus dibuat, kemungkinan machine learning akan terus memainkan peran yang semakin penting di banyak bidang kehidupan kita.
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:
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!
Machine learning merupakan pembelajaran mesin yang mempelajari beberapa hal di dalamnya seperti algoritma, ilmu statistik, dan lainnya. Machine learning merupakan teknologi bagian dari Artificial Intelligence. Ketika seseorang melakukan proses pengolahan data, sebagian besar orang membutuhkan algoritma machine learning untuk menyelesaikan atau mencari solusi dari permasalahan data yang ada. Algoritma machine learning pun sangat beragam dan digunakan sesuai dengan masalah data yang sesuai.
Algoritma sendiri merupakan suatu proses langkah demi langkah yang tersusun untuk menyelesaikan permasalahan. Algoritma machine learning sendiri sangat beragam dan sudah sering digunakan untuk menyelesaikan permasalahan data dalam berbagai bidang seperti kesehatan, pendidikan, bisnis, keuangan, dan masih banyak lainnya. Kira-kira apa saja ya algoritma machine learning yang cukup sering digunakan dan bagaimana cara kerja machine learning? Yuk, simak artikel berikut ini!
Naive Bayes merupakan salah satu algoritma supervised learning yang sederhana dan cukup sering digunakan. Algoritma ini menggunakan dasar Teori Bayes di dalamnya. Algoritma ini memiliki data training (data yang sudah terdapat label kelas) dan data testing (data yang belum memiliki label kelas). Algoritma Naive Bayes bekerja dengan cara memaksimalkan nilai suatu kelas. Kelas yang memiliki probabilitas tertinggi akan masuk ke dalam salah satu dari label-label yang tersedia.
Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan
Jika pada algoritma supervised learning salah satu tujuan kita adalah untuk mengetahui label kelas pada data, maka pada unsupervised learning tidak berlaku demikian. K-Means merupakan salah satu algoritma supervised learning yang mana cara kerjanya adalah mengklaster atau mengelompokkan data sesuai dengan karakteristik atau kemiripan data menjadi beberapa klaster sesuai dengan nilai k yang telah ditentukan. Pada algoritma ini dibutuhkan centroid atau nilai pusat serta menghitung jarak kedekatan data dengan centroid. Algoritma ini dilakukan secara berulang sampai tidak ada perubahan anggota dalam masing-masing kelompok.
KNN atau K-Nearest Neighbour merupakan salah satu algoritma supervised learning yang mengklasifikasikan atau mengelompokkan data ke dalam beberapa kelompok berdasarkan kemiripan sifat dari data. Algoritma ini hampir mirip dengan algoritma K-Means, yang membedakan adalah pada K-Means melakukan proses clustering sedangkan pada KNN melakukan proses klasifikasi. Terkadang orang menyebut algoritma ini dengan sebutan algoritma malas dikarenakan pada algoritma ini tidak mempelajari cara mengkategorikan data akan tetapi hanya mengingat data yang sudah ada.
Belajar Workflow Machine Learning
Selanjutnya, kamu juga harus memahami proses atau workflow machine learning, yaitu:
Machine Learning: Sebuah Revolusi dalam Komputasi
Machine Learning (ML) adalah subbidang kecerdasan buatan (AI) yang memberikan kemampuan pada komputer untuk belajar dari data tanpa diprogram secara eksplisit. Istilah “belajar” dalam konteks ML bukan berarti menyerap pengetahuan melalui instruksi atau ceramah, melainkan mengacu pada proses ekstraksi pola dan wawasan secara otomatis dari kumpulan data yang besar.
Dengan memanfaatkan algoritma canggih, sistem ML dapat mengidentifikasi keterkaitan tersembunyi, memprediksi tren, dan membuat keputusan berdasarkan temuan yang diperoleh dari data. Kemampuan ini telah merevolusi berbagai industri, mulai dari perawatan kesehatan hingga keuangan, dengan mengotomatiskan tugas-tugas kompleks, meningkatkan efisiensi, dan menghasilkan wawasan yang berharga.
Analisis Data yang Lebih Mendalam
Data telah menjadi komoditas yang berharga di era digital. Namun, untuk memperoleh wawasan yang bermakna dari data yang sangat besar, diperlukan teknik analisis yang canggih. Di sinilah ML dan DL berperan. Algoritma ML dan DL mampu memproses dan menganalisis volume data yang sangat besar dengan cepat, mengidentifikasi pola tersembunyi, tren, dan anomali yang mungkin terlewatkan oleh metode analisis tradisional. Hal ini memungkinkan bisnis dan organisasi untuk memperoleh pemahaman yang lebih mendalam tentang pelanggan, pasar, dan tren industri mereka.
Salah satu aplikasi paling kuat dari ML dan DL adalah kemampuannya dalam membuat prediksi. Algoritma ML dan DL dilatih pada data historis dan belajar mengenali pola dan hubungan dalam data tersebut. Pengetahuan ini kemudian dapat digunakan untuk membuat prediksi tentang peristiwa atau kejadian di masa depan. Misalnya, algoritma ML dapat digunakan untuk memprediksi permintaan produk, mengidentifikasi risiko penipuan, atau meramalkan tren pasar. Kemampuan prediksi ini sangat berharga bagi bisnis dan industri yang ingin mengambil keputusan yang tepat waktu dan berbasis data.
ML dan DL juga unggul dalam mengenali pola yang kompleks dan tidak terstruktur. Algoritma ML dan DL dapat menganalisis gambar, suara, teks, dan jenis data lainnya untuk mengidentifikasi fitur, objek, dan hubungan yang mungkin sulit dideteksi oleh manusia. Kemampuan ini telah menemukan aplikasi luas dalam bidang pengenalan wajah, pemrosesan bahasa alami, dan analisis citra medis.
