DASAR-DASAR MACHINE LEARNING

Machine learning adalah cabang dari kecerdasan buatan yang berkaitan dengan pengembangan sistem komputer yang dapat belajar dari data, mengidentifikasi pola, dan membuat keputusan dengan minim intervensi manusia. Secara umum, konsep utama di balik machine learning adalah memberikan kemampuan kepada komputer untuk belajar dari pengalaman (data) tanpa harus secara eksplisit diprogram.

Proses Machine Learning Melibatkan Beberapa Langkah Umum:

1. Pengumpulan Data: Langkah pertama dalam machine learning adalah mengumpulkan data yang relevan dengan masalah yang akan diselesaikan. Data ini dapat berupa teks, gambar, suara, atau bentuk data lainnya.

2. Pemrosesan Data: Data sering kali memerlukan pemrosesan sebelum dapat digunakan untuk melatih model. Ini bisa termasuk pembersihan data (menghapus nilai yang hilang atau outlier), normalisasi (mengubah skala data), atau ekstraksi fitur (mengidentifikasi fitur penting dalam data).

3. Pemilihan Model: Setelah data diproses, model machine learning dipilih untuk memodelkan hubungan antara fitur input dan output yang diinginkan. Ini bisa berupa model regresi untuk memprediksi nilai numerik, model klasifikasi untuk memprediksi kategori, atau jenis model lainnya tergantung pada masalah yang akan diselesaikan.

4. Pelatihan Model: Proses pelatihan melibatkan memberikan data kepada model sehingga dapat menyesuaikan parameter internalnya untuk mencocokkan pola dalam data. Tujuan pelatihan adalah untuk mengoptimalkan kinerja model terhadap data pelatihan.

5. Evaluasi Model: Setelah model dilatih, kemudian dievaluasi menggunakan data yang lain (data validasi atau data pengujian) untuk mengukur kinerjanya. Ini membantu dalam memastikan bahwa model tidak overfitting (memperoleh pola yang spesifik pada data pelatihan yang tidak dapat umum) atau underfitting (gagal menangkap pola yang penting dalam data).

6.Optimisasi dan Penyetelan: Proses ini melibatkan penyetelan parameter model untuk meningkatkan kinerjanya. Ini bisa melibatkan penyetelan parameter model, penggunaan teknik regularisasi, atau eksplorasi arsitektur model yang berbeda.

Setelah model dilatih dan dievaluasi, itu dapat digunakan untuk membuat prediksi atau mengambil keputusan baru berdasarkan data baru yang diberikan kepadanya. Machine learning digunakan dalam berbagai aplikasi, termasuk pengenalan wajah, pengenalan suara, analisis sentimen, otomatisasi, dan banyak lagi.