Apa itu pembelajaran mesin?

Apa itu pembelajaran mesin dan bagaimana cara kerjanya?

Pembelajaran mesin, sebagai bagian dari AI, menggunakan model matematis untuk membantu komputer belajar dari data tanpa instruksi langsung. Dengan menggunakan algoritma untuk mengidentifikasi pola, pembelajaran mesin menciptakan model data yang membuat prediksi. Prediksi akan semakin baik seiring lebih banyak data dikumpulkan dan dianalisis, mirip dengan cara manusia belajar dari pengalaman. Kemampuan beradaptasi ini menjadikan pembelajaran mesin ideal untuk skenario dengan data atau tugas yang terus berubah, yang tidak praktis untuk menggunakan solusi.

Poin-Poin Utama

Pembelajaran mesin, sebagai bagian dari AI, memungkinkan komputer untuk belajar dari data, mengidentifikasi pola, dan membuat prediksi yang semakin baik seiring waktu.
Pembelajaran mesin membantu organisasi mengungkap wawasan, meningkatkan penambangan data, meningkatkan pengalaman pelanggan, memprediksi perilaku pelanggan, mengurangi risiko, dan menurunkan biaya.
Teknik pembelajaran mesin mencakup pembelajaran dengan pengawasan, pembelajaran tanpa pengawasan, pembelajaran semi-terawasi, pembelajaran penguatan, pembelajaran mendalam, pembelajaran transfer, dan pembelajaran ensemble.
Berbagai industri, termasuk keuangan, kesehatan, transportasi, layanan pelanggan, dan pertanian menggunakan pembelajaran mesin.
Proses pembelajaran mesin melibatkan pengumpulan dan penyiapan data, pelatihan model, dan interpretasi hasil.
Saat memilih platform pembelajaran mesin, pertimbangkan fitur seperti komputasi cloud, lingkungan pengembangan yang dapat diakses, dukungan untuk kerangka kerja pembelajaran mesin yang dikenal, dan keamanan tingkat perusahaan.

Cara pembelajaran mesin berkontribusi terhadap ROI

Mengungkap wawasan

Pembelajaran mesin membantu mengidentifikasi pola atau struktur dalam data terstruktur maupun tidak terstruktur melalui analisis data, sehingga mengungkap wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk pengambilan keputusan. Pembelajaran ini juga meningkatkan prediksi dan beradaptasi dengan data baru seiring waktu.

Meningkatkan penambangan data

Pembelajaran mesin sangat baik dalam penambangan data, yang melibatkan ekstraksi informasi berguna dari kumpulan data besar. Skema ini bertindak lebih jauh lagi dengan terus meningkatkan kemampuannya seiring waktu, sehingga menghasilkan wawasan yang lebih akurat dan pengambilan keputusan yang lebih baik.

Meningkatkan pengalaman pelanggan

Antarmuka adaptif, konten yang ditargetkan, chatbot, dan asisten virtual dengan dukungan suara, semuanya merupakan contoh bagaimana pembelajaran mesin membantu meningkatkan pengalaman pelanggan. Dengan menganalisis perilaku dan preferensi pelanggan, pembelajaran mesin mempersonalisasi interaksi, sehingga memberikan informasi yang tepat waktu dan relevan serta mempermudah layanan pelanggan.

Mengurangi risiko

Dengan terus belajar dari data baru, pembelajaran mesin meningkatkan kemampuannya untuk mendeteksi dan mencegah penipuan, sehingga memberikan perlindungan yang kuat terhadap ancaman yang berkembang. Seiring perkembangan taktik penipuan, pembelajaran mesin beradaptasi dengan mendeteksi pola baru dan mencegah upaya penipuan agar tidak berhasil.

