Penjelasan Machine Learning dan Manfaatnya

Komputer telah membantu kita dalam menghitung luasan ruang serta seluk-beluk partikel subatomik. Saat menghitung dan menghitung, atau mengikuti prosedur logis ya/tidak, komputer melampaui manusia karena elektron mengalir dengan kecepatan cahaya melalui sirkuit mereka. Namun, kami biasanya tidak melihatnya sebagai "cerdas" karena, secara historis, komputer tidak dapat melakukan apa pun tanpa diajarkan (diprogram) oleh kami terlebih dahulu.

Sejauh ini, jika komputer memiliki akses ke semua pengetahuan dunia, itu tidak akan dapat melakukan sesuatu yang "pintar" dengannya. Itu bisa menemukan kita gambar kucing jika kita memberitahunya bahwa foto-foto tertentu memiliki kucing. Dengan kata lain, jika Anda memintanya untuk mencari foto kucing, ia akan mengembalikan gambar kucing yang telah diinformasikan berupa gambar kucing.

Ini memiliki berbagai konsekuensi yang membatasi kegunaannya, tidak sedikit di antaranya adalah bahwa sejumlah besar upaya manusia harus dihabiskan untuk menjelaskan apa yang termasuk dalam setiap gambar. Data (gambar) harus berjalan melalui kemacetan manusia, di mana mereka diberi label, sebelum komputer dapat mengenalinya sebagai gambar kucing dan menyajikannya kepada kami ketika kami memintanya.

Meskipun ini bekerja cukup baik untuk menjelajahi foto-foto kucing di Google untuk menghabiskan waktu, itu gagal ketika kita ingin melakukan sesuatu yang lebih rumit, seperti menonton streaming video langsung dan memperingatkan kita ketika seekor kucing berjalan di depan kamera.

Ini adalah jenis masalah yang coba diatasi oleh machine learning. Pada dasarnya, machine learning adalah proses pelatihan komputer untuk belajar dengan cara yang sama seperti yang dilakukan manusia, dengan membaca data dari lingkungan mereka, mengkategorikannya, dan belajar dari kemenangan dan kesalahan mereka. Pada kenyataannya, machine learning adalah bagian dari kecerdasan buatan, atau, dengan kata lain, ujung tombak dari kecerdasan buatan.

Bagaimana machine learning muncul?

Membangun algoritme yang mampu melakukannya, memanfaatkan logika biner "ya" dan "tidak" komputer, adalah inti dari machine learning — sebuah kata yang mungkin diciptakan oleh Arthur Samuel di IBM selama penelitian signifikan pada 1950-an. Upaya pertama Samuel adalah mengajari robot bermain catur.

Karena informasi – sesuatu untuk menarik wawasan dan landasan untuk membuat penilaian – sangat mendasar untuk dipelajari, komputer awal ini sangat terhambat oleh kelangkaan data. Mesin hanya bisa belajar dari data yang perlahan-lahan dimasukkan oleh kartu punch dan, selanjutnya, pita magnetik dan penyimpanan tanpa semua teknologi digital yang kita miliki saat ini untuk mengumpulkan dan menyimpan informasi dari dunia analog.

Hal-hal sedikit berbeda sekarang — karena perkembangan internet, proliferasi ponsel, telepon pengumpul data dan gadget lainnya, dan adopsi online, teknologi terkait dalam bisnis, kita benar-benar memiliki lebih banyak data daripada yang kita tahu apa yang harus dilakukan.

Tidak ada otak manusia yang dapat berharap untuk memproses bahkan sebagian kecil dari informasi digital yang tersedia untuknya. Bisakah komputer, dengan kecepatan kilat dan logika biner yang tak tergoyahkan, melakukannya?

Deep learning dan jaringan saraf

Gagasan bahwa itu bisa adalah setengah dari apa yang mendorong penemuan-penemuan yang mengubah permainan saat ini. Setengah lainnya adalah "otak" machine learning. Sebab, untuk belajar, komputer harus menginterpretasikan data selain mengonsumsinya.

