Perkembangan pesat di dunia teknologi mencakup berbagai bidang seperti kecerdasan buatan, machine learning, Internet of Things (IoT), cloud computing, dan blockchain. Machine learning dianggap sebagai terobosan revolusioner dalam dunia teknologi karena memberikan kemampuan pada komputer untuk belajar dari pengalaman, mengidentifikasi pola, dan mengambil keputusan tanpa perlu pemrograman eksplisit.

Dengan adanya teknologi ML, komputer dapat menangani tugas-tugas kompleks seperti pengenalan wajah, terjemahan bahasa, analisis data besar, dan banyak lagi. Kapasitasnya dalam mengolah data dalam skala besar telah membantu perusahaan membuat keputusan yang lebih cerdas dan inovatif. Simak artikel di bawah ini untuk mengetahui informasi lebih lanjut terkait machine learning! 

Apa itu Machine Learning?

Machine learning adalah cabang dari kecerdasan buatan atau AI yang fokus pada pengembangan sistem komputer yang dapat belajar dari data. Dengan beragam teknik yang tercakup dalam ML, aplikasi perangkat lunak dapat meningkatkan kinerjanya seiring berjalannya waktu. Algoritma pembelajaran mesin diinstruksikan untuk menemukan pola dan hubungan dalam data dengan menggunakan data historis sebagai masukan.

Mereka dapat digunakan untuk melakukan prediksi, mengklasifikasikan informasi, mengelompokkan titik data, mengurangi dimensi, dan bahkan membantu dalam pembuatan konten baru. Algoritma machine learning dan machine vision menjadi komponen penting dalam pengembangan mobil self-driving, membantu mereka dalam navigasi jalan dengan aman.

Di bidang perawatan kesehatan, ML digunakan untuk mendiagnosis dan memberikan saran terkait rencana pengobatan. Penggunaan umum lain dari ML melibatkan deteksi penipuan, penyaringan spam, identifikasi ancaman malware, perawatan prediktif, dan otomatisasi proses bisnis.

Bagaimana Cara Kerja Machine Learning?

Machine learning merupakan bentuk kecerdasan buatan (AI) yang memberikan kemampuan pada komputer untuk belajar dan meningkatkan kinerjanya seiring berjalannya waktu, mirip dengan cara manusia belajar dari pengalaman masa lalu. Prosesnya melibatkan eksplorasi data untuk mengidentifikasi pola, dan dalam banyak kasus, membutuhkan sedikit campur tangan manusia.

Hampir semua tugas yang dapat diatasi dengan pola atau aturan yang terdefinisi dalam data yang dapat diotomatisasi menggunakan teknologi ML. Ini memungkinkan perusahaan untuk mengotomatiskan proses-proses yang sebelumnya memerlukan keterlibatan manusia, seperti menanggapi panggilan layanan pelanggan, pencatatan keuangan, dan evaluasi resume.

Machine learning menggunakan dua teknik utama, yaitu supervised learning dan unsupervised learning. Supervised learning memungkinkan pengumpulan data atau penghasilan output data dari implementasi machine learning sebelumnya. Teknik ini menarik karena konsepnya mirip dengan cara manusia belajar.

Di sisi lain, unsupervised machine learning membantu menemukan pola-pola yang tidak diketahui sebelumnya dalam data. Dalam teknik ini, algoritma berusaha memahami struktur yang mungkin ada dalam data hanya dari contoh-contoh yang tidak memiliki label. Dua tugas umum dalam unsupervised learning adalah pengelompokan dan pengurangan dimensi.

Apa Perbedaan Machine Learning dan AI?

Secara sederhana, AI adalah software  komputer yang meniru cara berpikir manusia untuk menjalankan tugas-tugas kompleks seperti menganalisis, menalar, dan belajar. Di sisi lain, machine learning merupakan bagian dari AI yang menggunakan algoritma yang dilatih pada data untuk menghasilkan model yang mampu melaksanakan tugas-tugas kompleks tersebut.

