Ada banyak akronim di dunia Artificial Intelligence (AI) yang harus diluruskan. Robotics Process Automation (RPA), Intelligent Document Processing (IDP), Cognitive Automation, dan Machine Learning (ML) hanyalah beberapa yang penting.

ML praktis penting karena memberi bisnis wawasan tentang perilaku konsumen dan pola operasi perusahaan, serta membantu dalam pembuatan aturan baru. Jadi, apa itu?

Apa itu Pembelajaran Mesin (Machine Learning)?

Pembelajaran mesin adalah jenis program Artificial Intelligence (AI) untuk membuat prediksi dan keputusan. Algoritme ML dapat dilatih untuk menemukan pola dan fitur dalam jumlah data yang sangat besar serta membuat keputusan dan prediksi berdasarkan data baru.

Ada beberapa pendekatan untuk mendapatkan pembelajaran mesin yang benar, menggunakan pohon keputusan dasar, kluster, dan lapisan jaringan saraf tiruan (yang terakhir memberikan cara untuk pembelajaran mendalam ), tergantung pada tugas yang ingin Anda selesaikan dan jenis serta jumlah data di Anda pembuangan.

Proses pelatihan melibatkan model ML yang mengoptimalkan fungsinya sehingga dapat membuat prediksi yang akurat tentang data. Lihat contoh bagaimana Machine Learning memprediksi pengajuan pinjaman di bawah ini:

Pembentukan model pembelajaran mesin yang lebih kompleks, seperti jaringan saraf, berbeda dalam beberapa hal, tetapi mereka serupa karena menggunakan pendekatan gradien-turunan, menggabungkan variabel berbobot nilai dengan data input untuk menghasilkan nilai output, dan kemudian mengoptimalkan nilai output untuk menghasilkan model yang sedekat mungkin dengan yang diinginkan.

Baca cara menggunakan machine learning untuk proses underwriting di asuransi.

Jenis Pembelajaran: Supervised vs. Unsupervised

Pembelajaran mesin klasik sering dikategorikan oleh bagaimana suatu algoritma belajar menjadi lebih akurat dalam prediksinya. Ada dua pendekatan dasar: Supervised Learning dan Unsupervised Learning. Jenis algoritme yang Anda pilih untuk digunakan bergantung pada jenis data yang ingin Anda prediksi.

Supervised Learning (Pembelajaran Diawasi)

Pembelajaran terawasi adalah jenis ML yang membutuhkan lebih sedikit data pelatihan dibandingkan metode pembelajaran mesin lainnya. Ini memfasilitasi pelatihan, dan model yang dihasilkan dapat dibandingkan dengan hasil label yang sebenarnya. Pembelajaran yang diawasi dapat dipisahkan menjadi dua jenis masalah saat penggalian data: klasifikasi dan regresi.

Unsupervised Learning (Pembelajaran Tidak Diawasi)

Pembelajaran tanpa pengawasan digunakan oleh algoritme pembelajaran mesin untuk menganalisis kluster kumpulan data yang tidak ditandai. Algoritme ML mendeteksi pola tersembunyi dalam data tanpa campur tangan manusia, sehingga pola tersebut tidak dijaga. Model pembelajaran tanpa pengawasan digunakan untuk tiga tugas utama: pengelompokan, asosiasi, dan pengurangan dimensi.

Perbedaan Antara RPA dan Machine Learning (ML)

Pembelajaran mesin adalah komponen AI, jadi kita tidak dapat menggunakan kedua istilah tersebut secara bergantian. Perbedaan antara RPA dan ML adalah RPA tidak memiliki kecerdasan bawaan pembelajaran mesin, sementara kecerdasan ada di RPA daripada AI.

Perbedaan utama antara RPA dan pembelajaran mesin adalah adanya tingkat kecerdasan dan kemampuan belajar tertentu. Selain itu, kecerdasan buatan berbeda dari ML karena menunjukkan pemikiran manusia dan dapat menangani kompleksitas.

Perhatikan bahwa machine learning menggunakan data historis terstruktur dan semi-terstruktur untuk mempelajari dan membuat model prediksi. ML tidak termasuk dalam ruang lingkup kecerdasan buatan, karena ia bekerja dengan bidang pengetahuan yang telah ditentukan sebelumnya.

Cara Mulai Berinvestasi dalam Pembelajaran Mesin (ML)

Saat berinvestasi dalam pembelajaran mesin, pertimbangkan biaya pelatihan model pembelajaran Anda. Meskipun tidak semahal rute AI, Anda tetap perlu memeriksa anggaran Anda.

Selain itu, penting untuk memiliki data bersih yang Anda inginkan untuk melatih model Anda dengan titik data dengan label yang tepat. Melatih model Anda untuk data yang tidak bersih dapat berdampak negatif pada efektivitasnya.

RPA, ML, dan AI menawarkan peluang menarik untuk masa depan pekerjaan. Membuat keputusan yang tepat untuk organisasi Anda memerlukan pemahaman kebutuhan proses Anda dan posisi perusahaan Anda dalam hal inovasi dan adopsi teknologi.


Baca artikel ini dalam: Bahasa Inggris dan Bahasa Mandarin

By: Elsa Ajarwati