JURNAL IT - Ilmu data atau data science merupakan bidang pekerjaan yang sedang populer di seluruh dunia termasuk di Indonesia. Fokus utama dari ilmu data adalah untuk mengembangkan metode atau model yang dapat menggali hal-hal penting dari data untuk berbagai kebutuhan.
Dalam piramida kecerdasan manusia, data merupakan komponen paling bawah. Ada tiga komponen di atasnya, yaitu informasi, pengetahuan, dan kebijakan atau wisdom. Oleh karena itu, ilmu data berfokus pada bagaimana membangun dan menerapkan metode untuk mendapatkan pengetahuan dari data. Metode ini dikenal sebagai Machine Learning.
Proses pada ilmu data terdiri dari tiga tahap utama. Pertama, mendapatkan atau mengakuisisi data. Kedua, melakukan pra-pengolahan terhadap data seperti filtering atau pembersihan data. Ketiga, menggali pengetahuan yang ada pada data menggunakan machine learning atau analisis data dengan metode statistik deskriptif. Proses selanjutnya adalah mengkomunikasikan hasil yang diperoleh melalui visualisasi atau storytelling.
Machine Learning
Machine learning adalah metode, model, atau algoritma yang mampu diimplementasikan pada mesin agar mesin dapat belajar dari data dan memiliki kemampuan seperti manusia.
Dalam kenyataannya, manusia memiliki keterbatasan, itulah mengapa machine learning digunakan untuk membantu manusia, terutama dalam mengolah data yang besar, kompleks, atau memerlukan respons cepat.
Ketika machine learning mencapai level pengetahuan yang setara dengan manusia, maka mesin tersebut bisa menggantikan peran manusia. Kelebihan machine learning adalah dapat menghasilkan mesin dengan kemampuan setara manusia dalam waktu yang lebih singkat dibandingkan dengan melatih manusia.
Tujuan dari machine learning adalah agar manusia dapat meninggalkan aktivitas tertentu kepada mesin dan fokus menyelesaikan tugas lainnya.
Teknik Machine Learning merupakan algoritma komputer yang digunakan untuk mempelajari data, mengenali pola, dan membuat model berdasarkan data historis. Model tersebut nantinya dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi atau prediksi terhadap data baru, yang dapat membantu kita dalam pengambilan keputusan atau bahkan membuat keputusan secara otomatis.
Dalam era digital yang semakin maju, penggunaan machine learning semakin penting untuk mendukung aktivitas manusia dalam berbagai bidang, seperti kesehatan, bisnis, dan teknologi. Machine learning akan terus berkembang dan memperbaiki dirinya sendiri sehingga semakin membantu manusia dalam meningkatkan efisiensi dan produktivitas.
Cara kerja machine learning
Masalah apa saja yang bisa menggunakan machine learning?
1. Klasifikasi
Machine learning menjadi solusi untuk memprediksi kelas suatu data, terutama dalam masalah klasifikasi seperti pada deteksi nasabah yang baik atau buruk dalam mengembalikan kredit.
Sebelumnya, pakar dalam bidang itu seperti underwriter atau examiner, menentukan kelas nasabah berdasarkan profil yang diisi dalam formulir. Namun, kini machine learning dapat menggantikan peran manusia dalam klasifikasi nasabah.
Contoh lainnya adalah menggunakan machine learning untuk klasifikasi pasien apakah ia menderita suatu penyakit atau tidak, berdasarkan profil pasien. Dengan kemampuan machine learning, masalah klasifikasi data dapat diselesaikan dengan lebih cepat dan akurat.
2. Prediksi nilai
Masalah kedua di Machine Learning adalah memprediksi nilai, yang dikenal sebagai masalah regresi. Ini berbeda dengan masalah klasifikasi, di mana mesin memprediksi kelas dari data, sedangkan pada masalah regresi, mesin memprediksi nilai dari data tersebut.
Contohnya, mesin dapat diprogram untuk memprediksi suhu atau nilai tukar mata uang di masa depan. Proses pembelajaran mesin pada masalah ini disebut supervised learning, di mana mesin diberi data yang memiliki nilai atau kelas yang sudah diketahui.
3. Pengelompokan
Machine learning juga digunakan untuk memecahkan masalah pengelompokan atau clustering. Contohnya, bagaimana mengelompokkan sekelompok mahasiswa menjadi beberapa kelompok. Dalam situasi seperti itu, machine learning bisa digunakan untuk pengelompokan atau clustering.
Masalah unsupervised learning juga dapat dipecahkan oleh machine learning, misalnya menentukan topik pada data teks.
Kemampuan untuk menentukan topik pada data teks oleh mesin dapat menggantikan pekerjaan manusia yang terbatas. Dengan machine learning, manusia bisa mengatasi pekerjaan yang melibatkan data yang besar.
Cara kerja machine learning
Ketika memiliki data besar, kita bisa mengambil sampel untuk diproses menggunakan machine learning. Untuk klasifikasi atau regresi, target dari data sampel harus ditentukan.
Selanjutnya, data sampel dibagi menjadi dua: data training untuk membangun model dan data testing untuk menguji akurasi model. Jika akurasinya baik, model machine learning ini dapat digunakan untuk menggantikan peran manusia dalam masalah tersebut.
Mesin juga dapat memproses data yang besar dengan cepat, yang tidak mungkin dilakukan manusia.
Jenis metode machine learning
Machine learning telah berkembang pesat dalam beberapa dekade terakhir. Seiring dengan perkembangan jumlah data dan karakteristik data yang semakin kompleks, metode-metode baru terus dikembangkan untuk menyelesaikan masalah klasifikasi dan regresi.
Pada awalnya, bidang statistik mengembangkan metode-metode seperti regresi linier dan naive bayes. Namun, dengan munculnya komunitas kecerdasan buatan, metode-metode baru seperti decision tree, rule-based, dan neural network pun muncul.
Tak hanya itu, metode-metode tersebut mengalami perkembangan fase demi fase. Pada suatu waktu, neural network yang berbasis algoritma menjadi populer, namun kemudian digantikan oleh metode berbasis teori seperti metode super vektor machine.
Saat ini, trendnya kembali ke metode neural network, yang dikenal dengan istilah deep learning. Metode ini menjadi state-of-the-art pada bidang machine learning dan terus dikembangkan untuk menyelesaikan masalah yang semakin kompleks.
Dengan demikian, machine learning terus menunjukkan potensinya untuk menjadi teknologi yang sangat berguna bagi banyak bidang, dari bisnis hingga ilmu pengetahuan.(*)
0 Komentar