Meskipun sering digunakan sebagai sinonim, AI sebenarnya merujuk pada konsep umum penciptaan kognisi mirip manusia yang menggunakan software komputer, sementara machine learning artinya mengacu pada salah satu metode khusus yang digunakan untuk mencapainya.

Oleh karena itu, semua machine learning merupakan bagian dari AI, tetapi tidak semua AI memanfaatkan machine learning. AI mencakup konsep dan metode yang lebih luas, sedangkan ML berfokus pada penggunaan algoritma untuk memberdayakan sistem agar dapat belajar dari data.

Apa Saja Jenis-Jenis Machine Learning?

ML menggunakan data dan algoritma untuk meniru proses pembelajaran manusia, memungkinkan mesin untuk meningkatkan kinerjanya seiring berjalannya waktu. Ini tercapai dengan membuat mesin semakin akurat dalam membuat prediksi, melakukan klasifikasi, atau menghasilkan wawasan berdasarkan data.

Dalam bidang studi ini, data yang besar digunakan sebagai masukan untuk memungkinkan mesin mempelajari pola, membuat prediksi, dan mengklasifikasikan informasi. Terdapat tiga jenis machine learning, yaitu:

Supervised Learning 

Jenis ini melibatkan penggunaan data historis berupa input dan output dalam algoritma ML. Setiap pasangan output dan input mengalami proses di antaranya, memungkinkan algoritma untuk menyesuaikan modelnya sehingga menghasilkan output yang mendekati hasil yang diinginkan. Algoritma yang umum digunakan dalam supervised learning melibatkan neural networks, decision trees, linear regression, dan support vector machines.

Supervised learning merujuk pada fakta bahwa mesin “diawasi” selama proses pembelajaran, di mana informasi diberikan ke algoritma untuk membantu dalam proses pembelajaran. Label data diberikan sebagai hasil yang diinginkan, sementara informasi lainnya digunakan sebagai fitur input.

Unsupervised Learning

Walaupun supervised learning membutuhkan bantuan pengguna dengan menggunakan set data pelatihan berlabel, algoritma unsupervised learning tidak bergantung pada set dan data pelatihan berlabel yang sama. Sebaliknya, mesin akan mencari pola yang mungkin kurang jelas dalam data.

Unsupervised learning sangat bermanfaat ketika Anda perlu mengidentifikasi pola dan menggunakan data untuk pengambilan keputusan. Algoritma yang umum digunakan dalam teknik ini mencakup hidden Markov models, k-means, hierarchical clustering, dan Gaussian mixture models.

Reinforcement Learning

Reinforcement learning merupakan jenis ML yang paling mirip dengan cara manusia belajar. Algoritma atau agen yang digunakan belajar melalui interaksi dengan lingkungannya dan mendapatkan reward positif atau negatif.

Algoritma umum yang digunakan melibatkan perbedaan temporal, deep adversarial networks, dan Q-learning.  Contohnya dalam konteks peminjaman bank, algoritma reinforcement learning dapat digunakan untuk mengevaluasi informasi pelanggan.

Jika algoritma mengklasifikasikannya sebagai high-risk dan berpotensi default, algoritma akan mendapatkan reward positif. Sebaliknya, jika tidak, algoritma akan mendapatkan reward negatif. Dengan demikian, kedua contoh tersebut membantu machine learning dalam memahami masalah dan lingkungan dengan lebih baik.

Apa Saja Manfaat Machine Learning Bagi Bisnis?

Algoritma ML mengeksplorasi data untuk mengidentifikasi pola, dan semakin banyak data yang diterima, semakin besar potensi peningkatan algoritma tersebut seiring waktu. Potensi ini dapat memberikan prospek prediksi yang lebih akurat, sesuai dengan tujuan bisnis yang berorientasi pada data.

