Machine learning adalah teknologi yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data dan pengalaman tanpa harus secara eksplisit diprogram. Dalam hal ini, komputer menggunakan algoritma dan model statistik untuk mempelajari pola dan membuat prediksi berdasarkan data yang telah diolah sebelumnya.
Machine learning merupakan bagian dari cabang ilmu kecerdasan buatan (artificial intelligence) yang memiliki kemampuan untuk menghasilkan output dengan akurasi yang makin meningkat seiring dengan kian banyaknya data yang diolah.
Apa yang dimaksud dengan machine learning?
Machine learning sudah diterapkan dalam berbagai bidang seperti pengenalan suara dan wajah, pemrosesan bahasa alami, kendaraan otonom, dan sebagainya. Contoh sederhana dari machine learning adalah ketika Anda mencari sesuatu di internet.
Mesin pencari akan memberikan rekomendasi berdasarkan data yang telah diolah sebelumnya, seperti kata kunci yang sering dicari dan sebagainya.
BACA JUGA: Reddit Akuisisi Platform Machine Learning Mantan Insinyur Facebook
Machine learning juga memungkinkan penggunaan chatbot untuk mengatasi persoalan pelanggan dalam bidang layanan, seperti perbankan, e-commerce, dan lain-lain. Chatbot dapat memahami permintaan pelanggan dan memberikan solusi tanpa harus melibatkan manusia.
Hal ini dapat membantu meningkatkan efisiensi dan kualitas layanan pelanggan. Dalam bidang kesehatan, machine learning juga telah digunakan untuk membantu diagnosis penyakit.
Misalnya, suatu model machine learning dapat mempelajari pola pada data pasien dan memberikan prediksi apakah pasien tersebut memiliki risiko tinggi terkena penyakit tertentu. Namun, dengan kekuatan yang dimilikinya, machine learning juga memiliki beberapa tantangan, seperti overfitting dan underfitting.
Overfitting terjadi ketika model terlalu mempelajari data pelatihan sehingga tidak dapat menggeneralisasi pada data baru. Sementara itu, underfitting terjadi ketika model tidak mempelajari pola pada data pelatihan dengan baik.
Selain itu, machine learning juga membutuhkan jumlah data yang besar dan representatif untuk menghasilkan hasil yang akurat. Data yang kurang representatif dapat menyebabkan model menghasilkan prediksi yang tidak akurat atau bahkan salah.
BACA JUGA: Perusahaan Non-digital Sudah Banyak Mengadopsi Machine Learning
Kesimpulannya, machine learning adalah teknologi yang sangat berpotensi untuk menghasilkan berbagai solusi di berbagai bidang. Namun, perlu diingat bahwa penggunaannya harus diimbangi dengan pengetahuan dan pemahaman yang cukup tentang kelemahan dan tantangan yang dimilikinya.
Editor: Ranto Rajagukguk
