Apa pengertian machine learning? Machine learning merupakan cabang aplikasi kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence yang berpusat pada pengembangan sistem. Machine learning juga bisa disebut sebagai suatu sistem yang dapat belajar secara mandiri tanpa perlu diprogram berulang-ulang oleh manusia.

Adapun sebelum mengeluarkan output, aplikasi machine learning memerlukan data sebagai bahan belajar. Hanya saja aplikasi ini belum bisa diterapkan secara general pada semua permasalahan. Pasalnya aplikasi ini ada di domain spesifik. Misalnya saja aplikasi asisten pribadi seperti Chat Bot, Google, pengenal wajah, atau aplikasi sejenis lainnya.

Machine Learning dan Data

Tanpa data, machine learning tidak memiliki fungsi apapun. Hal ini karena machine learning memerlukan data sebagai bahan training sekaligus bahan analisis. Dengan demikian sistem dapat menghasilkan output. Karenanya aplikasi machine learning memerlukan data untuk training. Dimana hasil training kemudian akan dites kembali menggunakan data yang sama maupun data yang memiliki fungsi berkebalikan.

Istilah machine learning sendiri mengacu pada proses komputer seperlu belajar dari suatu data. Hal ini berarti tanpa data, maka komputer Anda tidak dapat mempelajari apapun. Karenanya segala hal yang berkaitan dengan machine learning tidak terlepas dari data. Data yang dimaksud boleh jadi sama, namun memiliki pendekatan dan algoritma yang berbeda seperlu mendapat hasil optimal.

Adapun berkaitan dengan data, ada dua kelompok data yang memiliki arti penting dalam machine learning. Kedua data tersebut adalah data training dan data testing. Berikut beda keduanya:

• Data Training
  Data training adalah data yang nantinya dapat digunakan seperlu melatih algoritma guna mencari model yang pas.
• Data Testing
  Data testing adalah data yang digunakan dalam tes seperlu mengetahui performa model yang diperoleh pada proses testing.

Penerapan Machine Learning

Setelah mengetahui pengertian machine learning dan kaitannya dengan data, mungkin Anda masih mendapati kebingungan. Karenanya kali ini akan diberikan pula beberapa contoh penerapan machine learning dalam kehidupan sehari-hari. Berikut diantaranya:

• Bidang Computer Vision
  Machine learning dimanfaatkan dalam aplikasi pelabelan wajah dan pengenalan wajah. Hal ini seperti yang bisa Anda temukan di fitur media sosial Facebook, CCTV pada smart city dan lainnya. Pengaplikasian serupa lainnya dalam pendekteksian tulisan tangan menjadi teks dalam penterjemahan.
• Bidang Informasi Retrival
  Pengaplikasian lain adalah di bidang informasi retrival. Yakni masih dalam hal penterjemah, bedanya kali ini untuk menerjemahkan bahasa menggunakan komputer. Machine learning mampu membantu menerjemahkan bahasa dengan mengubah suara menjadi teks dan juga filter email spam.
• Bidang Kedokteran
  Penerapan machine learning di bidang kedokteran cukup beragam. Mulai dari membantu mendeteksi penyakit pasien atas gejala-gejala yang ditunjukkan. Misalnya mendeteksi sakit jantung yang dilihat dari hasil rekaman elektrokardiogram.

Setelah mengetahui pengaplikasian di masyarakat tentu kini Anda lebih mengetahui pentingnya machine learning bukan? Meski benar disamping ada manfaat kemudahan yang didapat masih ada dampak negatif yang menyertai. Seperti adanya pemotongan tenaga kerja lantaran sudah bisa diganti dengan teknologi machine learning. Selain itu pengaplikasian machine learning sekiranya juga akan membuat manusia menjadi ketergantungan dengan teknologi. Hal ini pun sebenarnya sudah ketara di era sekarang dimana manusia cenderung sibuk dengan gadget masing-masing.

Terlepas dari hal tersebut machine learning jelas membantu aktivitas manusia dalam berbagai bidang. Selama digunakan secara benar, sebenarnya tidak ada yang perlu dikhawatirkan. Sekian semoga memberi ulasan bermanfaat seputar pengertian machine learning dan penerapannya.