Alasan Machine Learning Populer di Tahun 2021
Machine Learning adalah salah satu teknologi yang merupakan cabang dari Artificial Intelligence atau kecerdasan buatan. Di balik keberadaannya, ternyata teknologi machine learning menarik perhatian kalangan data karena keunikannya yakni mesin yang bisa belajar layaknya manusia. Ibarat manusia, jika machine learning semakin banyak mengolah data maka output yang akan dihasilkan semakin akurat. Kehadiran machine learning dikembangkan berdasarkan disiplin ilmu seperti statistika, matematika dan data mining sehingga mesin dapat mengenali maupun menganalisa data secara menyeluruh. Pada awalnya, machine learning pertama kali diperkenalkan oleh beberapa ilmuwan pada tahun 1920-an silam. Salah satu contoh dari penerapan machine learning yang sangat populer adalah Deep Blue keluaran IBM. Di sisi lain, peran machine learning ternyata dapat meringankan penggunanya dalam berbagai aktivitas keseharian. Contohnya fitur face unlock atau face recognition yang dapat mengenali pengguna dalam membuka perangkat smartphone. Dalam dunia bisnis, machine learning juga dapat mengetahui film atau serial sesuai dengan preferensi pengguna contohnya Netflix.
Dilansir dari Forbes, machine learning menjadi tren populer masa kini yang selalu berkembang dalam beberapa tahun kedepan. Lebih lanjut, menurut seorang futuris Amerika, Ray Kurzweil bahwa penggunaan artificial intelligence akan berkembang lebih jauh hingga tahun 2045. Di era digital transformation, penerapan machine learning telah dipakai oleh berbagai lini bisnis sehingga machine learning sangat populer dan banyak diperbincangkan hangat oleh kalangan ilmuwan data. Alasan lainnya yaitu dengan adanya sumber data yang kaya, penting untuk membangun model demi memecahkan masalah pada suatu keputusan bisnis. Oleh karena itu, machine learning dapat diintegrasikan ke dalam perangkat lunak secara langsung. Pada artikel kali ini, DQLab akan mengulas mengenai alasan populernya machine learning hingga masih diperbincangkan hangat sampai tahun 2021 ini. Artikel kali ini akan menjawab rasa penasaran kalian tentunya sahabat data. Baca selengkapnya dan pastikan kalian simak artikelnya berikut ini!
1. Mengurutkan dan Merubah Data Tidak Terstruktur (Unstructured Data)
Setiap dari kita setiap harinya pasti menemukan data berserakan atau unstructured data. Permasalahan ini selalu muncul di kalangan industri data sehingga berimbas pada kesimpulan akhir yang akan ditangkap menjadi tidak aplikatif. Kondisi ini akhirnya dapat terjawab dengan menggunakan algoritma machine learning. Banyak informasi atau sumber data yang tersedia saat ini karena adanya pengaruh Internet of Things (IOT). Mulai dari email, jejaring sosial, blog, podcast, atau sumber lainnya. Bagi seorang pemasar, perihal unstructured data harus menjadi fokus perhatian. Kemunculan algoritma machine learning dapat menjadi penyelamat untuk mencari dan merekomendasikan konten yang paling relevan misalnya atau mampu menjadi pertimbangan alternatif dalam pengambilan keputusan bisnis.
Melihat fenomena ini, algoritma machine learning juga dikaitkan dengan adanya jejak digital yang ada di internet. Jejak digital terbagi menjadi dua yaitu jejak digital aktif dan pasif. Jejak digital aktif tercipta ketika data pribadi sengaja dikeluarkan yang berarti dia sadar bahwa tindakannya terekam. Ini dilakukan untuk tujuan berbagi informasi tentang diri sendiri melalui situs web atau platform media sosial. Sedangkan jejak digital pasif dikumpulkan tanpa diketahui oleh pemiliknya bahwa data tentang dirinya dikumpulkan. Jenis footprint ini disimpan dalam database online sebagai "hit". Kemudian dilacak alamat IP pengguna. Dengan itu, ia dapat menyimpan pada hari dan waktu pembuatannya dan dari mana datangnya data. Jejak ini dapat disimpan dalam file yang dapat diakses oleh administrator. Machine learning dinilai sangat mudah bagi pihak lain untuk mengumpulkan banyak informasi dan membuat kesimpulan. Banyak informasi yang dapat dikumpulkan dari individu tersebut dengan menggunakan mesin pencari sederhana.
Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan
2. Membantu dalam Penyusunan Rekomendasi
Siapa yang sering nonton televisi? Pasti sahabat data juga pernah menonton serial di netflix atau video melalui YouTube. Selama masa kanak-kanak, kita berpikir bahwa TV dan kita semua memiliki kesukaan yang sama dan semua acara favorit seperti kartun-kartun juga disiarkan di televisi. Pastinya dengan sederetan acara favorit teman-teman tentunya data sangat berperan penting. Jika dikaitkan lagi dengan dunia digital transformation, banyak sekali data yang saat ini semakin berkembang. Terkadang selain unstructured data, permasalahan lain yang muncul adalah Informasi berlebihan atau information overload tentunya sering terjadi dan kualitas data (data quality) adalah hal yang dicari semua orang. Begitu banyak informasi yang spamming kita dari hari ke hari, mulai dari email, jejaring sosial, blog, podcast dan list yang tidak pernah ada habisnya. Sebagai insan teknologi, tidak mungkin rasanya jika tidak mengikuti semuanya. Dengan metode machine learning, pertelevisian maupun lini bisnis dapat dengan mudah merekomendasikan produk film atau serial yang sesuai dengan genre atau segmentasi penggunanya.
Baca Juga: Belajar Data Science: Pahami Penggunaan Machine Learning pada Python
3. Tantangan dan Peluang Machine Learning di Masa Depan
Pepatah bijak mengatakan bahwa "Powerful methods have been developed. The principles are well understood in statistical and probabilistic frameworks". Para teknokrat sudah sadar, bahkan sekarang pengguna juga menyadari adanya teknologi machine learning. Bidang ini telah berkembang pesat dalam dekade terakhir dan telah banyak berubah dalam beberapa tahun terakhir. Menurut The Wall Street Journal, machine learning dan kecerdasan buatan memiliki potensi untuk meningkatkan hingga 16% atau 13 triliun dolar AS untuk perekonomian Amerika Serikat per tahun 2030. Machine Learning adalah gagasan dari kecerdasan buatan (Artificial Intelligence). Hal ini menuntut seorang data scientist memahami skill machine learning, mengetahui jenis-jenis metode yang digunakan baik algoritma unsupervised learning maupun supervised learning. Tentu akan berguna pula dalam menangkap pola tersembunyi dari adanya suatu insight (data) secara akurat dan tepat.
4. Pengen Mengenal Lebih Dalam Tentang Machine Learning? Yuk Mulai Belajar Data Science Sekarang!
Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri 4.0. Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industri data yang sebenarnya! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!
Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":
1.Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup
2.Akses module Introduction to Data Science
3.Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab
4.Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!
Penulis: Reyvan Maulid Pradistya
Editor : Annissawd