Alibaba #89: Algoritma Machine Learning?

[dirangkum oleh Diskominsta Kota Magelang]

Sahabat data,

Menurut Dave Bergman dari IBM Think, Algoritma machine learning adalah sebuah prosedur dan logika matematika untuk mempelajari pola dan karakteristik data agar Sistem kecerdasan Buatan dapat memprediksi akurat pada data baru. Istilah algoritma lebih merujuk pada langkah-langkah untuk melatih model, sedangkan model adalah hasil dari algoritma untuk menghasilkan prediksi tanpa campur tangan manusia. Pelatihan atau pembelajaran dapat dipahami sebagi proses berulang untuk memperbarui informasi model yang telah disesuaikan dengan logika matematis.

Manfaat utama dari algoritma ML adalah memungkinkan model AI untuk belajar secara implisit dari pengalaman, sehingga ketika diberi suatu tugas seperti klasifikasi, prediksi, clustering, dll model telah yakin dan mampu melaksanakan tugas karena sebelumnya sudah belajar. Tujuan akhir machine learning adalah generalisasi, yakni menerjemahkan kinerja data pelatihan ke data baru yang belum pernah ditemui sebelumnya. Model akan melakukan tugas berdasarkan pola, karakteristik, dan hal-hal yang dipelajari pada fase pembelajaran. Bahan bakar untuk model ML adalah data, ruang sempit pada data pelatihan akan menghasilkan overfitting/bias/kesalahan karena model belum cukup untuk mengenali pola dan belajar sebanyak-banyaknya sehingga akan gagal dalam skenario dunia nyata.

Oleh karena itu, algortima machine learning sangat erat kaitannya dengan pelatihan. Sebab seperti manusia, "model" perlu belajar agar pintar dan membantu dalam kehidupan sehari-hari.