Bagi perusahaan semacam itu, machine learning dapat memberikan rekomendasi, memproyeksikan permintaan pelanggan, dan mendukung proses pengambilan keputusan perusahaan. Berikut adalah beberapa manfaat machine learning bagi bisnis, diantaranya: 

Analisis Data Historis Untuk Mempertahankan Pelanggan

Kemampuan untuk menjaga pelanggan tetap setia merupakan salah satu alasan utama penggunaan ML, mengingat kehilangan pelanggan adalah masalah signifikan bagi perusahaan. Machine learning dapat membantu bisnis mengidentifikasi pelanggan yang berpotensi untuk beralih ke perusahaan lain.

Pada dasarnya, retensi pelanggan melibatkan tugas klasifikasi, di mana ML akan menganalisis karakteristik pelanggan, seperti riwayat pelanggan yang berhenti berlangganan dan pelanggan yang tetap setia, serta perbedaan perilaku mereka.

Mengurangi Downtime yang Tidak Direncanakan 

Penerapan machine learning yang juga diminati banyak orang adalah pemeliharaan prediktif untuk aset modal tetap atau jangka panjang. Dalam konteks ini, ML digunakan untuk mengidentifikasi peralatan yang kemungkinan akan mengalami kegagalan. Informasi yang diperoleh dapat membantu organisasi merencanakan downtime operasional dan melakukan perbaikan, mengurangi risiko pemadaman yang merugikan dan mengganggu pelanggan.

Meluncurkan Sistem Pemberi Rekomendasi

Netflix dan Amazon memberikan contoh penting dalam memanfaatkan ML untuk mengembangkan sistem rekomendasi yang menawarkan produk atau layanan baru berdasarkan riwayat pembelian pelanggan. Penerapan machine learning ini memberikan nilai tambah yang signifikan bagi pelanggan dan pada saat yang sama membuka peluang untuk melakukan upselling dan cross-selling, yang dapat menghasilkan aliran pendapatan tambahan bagi perusahaan.

Meningkatkan Perencanaan dan Peramalan

ML berkaitan dengan membuat prediksi, dan oleh karena itu, teknologi ini menyediakan platform alami untuk kegiatan perencanaan dan perkiraan. Dalam konteks ini, ML dapat membantu bisnis dalam memprediksi biaya, permintaan, dan tren harga di masa depan, memberikan dukungan untuk proses penganggaran, dan menjaga stabilitas prospek keuangan bisnis.

Model prediktif ML dapat memperkuat pandangan ke depan yang diperlukan untuk pengambilan keputusan strategis, membantu bisnis untuk memiliki wawasan mendalam. Selain itu, unsupervised machine learning juga memiliki peran penting dalam mengidentifikasi peluang baru yang mungkin tidak terlihat melalui analisis tradisional.

Meningkatkan Efisiensi dan Mengurangi Biaya

Otomatisasi melalui ML memiliki potensi untuk mengurangi pengeluaran perusahaan dengan mengurangi kebutuhan tenaga kerja dan meningkatkan efisiensi. Salah satu implementasi otomatisasi ini adalah menggantikan agen call center dengan chatbots. Penggunaan chatbots tidak hanya sebagai pengganti agen manusia, tetapi juga sebagai alat pendukung yang kreatif.

Pendekatan yang lebih inovatif melibatkan chatbots dalam membantu agen manusia, mengurangi waktu penanganan panggilan, dan memberikan kontribusi lebih dalam interaksi pelanggan. Konsepnya adalah chatbot dapat mendengarkan percakapan, memahami konteksnya, dan menilai sentimen pelanggan. Dengan menganalisis transkrip panggilan sebelumnya menggunakan natural language processing (NLP), chatbot dapat memberikan saran kepada agen saat mereka berinteraksi dengan pelanggan.

Penggunaan machine learning dapat mendukung perusahaan dalam mengoptimalkan pemanfaatan data dan memperbaiki proses operasional. Phintraco Group, sebagai kumpulan perusahaan solusi ICT terkemuka di Indonesia, siap membantu Anda dalam menerapkan teknologi machine learning untuk meningkatkan daya saing di tengah dinamika bisnis yang terus berkembang. Jika Anda ingin memperoleh informasi lebih lanjut mengenai penerapan machine learning, silakan hubungi kami di marketing@phintraco.com. 

Editor: Cardila Ladini