Secara bahasa, Machine Learning (Pembelajaran Mesin) adalah sebuah terminologi yang merujuk pada kemampuan komputer atau dalam mengambil keputusan berdasarkan data-data yang diterimanya yang telah dipelajari olehnya lebih dulu. Sebagai sebuah ilmu, Machine Learning mencoba mempelajari bagaimana cara komputer belajar dan mengambil keputusan hingga meningkatkan performanya.

Secara teknis, Machine learning (pembelajaran mesin) adalah salah satu cabang dari kecerdasan buatan (AI) yang memungkinkan komputer untuk "belajar" dari data tanpa harus diprogram secara eksplisit. Sederhananya, dengan machine learning, kita mengajarkan komputer untuk mengenali pola dari data, sehingga mereka bisa membuat prediksi atau keputusan tanpa bantuan manusia setiap saat.

Bagaimana Cara Kerja Machine Learning?

Bayangkan kamu sedang mengajari temanmu cara mengenali buah apel dan jeruk. Pertama, kamu menunjukkan banyak gambar apel dan jeruk kepada temanmu sambil memberi tahu mana yang apel dan mana yang jeruk. Setelah beberapa saat, temanmu akan mulai bisa membedakan sendiri antara apel dan jeruk hanya dari melihat gambarnya.

Nah, cara kerja machine learning mirip seperti itu. Kita memberikan komputer banyak data (seperti gambar buah), dan komputer akan mempelajari pola dalam data tersebut. Setelah komputer mempelajari polanya, ia bisa mulai membuat prediksi sendiri. Misalnya, kalau kita memberikan gambar buah baru, komputer bisa memberitahu apakah itu apel atau jeruk berdasarkan pembelajaran sebelumnya.

Jenis-Jenis Machine Learning

Ada beberapa jenis machine learning, namun yang paling umum adalah supervised learning, unsupervised learning dan reinforcement learning.

1. Supervised Learning (Pembelajaran Tersupervisi)
   Ini adalah jenis machine learning di mana kita memberikan komputer data yang sudah diberi label. Misalnya, jika ingin komputer bisa membedakan antara kucing dan anjing, kita harus memberikan banyak gambar kucing dan anjing yang sudah diberi label. Tujuannya, komputer akan belajar dari data berlabel ini dan bisa memprediksi dengan benar ketika diberikan gambar baru.
   
   Contoh:
   Saat kamu mengajarkan email untuk mendeteksi mana yang spam dan mana yang bukan, kamu sedang menggunakan supervised learning. Sistem akan dilatih dengan contoh email yang sudah dilabeli sebagai spam dan non-spam.
   
   
2. Unsupervised Learning (Pembelajaran Tanpa Pengawasan)
   Berbeda dengan supervised learning, di sini kita tidak memberikan label pada data. Komputer harus menemukan pola sendiri dari data tersebut. Jenis pembelajaran ini sering digunakan untuk pengelompokan data (clustering).
   
   Contoh:
   Kamu punya data pelanggan di toko online, dan ingin mengelompokkan pelanggan ke dalam beberapa kategori berdasarkan kebiasaan belanja mereka. Sistem akan menemukan pola, misalnya, pelanggan yang sering membeli barang diskon atau pelanggan yang lebih suka membeli barang premium.
   
   
3. Reinforcement Learning (Pembelajaran Penguatan)
   Jenis ini melibatkan komputer yang belajar dari tindakan yang diambil dan konsekuensinya. Jika tindakan yang diambil benar, komputer mendapatkan "hadiah," dan jika salah, komputer mendapat "hukuman." Seiring waktu, komputer akan belajar untuk membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan pengalaman sebelumnya.
   
   Contoh:
   Dalam permainan catur, algoritma reinforcement learning akan belajar dari setiap langkah yang diambil. Jika langkah tersebut mengarah pada kemenangan, maka langkah tersebut akan diperkuat. Jika kalah, komputer akan belajar untuk tidak melakukan langkah tersebut lagi.

Contoh Penerapan Dalam Kehidupan Sehari-Hari

Kamu mungkin tidak sadar, tapi machine learning sudah banyak digunakan dalam kehidupan sehari-hari, contohnya:

1. Rekomendasi Produk di E-commerce
   Pernah belanja di toko online seperti Tokopedia atau Shopee? Produk yang muncul di halaman rekomendasi itu dipilih berdasarkan pola belanjamu. Sistem machine learning melihat produk apa yang kamu klik atau beli, dan mencoba memprediksi produk apa yang mungkin kamu sukai di masa depan.
2. Pemutar Musik atau Video (Spotify, YouTube)
   Algoritma machine learning digunakan untuk merekomendasikan lagu atau video yang mungkin kamu suka. Misalnya, setelah kamu mendengarkan beberapa lagu, Spotify akan memberikan rekomendasi lagu-lagu baru yang mirip dengan yang sering kamu dengarkan.
3. Pengenalan Wajah (Face Recognition)
   Saat kamu membuka ponsel dengan fitur pengenalan wajah, sistem machine learning mempelajari fitur wajahmu dari berbagai sudut untuk memastikan hanya wajahmu yang bisa membuka ponsel tersebut. Hal yang sama juga bisa dilihat ketika kamu naik kereta api dari stasiun gambir menggunakan fasilitas face recognition untuk mengverifikasi tiket.

Kesimpulan

Machine learning adalah teknologi yang membuat komputer dapat belajar dari data dan membuat prediksi tanpa harus diprogram secara langsung. Kita bisa menggunakannya di berbagai bidang, mulai dari rekomendasi belanja online, asisten virtual seperti Siri dan Google Assistant, hingga self-driving car. Meski terdengar rumit, sebenarnya konsep dasarnya sangat mirip dengan bagaimana kita manusia belajar: dengan mengamati pola dari pengalaman atau data yang kita miliki.

Sekarang, dengan pemahaman dasar ini, kamu sudah sedikit lebih dekat dengan dunia machine learning yang seru dan bermanfaat ini.