Machine Learning (ML) atau Pembelajaran Mesin, pasti kamu sering dengar tentang hal ini, lalu kamu pun bertanya-tanya mengenai apa sebenarnya apa itu Machine Learning dan kegunaan dan manfaatnya itu apa bagi kehidupan manusia modern saat ini?.
Pada artikel berita IT kali ini, Konsep Koding akan memberikan gambar besar atau cetak biru mengenai penjelasan Machine Learning, Manfaat dan Kerugiannya buat manusia modern saat ini.
Apa Itu Machine Learning?
Machine Learning (Pembelajaran mesin) adalah aplikasi kecerdasan buatan (AI) yang menyediakan sistem kemampuan untuk secara otomatis belajar dan meningkatkan dari pengalaman tanpa diprogram secara eksplisit. Pembelajaran mesin berfokus pada pengembangan program komputer yang dapat mengakses data dan menggunakannya untuk belajar sendiri.
Proses pembelajaran dimulai dengan pengamatan atau data, seperti contoh, pengalaman langsung, atau instruksi, untuk mencari pola dalam data dan membuat keputusan yang lebih baik di masa depan berdasarkan contoh yang kami berikan. Tujuan utamanya adalah untuk memungkinkan komputer belajar secara otomatis tanpa campur tangan atau bantuan manusia dan menyesuaikan tindakan yang sesuai.
Manfaat Umum Machine Learning
Pro: Tren dan Pola Diidentifikasi Dengan Mudah
Manfaat pembelajaran mesin utama menyangkut kemampuan teknologi ini untuk meninjau volume data yang besar dan mengidentifikasi pola dan tren yang mungkin tidak terlihat oleh manusia. Misalnya, program pembelajaran mesin mungkin berhasil menentukan hubungan sebab akibat antara dua peristiwa. Ini membuat teknologi ini sangat efektif dalam penambangan data, khususnya secara terus-menerus dan berkelanjutan, seperti yang diperlukan untuk suatu algoritma. Kemampuan untuk mengidentifikasi tren atau pola dengan cepat dan akurat adalah salah satu keunggulan utama pembelajaran mesin.
Pro: Pembelajaran Mesin Meningkatkan Seiring Waktu
Salah satu keuntungan terbesar dari algoritma pembelajaran mesin adalah kemampuan mereka untuk meningkat seiring waktu. Teknologi pembelajaran mesin biasanya meningkatkan efisiensi dan akurasi berkat jumlah data yang semakin meningkat yang diproses. Ini memberikan algoritma atau program lebih banyak "pengalaman," yang pada gilirannya, dapat digunakan untuk membuat keputusan atau prediksi yang lebih baik.
Contoh yang bagus dari peningkatan ini dari waktu ke waktu melibatkan model prediksi cuaca. Prediksi dibuat dengan melihat pola dan peristiwa cuaca masa lalu; data ini kemudian digunakan untuk menentukan apa yang paling mungkin terjadi dalam skenario tertentu. Semakin banyak data yang Anda miliki dalam kumpulan data Anda, semakin besar akurasi perkiraan yang diberikan. Konsep dasar yang sama juga berlaku untuk algoritma yang digunakan untuk membuat keputusan atau rekomendasi.
Pro: Pembelajaran Mesin Memungkinkan Anda Beradaptasi Tanpa Intervensi Manusia
Teknologi ini memungkinkan adaptasi instan, tanpa perlu campur tangan manusia. Ini adalah salah satu manfaat utama pembelajaran mesin dalam arti praktis.
Contoh yang sangat baik dari hal ini dapat ditemukan dalam program perangkat lunak keamanan dan anti-virus, yang memanfaatkan pembelajaran mesin dan teknologi AI untuk mengimplementasikan filter dan perlindungan lainnya dalam menanggapi ancaman baru.
Sistem ini menggunakan pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi ancaman dan tren baru. Kemudian, teknologi AI digunakan untuk mengimplementasikan langkah-langkah yang tepat untuk menetralkan atau melindungi dari ancaman itu. Pembelajaran mesin telah menghilangkan kesenjangan antara waktu ketika ancaman baru diidentifikasi dan waktu ketika respons dikeluarkan. Respons yang hampir langsung ini sangat penting di ceruk tempat bot, virus, worm, peretas, dan ancaman dunia maya lainnya dapat berdampak pada ribuan atau bahkan jutaan orang dalam hitungan menit.