Memprediksi perilaku pelanggan

Pembelajaran mesin menambang data terkait pelanggan untuk mengidentifikasi pola dan perilaku, membantu tim penjualan mengoptimalkan rekomendasi produk, dan memberikan pengalaman pelanggan terbaik. Dengan terus belajar dari interaksi baru, pembelajaran mesin memprediksi kebutuhan dan preferensi pelanggan di masa depan untuk mendukung keterlibatan yang proaktif dan dipersonalisasi.

Mengurangi biaya

Pembelajaran mesin mengurangi biaya dengan mengotomatiskan proses yang berulang dan memakan waktu, sehingga karyawan dapat fokus pada tugas yang lebih strategis dan bernilai tinggi. Selain itu, algoritma pembelajaran mesin mengoptimalkan alokasi sumber daya dan meminimalkan ketidakefisienan operasional dengan menganalisis kumpulan data besar dan mengidentifikasi area untuk perbaikan. Hal ini menghasilkan penghematan biaya yang signifikan untuk bisnis.

Bagaimana pembelajaran mesin belajar dari data dan membuat prediksi atau keputusan

Pembelajaran dengan pengawasan

Menggunakan kumpulan data dengan label atau struktur, di mana data bertindak sebagai guru dan "melatih" model pembelajaran mesin, sehingga meningkatkan kemampuannya untuk membuat prediksi atau keputusan. Model belajar dengan membandingkan prediksinya dengan hasil aktual dan menyesuaikan berdasarkan kebutuhan, sehingga semakin akurasi seiring waktu.

Pembelajaran tanpa pengawasan

Menggunakan kumpulan data tanpa label atau struktur, mengelompokkan data ke dalam kluster untuk menemukan pola dan hubungan. Teknik ini membantu mengungkap struktur tersembunyi dalam data, sehingga berguna untuk tugas seperti segmentasi pelanggan dan deteksi anomali.

Pembelajaran semi-terawasi

Menggabungkan data berlabel dan tidak berlabel untuk pelatihan. Teknik ini sangat berguna jika memberi label data memakan biaya atau waktu. Dengan menggunakan data yang tidak berlabel, model pembelajaran mesin meningkatkan efisiensi dan akurasinya, sehingga pembelajaran semi-terawasi merupakan teknik yang praktis untuk banyak skenario dunia nyata.

Pembelajaran penguatan

Melibatkan agen—program komputer yang bertindak atas nama seseorang atau suatu entitas—yang menggantikan operator manusia. Agen ini menentukan hasil berdasarkan perulangan umpan balik, belajar dari sinyal umpan balik untuk meningkatkan kinerjanya seiring waktu.

Pembelajaran mendalam

Menggunakan jaringan neural berlapis yang disebut jaringan neural mendalam, untuk memodelkan pola kompleks dalam data. Subkategori pembelajaran mesin ini sangat efektif untuk pengenalan suara dan gambar, dan unggul dalam menangani sejumlah besar data serta memecahkan masalah kompleks di berbagai domain.

Pembelajaran transfer

Sebelumnya dilatih pada satu tugas dan kemudian disesuaikan pada tugas yang terkait. Teknik ini berguna ketika data terbatas untuk tugas baru. Dengan menggunakan pengetahuan dari tugas awal, pembelajaran transfer secara signifikan meningkatkan kinerja dan mengurangi waktu pelatihan untuk tugas baru.

Pembelajaran ensemble

Menggabungkan beberapa model untuk meningkatkan kinerja keseluruhan. Dengan mengagregasi prediksi dari beberapa model, pembelajaran ensemble meningkatkan akurasi dan ketahanan, sehingga melampaui model tunggal mana pun.

Cara kerja pembelajaran mesin untuk memecahkan masalah

Berikut adalah gambaran langkah demi langkah dari proses pembelajaran mesin.