Beberapa kerangka kerja telah diuji selama bertahun-tahun sambil mengembangkan algoritme untuk memungkinkan robot berinteraksi dengan data dengan cara yang sama seperti yang dilakukan manusia. Ini sering bersandar pada statistik, menerapkan metode seperti regresi linier dan pengambilan sampel untuk menetapkan probabilitas ke berbagai kemungkinan, memungkinkan prediksi dibuat.

Namun, arsitektur jaringan saraf tiruan telah melampaui semua yang lain dalam popularitas dalam beberapa tahun terakhir dengan terus menunjukkan kegunaan dan keserbagunaannya.

Dengan memasukkan ilmu saraf ke dalam persamaan, para peneliti menemukan bahwa model komputer yang terlihat bekerja lebih seperti otak manusia daripada apa pun sebelum dirancang adalah layak. Jaringan saraf tiruan, seperti otak nyata, terdiri dari "neuron" yang saling berhubungan yang semuanya mampu melakukan tugas terkait data – seperti mengenali sesuatu, gagal mengenalinya, mencocokkan sepotong informasi dengan informasi lain, dan menjawab pertanyaan tentang hubungan mereka.

Setiap neuron dapat mengirimkan temuan pekerjaannya ke neuron terdekat, yang kemudian dapat memprosesnya lebih lanjut. Karena jaringan mampu memodifikasi dan mengadaptasi berdasarkan data yang berjalan melaluinya untuk menangani bit data berikutnya secara lebih efektif, jaringan dapat dianggap sebagai "belajar" dengan cara yang sama seperti yang dilakukan otak manusia.

Istilah populer lainnya adalah "Deep Learning", yang pada dasarnya adalah machine learning yang dibangun dari jaringan saraf "dalam". Ini dibangun dengan menumpuk beberapa jaringan di atas satu sama lain dan merutekan input melalui jaringan algoritme yang kusut untuk memungkinkan simulasi pembelajaran manusia yang lebih rumit. Mesin dengan keuletan yang memadai untuk menjalankan jaringan ini menjadi lebih mudah diakses karena meningkatnya daya dan turunnya harga prosesor komputer.

Manfaat machine learning

Manfaat machine learning bagi masyarakat dan industri adalah menghasilkan kemajuan dalam berbagai upaya manusia.

Dalam kedokteran, misalnya, machine learning diterapkan pada data genetik untuk membantu dokter memahami dan memprediksi bagaimana kanker menyebar, memungkinkan pengembangan terapi yang lebih efektif.

Data dari luar angkasa dikumpulkan di sini di Bumi melalui teleskop radio besar — dan setelah dievaluasi dengan machine learning, ini membantu kita mengungkap misteri lubang hitam.

Machine learning di ritel menghubungkan pembeli dengan hal-hal yang ingin mereka beli secara online, dan juga membantu karyawan toko untuk menyesuaikan layanan yang mereka berikan kepada klien mereka di dunia fisik.

Machine learning digunakan dalam pertempuran melawan teror dan ekstremisme untuk mengantisipasi perilaku mereka yang ingin menyakiti orang yang tidak bersalah.

Dalam kehidupan kita sehari-hari, machine learning sekarang mengontrol pencarian dan algoritma gambar Google, memungkinkan kita untuk lebih akurat mencocokkan informasi yang kita butuhkan, saat kita membutuhkannya.

Pemrosesan bahasa alami (NLP) mengacu pada proses yang memungkinkan komputer untuk memahami dan berkomunikasi dengan kita dalam bahasa manusia melalui machine learning, dan ini telah menghasilkan terobosan dalam teknologi terjemahan serta perangkat yang dikendalikan suara yang semakin kita gunakan setiap hari, seperti sebagai Amazon's Echo.

Tanpa pertanyaan, machine learning menunjukkan bahwa itu adalah teknologi transformasional. Robot yang mampu bekerja bersama kita dan meningkatkan orisinalitas dan imajinasi kita sendiri dengan logika sempurna dan kecepatan manusia supernya bukan lagi fantasi fiksi ilmiah - robot menjadi kenyataan di banyak sektor. machine learning adalah kunci yang telah membukanya, dan kemungkinan untuk aplikasi masa depan praktis tidak terbatas.