Pengantar Pembelajaran Mesin untuk Pemula: Apa Itu, Sejarah, Fungsi & Klasifikasi

Pengenalan Pembelajaran Mesin

Pembelajaran mesin sangat diminati di pasar yang didorong oleh teknologi saat ini. Ini adalah tren terbaru yang telah menggemparkan dunia dan telah merevolusi dunia ilmu komputer. Selain itu, tingginya jumlah data yang dihasilkan oleh aplikasi telah menyebabkan peningkatan yang signifikan dalam daya komputasi, yang mengakibatkan popularitas dan permintaan keterampilan pembelajaran mesin di kalangan siswa dan kandidat.

Pembelajaran Mesin digunakan di berbagai bidang. Ini telah menguntungkan industri dan bisnis dengan pesat, mulai dari mengotomatisasi tugas-tugas dasar hingga menawarkan wawasan yang berharga. Pembelajaran mesin telah diterapkan di perangkat kami sehari-hari, seperti pelacak kebugaran, asisten rumah cerdas, sistem perawatan kesehatan, mobil otomatis, dan sejenisnya. Contoh penting lainnya di mana pembelajaran mesin diimplementasikan adalah: -

• Prediksi : Pembelajaran mesin telah banyak digunakan dalam sistem prediksi yang berguna untuk mengubah probabilitas kesalahan sebelum mengeluarkan pinjaman.
• Pengenalan gambar : Deteksi wajah dan pendeteksian gambar sedang populer saat ini, dan pembelajaran mesin telah memungkinkannya.
• Pengenalan Ucapan : Mirip dengan pengenalan gambar adalah pengenalan suara. Ini telah diterapkan secara luas dalam pembelajaran mesin.
• Diagnosis medis : Pembelajaran mesin telah diterapkan dalam teknologi perawatan kesehatan untuk mendeteksi jaringan kanker.
• Industri keuangan dan perdagangan : Pembelajaran Mesin telah banyak digunakan oleh perusahaan untuk pemeriksaan kredit dan untuk mendeteksi penipuan.

Pembelajaran mesin atau ML adalah bagian integral dari analisis data. Ini digunakan untuk membuat algoritme dan model kompleks yang telah membantu peneliti, insinyur, ilmuwan data, dan analis memperkirakan dan menyampaikan informasi yang andal.

Pelajari Pembelajaran Mesin online dari Universitas top dunia – Magister, Program Pascasarjana Eksekutif, dan Program Sertifikat Tingkat Lanjut di ML & AI untuk mempercepat karier Anda.

Jelajahi kursus kami tentang Pembelajaran Mesin & Kecerdasan Buatan

Sejarah Pembelajaran Mesin

'Machine Learning' adalah istilah yang diciptakan pada tahun 1959 oleh Arthur Samuel, seorang pelopor dan ahli dalam kecerdasan buatan dan permainan komputer. Dia mendefinisikannya sebagai proses yang memungkinkan komputer untuk belajar tanpa diprogram.

Pada tahun 1940-an, sistem komputer pertama yang dapat dioperasikan secara manual ditemukan, yang dikenal sebagai ENIAC (Electronic Numerical Integrator and Computer). Itu adalah awal dari ide membangun mesin yang dapat mensimulasikan pembelajaran dan pemikiran manusia.

Karena statistik, pembelajaran mesin dipopulerkan pada 1990-an dan memunculkan pendekatan probabilistik dalam AI, yang selanjutnya bergeser ke pendekatan berbasis data. Ini membuka jalan bagi para ilmuwan untuk memikirkan, merancang, dan membangun sistem cerdas dengan kemampuan menganalisis untuk belajar dari kumpulan data besar.

Klasifikasi Pembelajaran Mesin

Implementasi pembelajaran mesin dapat dipisahkan menjadi tiga kategori berbeda berdasarkan "sinyal" atau "respons" pembelajaran yang tersedia untuk sistem pembelajaran. Mereka adalah sebagai berikut:-

1. Pembelajaran yang diawasi

Ketika suatu algoritme menggunakan data contoh dan respons target berkorelasi yang terdiri dari label string atau nilai numerik, seperti kelas atau tag, dan mempelajari cara memprediksi respons yang benar nanti saat diberikan contoh baru, hal itu dikenal sebagai pembelajaran terawasi. Ini adalah pendekatan yang mirip dengan pembelajaran manusia di bawah pengawasan guru, di mana siswa mengingat contoh-contoh baik yang diberikan oleh guru. Siswa kemudian membuat aturan umum dari contoh target ini.

2. Pembelajaran tanpa pengawasan

Pembelajaran tanpa pengawasan adalah ketika suatu algoritme belajar dari contoh sederhana tanpa respons yang berkorelasi, meninggalkan penentuan pola data pada algoritme saja. Algoritma ini biasanya merestrukturisasi data menjadi sesuatu yang sama sekali berbeda, seperti fitur baru yang mewakili kelas atau kumpulan nilai yang tidak terkait.