Setelah sumber data diidentifikasi, data yang tersedia dikompilasi. Jenis data membantu menentukan algoritma pembelajaran mesin yang akan digunakan. Seiring saintis data meninjau data, anomali menjadi diidentifikasi, struktur dikembangkan, dan masalah integritas data terselesaikan. Langkah-langkah pra-pemrosesan data seperti normalisasi, penskalaan, dan pengodean variabel kategoris juga dilakukan untuk memastikan data dalam format yang sesuai untuk pemodelan.
Data yang disiapkan dibagi menjadi dua kelompok—himpunan pelatihan dan himpunan pengujian. Himpunan pelatihan merupakan bagian besar dari data dan digunakan untuk menyesuaikan model pembelajaran mesin agar mencapai akurasi tertinggi.
Ketika saintis data siap untuk memilih model data akhir, himpunan pengujian digunakan untuk mengevaluasi kinerja dan akurasi. Metrik seperti akurasi, presisi, pengenalan, dan skor F1 dihitung untuk menilai seberapa baik model bekerja dengan data yang belum pernah dilihatnya.
Saintis data meninjau hasil model pembelajaran mesin untuk mengekstrak wawasan, menarik kesimpulan, dan membuat prediksi. Mereka menggunakan berbagai alat dan teknik visualisasi, seperti matriks kebingungan, untuk menginterpretasikan dan mengevaluasi kinerja model.

Fitur utama

Apa yang dilakukan pembelajaran mesin?

Prediksi nilai

Pembelajaran mesin memprediksi nilai dengan mengidentifikasi sebab dan akibat antara variabel. Algoritma regresi membuat model dari nilai-nilai ini, yang kemudian digunakan untuk membuat prediksi. Studi regresi membantu memprakirakan masa depan, misalnya mengantisipasi permintaan produk, memprediksi angka penjualan, atau memperkirakan hasil kampanye.

Identifikasi kejadian yang tidak biasa

Sering digunakan untuk mendeteksi potensi risiko, algoritma deteksi anomali mengidentifikasi data yang berada di luar norma yang diduga. Kegagalan peralatan, kecacatan struktural, kesalahan teks, dan kasus penipuan merupakan contoh bagaimana pembelajaran mesin digunakan untuk mengatasi masalah ini.

Temukan struktur

Algoritma pengelompokan mengungkapkan struktur mendasar dalam dataset, yang sering kali menjadi langkah pertama dalam pembelajaran mesin. Dengan mengategorikan item-item umum, pengklusteran sering digunakan dalam segmentasi pasar untuk menginformasikan penetapan harga dan memprediksi preferensi pelanggan. Algoritma klasifikasi digunakan dalam pembelajaran dengan pengawasan untuk memberikan label yang telah ditentukan sebelumnya yang secara akurat mengategorikan informasi.

Peran insinyur pembelajaran mesin

Insinyur pembelajaran mesin mengubah data mentah yang dikumpulkan dari berbagai sumber data menjadi model ilmu data yang dapat diskalakan. Mereka menghubungkan data terstruktur ke model yang ditentukan oleh saintis data. Mereka juga mengembangkan algoritma dan membangun program yang memungkinkan mesin, komputer, dan robot untuk memproses data dan mengidentifikasi pola. Hal ini melibatkan pemilihan dan penerapan algoritma yang tepat, pelatihan dan evaluasi model, serta penyetelan hyperparameter untuk mengoptimalkan kinerja.

Selain tugas-tugas ini, insinyur pembelajaran mesin memproses data agar sesuai untuk pemodelan, menerapkan model ke lingkungan produksi, dan terus memantau serta memperbarui model untuk menjaga akurasi dan efektivitas. Dengan bekerja sama dengan saintis data, mereka menjembatani kesenjangan antara pengumpulan data dan wawasan yang dapat ditindaklanjuti, sehingga solusi pembelajaran mesin menjadi praktis dan berdampak.