Kerugian Umum Machine Learning
Kontra: Ada Tingkat Kerentanan Kesalahan yang Tinggi
Kesalahan dapat menyebabkan kerusakan dalam antarmuka pembelajaran mesin, karena semua peristiwa setelah kesalahan dapat cacat, miring atau sekadar tidak diinginkan. Kesalahan memang terjadi dan kerentanan yang sejauh ini pengembang tidak dapat merencanakan dan meniadakan secara konsisten. Kesalahan ini dapat terjadi dalam berbagai bentuk, yang bervariasi sesuai dengan cara Anda menggunakan teknologi pembelajaran mesin. Misalnya, Anda mungkin memiliki sensor yang salah yang menghasilkan kumpulan data yang cacat. Data yang tidak akurat kemudian dapat dimasukkan ke dalam program pembelajaran mesin, yang menggunakannya sebagai dasar pembaruan algoritma. Ini akan menyebabkan hasil yang miring pada output algoritme. Dalam kehidupan nyata, hasilnya bisa berupa situasi di mana rekomendasi produk terkait sebenarnya tidak terkait atau serupa. Jadi, Anda mungkin memiliki mangkuk anjing, handuk pantai, dan alas kaki yang termasuk dalam rekomendasi produk “terkait” yang sama. Komputer tidak memiliki kemampuan untuk memahami bahwa barang-barang ini tidak ada hubungannya sama sekali; Di sinilah kecerdasan manusia diperlukan.
Kesalahan bermasalah dengan pembelajaran mesin karena sifat mandiri dan mandiri dari teknologi ini. Anda menjalankan program pembelajaran mesin karena Anda tidak ingin manusia menjaga proyek. Namun, ini berarti kesalahan mungkin tidak dapat segera ditemukan. Kemudian, ketika masalah teridentifikasi, perlu waktu dan upaya yang cukup untuk membasmi sumber masalah. Dan akhirnya, Anda harus menerapkan langkah-langkah untuk memperbaiki kesalahan dan memperbaiki segala kerusakan yang timbul dari situasi tersebut.
Para pendukung pembelajaran mesin berpendapat bahwa bahkan dengan proses diagnosis dan koreksi yang terkadang memakan waktu, teknologi ini jauh lebih baik daripada alternatif ketika menyangkut produktivitas dan efisiensi. Sikap ini dapat dibuktikan dalam banyak situasi hanya dengan meninjau data historis.
Pada catatan terkait, pembelajaran mesin membahas kebenaran teoretis dan statistik, yang kadang-kadang bisa berbeda dari kebenaran literal, kehidupan nyata. Penting bagi Anda untuk memperhitungkan fakta ini saat menggunakan pembelajaran mesin.
Kontra: Mungkin Butuh Waktu (dan Sumberdaya) untuk Pembelajaran Mesin untuk Membawa Hasil
Karena pembelajaran mesin terjadi dari waktu ke waktu, sebagai akibat dari paparan set data besar, mungkin ada periode ketika algoritma atau antarmuka tidak cukup dikembangkan untuk kebutuhan Anda.
Dengan kata lain, pembelajaran mesin membutuhkan waktu, terutama jika Anda memiliki daya komputasi yang terbatas. Menangani volume data yang luar biasa dan menjalankan model komputer menyedot banyak daya komputasi, yang berpotensi sangat mahal. Jadi, sebelum beralih ke pembelajaran mesin, penting untuk mempertimbangkan apakah Anda dapat menginvestasikan jumlah waktu dan / atau uang yang dibutuhkan untuk mengembangkan teknologi ke titik di mana itu akan berguna. Jumlah waktu yang tepat yang terlibat akan sangat bervariasi tergantung pada sumber data, sifat data dan bagaimana data itu digunakan. Karenanya, adalah bijaksana untuk berkonsultasi dengan pakar dalam penambangan data dan pembelajaran mesin mengenai proyek Anda.
Anda juga harus mempertimbangkan apakah Anda harus menunggu data baru dihasilkan. Misalnya, Anda dapat memiliki semua kekuatan komputasi di planet ini dan pada akhirnya Anda akan mencapai titik di mana kekuatan komputasi ini tidak akan melakukan apa pun untuk mempercepat pengembangan algoritma prediksi cuaca karena hanya ada begitu banyak data historis. Anda hanya perlu menunggu saat data baru dihasilkan — sesuatu yang bisa memakan waktu berhari-hari, berminggu-minggu, berbulan-bulan, atau bahkan bertahun-tahun.
Di satu sisi, proses ini mirip dengan periode pelatihan yang diperlukan untuk karyawan baru. Untungnya, mesin pembelajaran mesin tidak bisa masuk ke kantor Anda dan memberi tahu dua minggu.
Sekian semoga artikel dari Konsep Koding mengenai Machine Learning dapat memberikan insight dan informasi kepada pengguna mengenai Machine Learning semoga dapat bermanfaat dan membantu pembaca sekalian.
Baca Juga Artikel Berita Lainnya:
 Dan Manfaatnya){kind=link}
0 Comments