S

Pernahkah kamu mendengar istilah Machine Learning atau pembelajaran mesin? Mungkin sebagian sudah mendengar dan tahu istilah ini. Tapi buat kalian yang belum pernah belajar machine learning, mungkin kalian pernah menggunakan aplikasi text to speech seperti fitur yang tersedia pada Google Translate. Mesin dapat membacakan teks yang dimasukkan karena adanya implementasi dari machine learning.

Machine Learning adalah ilmu tentang algoritma dan model statistik yang digunakan oleh komputer untuk menyelesaikan pekerjaan tertentu tanpa diberikan instruksi secara eksplisit. Bagaimana mesin dapat memahami input yang berbeda-beda? Mesin mempelajari pola dari data historis. Dengan adanya pembelajaran mesin, komputer dapat mempelajari serangkaian data dan memprediksi hasil dari informasi tertentu di masa mendatang.

Mengapa harus Belajar Machine Learning?

Banyak yang mengatakan bahwa pembelajaran mesin merupakan masa depan dari teknologi. Pernyataan tersebut tercermin pada penerapan teknologi ini dan tingginya minat orang belajar machine learning yang semakin meningkat. Bayangkan betapa mudahnya untuk mencari rute menggunakan aplikasi seperti Waze atau Google Maps ketika berlibur ke suatu tempat baru. Machine Learning memungkinkan seseorang menemukan rute yang paling tepat untuk menuju ke suatu lokasi. Mesin dapat mengidentifikasi berbagai permasalahan yang terjadi di jalan dan memberitahu kepada pengguna untuk menghindari area tersebut. Dapat disimpulkan bahwa penerapan teknologi pembelajaran mesin akan meningkatkan efisiensi dan akurasi bagi khalayak umum dan juga bisnis yang kamu jalani.

Machine Learning tidak hanya diterapkan untuk industri e-commerce dan search engine saja. Jika kamu pernah bermain game, pemain komputer atau NPC yang kamu jumpai juga diciptakan melalui machine learning agar belajar menyesuaikan tingkat kesulitan yang diinginkan pemain. Industri game juga membutuhkan engineer machine learning.

Bagaimana Machine Learning Bekerja?

Cara kerja machine learning berbeda dengan pemrograman tradisional. Machine learning memungkinkan komputer untuk menggunakan algoritma yang secara otomatis menghasilkan formula dari data-data historis. Sebagai contoh, sebuah komputer diberi input foto aneka hewan yakni singa, kerbau, sapi, ayam, harimau, kucing, anjing, kelinci, dan tikus. Algoritma komputer akan mempelajari dari data tersebut dan mengklasifikasi manakah gambar yang termasuk hewan buas, peliharaan, dan hewan ternak atau tidak termasuk kategori sama sekali.

Akan membutuhkan rangkaian kode yang sangat panjang untuk membedakan jenis aneka hewan yang ada di dunia jika menggunakan pemrograman tradisional karena banyaknya faktor yang perlu diinput. Ini juga menjadi alasan mengapa kamu harus belajar machine learning.

Dimana Bisa Belajar Machine Learning?

Jika kamu ingin memperdalam pengetahuan tentang pembelajaran mesin, tersedia berbagai kursus machine learning di Udemy.com seperti yang “Pengenalan Pembelajaran Mesin (Intro to Machine Learning)" yang diajarkan oleh Afif Akbar. Kursus yang diajarkan beliau tersedia dalam Bahasa Indonesia dan closed caption Bahasa Inggris sehingga kamu akan lebih mudah memahami.

Bagi kamu yang belum tahu apa itu Udemy, Udemy adalah platform pembelajaran online terbesar di dunia yang memiliki lebih dari 30 juta anggota dan lebih dari 50 ribu instruktur. Tersedia berbagai kursus berbayar dan gratis yang bisa kamu pilih. Keunggulan belajar machine learning di Udemy antara lain adalah fitur Q&A dimana kamu bisa bertanya kepada instruktur tentang materi yang diajarkan, dan pengguna lain juga dapat menjawab permasalahan yang kamu hadapi. Kamu juga bisa menjawab pertanyaan orang lain sehingga pembelajaran terasa lebih interaktif.

Kursus yang kamu beli dapat diakses kapan saja tanpa terbatas waktu, menyesuaikan jadwal dan gaya belajar masing-masing. Saat ini sudah tersedia opsi pembayaran melalui gerai Alfamart dan Indomaret sehingga kamu tidak perlu repot ke ATM.

Sekian informasi tentang alasan mengapa harus belajar machine learning. Semoga artikel ini bermanfaat. Sampai jumpa di artikel berikutnya.