Algoritma pembelajaran mesin

Algoritma pembelajaran mesin mengidentifikasi pola dalam data melalui analisis data. Mereka membantu saintis data menyelesaikan masalah dengan memprediksi nilai, mengidentifikasi kejadian yang tidak biasa, menentukan struktur, dan membuat kategori. Pemilihan algoritma tergantung pada jenis data dan hasil yang diinginkan. Algoritma umumnya diklasifikasikan berdasarkan teknik—pembelajaran dengan pengawasan, tanpa pengawasan, atau penguatan—maupun berdasarkan fungsi, seperti klasifikasi, regresi, dan pengklusteran. Memilih algoritma yang tepat sangat penting untuk aplikasi pembelajaran mesin yang efektif.

Pelajari selengkapnya tentang algoritma pembelajaran mesin.

Pembelajaran mesin di berbagai industri

Bisnis di berbagai industri menggunakan pembelajaran mesin untuk meningkatkan operasi, memperbaiki pengambilan keputusan, dan mendorong inovasi. Berikut adalah beberapa contoh utama penerapan pembelajaran mesin di berbagai sektor.

Perbankan dan Keuangan

Manajemen risiko dan pencegahan penipuan adalah area utama di mana pembelajaran mesin memberikan nilai yang sangat besar di industri keuangan.

Layanan kesehatan

Meningkatkan alat diagnostik, mendukung pemantauan pasien secara real time, dan memprediksi wabah penyakit adalah beberapa contoh cara pembelajaran mesin membantu meningkatkan perawatan pasien.

Transportasi

Pembelajaran mesin mengubah transportasi dengan mengidentifikasi anomali lalu lintas, mengoptimalkan rute pengiriman, dan mendukung kendaraan swakemudi.

Layanan pelanggan

Menjawab pertanyaan, memperkirakan niat pelanggan, dan memberikan bantuan virtual adalah contoh dukungan pembelajaran mesin di industri layanan pelanggan.

Ritel

Pembelajaran mesin membantu peritel menganalisis pola pembelian, mengoptimalkan penawaran dan harga, serta menggunakan data untuk meningkatkan pengalaman pelanggan secara keseluruhan.

Pertanian

Pembelajaran mesin meningkatkan pertanian dengan mengembangkan robot untuk mengatasi kekurangan tenaga kerja, mendiagnosis penyakit tanaman, dan memantau kondisi tanah.

Yang harus dimiliki di platform pembelajaran mesin

Saat memilih platform pembelajaran mesin, cari solusi yang menyediakan fitur yang penting bagi bisnis ini.

Komputasi cloud

Dengan penyiapan dan penyebaran yang mudah, cloud sangat sesuai untuk menangani beban kerja dengan berbagai ukuran, sehingga Anda dapat menghubungkan sumber data dan meningkatkan skala sesuai permintaan—tanpa memerlukan pengetahuan tingkat lanjut.

Lingkungan pengembangan yang intuitif

Platform yang ideal mendukung berbagai tingkat keterampilan.

Dukungan bawaan untuk kerangka kerja pembelajaran mesin yang familiar

Baik lingkungan merupakan Open Neural Network Exchange (ONNX), Python, PyTorch, scikit-learn, maupun TensorFlow, termukan platform yang memungkinkan Anda bekerja dengan alat yang Anda kuasai dan sukai.

Keamanan tingkat perusahaan

Pilih platform yang menyediakan tata kelola, keamanan, dan kendali tingkat perusahaan untuk melindungi infrastruktur Anda.

Sumber daya

Temukan selengkapnya tentang pembelajaran mesin

Kembangkan keterampilan Anda, mulai dengan Azure Machine Learning, dan manfaatkan sumber daya Azure.

Seorang wanita tersenyum sambil memegang ponsel dan seorang pria memegang nampan.

Azure Machine Learning

Mulai menggunakan Azure Machine Learning

Pelajari selengkapnya

Seorang wanita menunjuk ke layar komputer dan seorang pria melihat ke layar.

Sumber daya Azure

Jelajahi pusat sumber daya Azure

Akses video, laporan analis, pelatihan, studi kasus, sampel kode, dan arsitektur solusi.