Ini sangat berguna dalam memberikan wawasan analis data tentang arti data dan menawarkan tip berharga untuk meningkatkan algoritme pembelajaran mesin yang diawasi. Hal ini hampir mirip dengan manusia yang belajar untuk menentukan bahwa hal atau kejadian tertentu berasal dari kategori yang sama dengan mengamati kesamaan antara dua objek. Sistem rekomendasi dan iklan yang Anda temukan saat menjelajahi web adalah otomatisasi pemasaran dan didasarkan pada pembelajaran otomatis tanpa pengawasan semacam ini.

3. Pembelajaran penguatan

Ketika suatu algoritma disajikan dengan contoh-contoh yang tidak memiliki label apa pun, itu dapat diklasifikasikan sebagai jenis pembelajaran tanpa pengawasan. Namun, ketika sebuah contoh disertai dengan umpan balik positif atau negatif sesuai dengan solusi yang diusulkan oleh algoritma, itu adalah pembelajaran penguatan. Kategori pembelajaran ini terhubung ke aplikasi yang algoritmanya diperlukan untuk membuat keputusan dan menanggung konsekuensinya.

Hal ini mirip dengan metode trial and error pembelajaran pada manusia. Melalui metode coba-coba, algoritme mempelajari bahwa tindakan tertentu tidak mungkin berhasil seperti yang lain. Salah satu contoh terbaik untuk dikutip dalam hal pembelajaran penguatan adalah ketika komputer belajar bermain video game secara mandiri. Aplikasi ini memberikan contoh algoritme dari kejadian atau situasi tertentu seperti membuat pemain terjebak dalam labirin sementara pada saat yang sama menghindari musuh.

4. Pembelajaran semi-diawasi

Pembelajaran semi-diawasi adalah ketika sinyal pelatihan yang belum selesai diberikan bersama dengan beberapa keluaran target yang hilang. Salah satu kasus luar biasa dari prinsip ini disebut Transduksi, di mana seluruh rangkaian contoh masalah ditentukan pada waktu pembelajaran, kecuali untuk bagian di mana targetnya hilang.

Baca Artikel Populer kami yang terkait dengan Pengembangan Perangkat Lunak

Bagaimana cara kerja Pembelajaran Mesin?

Di bawah ini adalah langkah-langkah untuk memahami cara kerja pembelajaran mesin:

• Pengumpulan Data: Pertama, data masa lalu dalam bentuk apa pun yang cocok untuk diproses dikumpulkan. Semakin kualitas data meningkat, semakin sesuai untuk pemodelan.
• Pemrosesan Data: Dalam kebanyakan kasus, data dikumpulkan dalam bentuk mentah dan harus diproses terlebih dahulu. Mungkin ada beberapa nilai yang hilang untuk atribut numerik, seperti harga rumah dapat diganti dengan nilai rata-rata atribut tersebut. Namun, nilai yang hilang untuk sifat kategoris dapat diganti dengan sifat yang memiliki modus tertinggi. Ini tergantung pada jenis filter yang digunakan.
• Membagi data input: Data input harus dibagi menjadi set pelatihan, validasi silang, dan tes. Rasio di antara set harus 6: 2: 2
• Membangun model : Model harus dibangun dengan teknik dan algoritma yang sesuai pada set pelatihan.
• Menguji model terkonsep: Model terkonsep diuji dengan data yang tidak diumpankan ke model selama waktu pelatihan dan evaluasi kinerjanya dengan bantuan metrik seperti skor F1, ingatan, dan presisi.

Kesimpulan

Keterampilan pembelajaran mesin adalah salah satu keterampilan teratas yang saat ini diminati di pasar kerja karena meningkatnya popularitas dan kemajuan AI, yang merupakan bagian integral dari kehidupan kita sekarang.

Mendaftar di kursus premium dalam pembelajaran mesin tidak diragukan lagi akan memberi Anda dorongan karier yang luar biasa. Jika Anda mencari beberapa opsi yang menguntungkan, Anda dapat memilih upGrad . Selain banyak kursus menguntungkan lainnya untuk dipilih, Program Sertifikat Tingkat Lanjut dalam Pembelajaran Mesin & Pembelajaran Mendalam adalah kursus yang sempurna bagi Anda untuk membantu Anda dengan pelatihan mendalam di bidang pembelajaran mesin.

Sorotan utama dari kursus ini adalah -

• Dirancang untuk Profesional yang Bekerja
• Berbagai Proyek Industri, Tugas, dan Studi Kasus
• Sertifikat Lanjutan dari IIIT Bangalore
• Sesi Bimbingan Karir yang Dipersonalisasi
• Portal Peluang Kerja Eksklusif