Jelajahi sumber daya

Seorang wanita dengan rambut cokelat memegang tablet.

Microsoft Learn

Hub pembelajaran Azure AI

Kembangkan keterampilan AI dan pembelajaran mesin Anda dengan rencana pembelajaran mandiri, video, dan artikel.

Mulai pembelajaran

Empat dasar pembelajaran mesin adalah pengumpulan data, pelatihan model, evaluasi model, dan penyebaran model. Pengumpulan data melibatkan pengumpulan dan persiapan data untuk analisis. Pelatihan model menggunakan data ini untuk mengajarkan algoritma membuat prediksi atau keputusan. Evaluasi model menilai kinerja model menggunakan metrik seperti akurasi dan presisi. Akhirnya, penerapan model melibatkan integrasi model yang telah dilatih ke dalam lingkungan produksi untuk membuat prediksi atau keputusan secara real time.
Regulasi dalam pembelajaran mesin adalah teknik yang digunakan untuk mencegah overfitting, yang terjadi ketika model berkinerja baik pada data pelatihan tetapi berkinerja buruk pada data baru yang belum pernah dilihatnya. Metode regularisasi yang umum mencakup regularisasi L1 (Lasso) dan L2 (Ridge), yang menambahkan berbagai jenis penalti pada parameter model. Hal ini membantu meningkatkan generalisasi model terhadap data baru, yang menyebabkan kinerja yang lebih baik dalam aplikasi dunia nyata.
Proses ini mengukur proporsi dari instans positif aktual yang berhasil diidentifikasi dengan benar oleh model. Dengan kata lain, pengenalan menjawab pertanyaan: "Dari semua kasus positif, berapa banyak model yang diprediksi dengan benar?"
Contoh model pembelajaran mesin adalah pohon keputusan. Pohon keputusan adalah algoritma pembelajaran dengan pengawasan yang digunakan untuk klasifikasi dan regresi. Hal ini bekerja dengan membagi data menjadi subset berdasarkan nilai fitur input, lalu membentuk struktur keputusan yang menyerupai pohon. Setiap node dalam pohon mewakili fitur, setiap cabang mewakili aturan keputusan, dan setiap node daun mewakili hasil.
Pohon keputusan sederhana dan mudah dipahami, sehingga umum digunakan untuk tugas seperti memprediksi perilaku pelanggan atau mendiagnosis kondisi medis
Pembelajaran mesin adalah subkategori dari AI. Pada intinya, AI mencakup berbagai teknologi dan pendekatan, seperti pembelajaran mesin, pemrosesan bahasa alami, dan robotika. Pembelajaran mesin adalah salah satu teknik utama yang digunakan untuk mencapai AI, sehingga sistem dapat secara otomatis belajar dan beradaptasi dari pengalaman dan menjadikan aplikasi AI lebih efektif dan cerdas.
Pembelajaran mesin adalah teknik utama dalam analitik prediktif, yang menggunakan data historis untuk memprediksi peristiwa di masa depan. Hal ini meningkatkan proses ini dengan mengidentifikasi pola dan hubungan dalam data, sehingga mendukung prediksi yang lebih akurat dan dapat diskalakan. Model pembelajaran mesin dilatih dengan data historis untuk mempelajari pola yang mendasari dan dapat diterapkan pada data baru untuk memprediksi hasil. Dengan terus belajar, model-model ini meningkatkan akurasi prediktif mereka dan menjadikan analisis prediktif lebih efektif.
Pembelajaran mesin mencakup berbagai algoritma dan teknik untuk belajar dari data, sementara pembelajaran mendalam secara khusus fokus pada penggunaan jaringan neural mendalam untuk mencapai kinerja tinggi dalam tugas seperti pengenalan gambar dan suara. Semua pembelajaran mendalam merupakan subbagian dari pembelajaran mesin, tetapi tidak semua pembelajaran mesin melibatkan pembelajaran mendalam.

Apa itu pembelajaran mesin?