Pemelajaran mesin
Pemelajaran mesin, cabang dari kecerdasan buatan, adalah disiplin ilmu yang mencakup perancangan dan pengembangan algoritme yang memungkinkan komputer untuk mengembangkan perilaku yang didasarkan pada data empiris, seperti dari sensor data basis data. Sistem pembelajar dapat memanfaatkan contoh (data) untuk menangkap ciri yang diperlukan dari probabilitas yang mendasarinya (yang tidak diketahui). Data dapat dilihat
sebagai contoh yang menggambarkan hubungan antara variabel yang diamati. Fokus besar penelitian pemelajaran mesin adalah bagaimana mengenali secara otomatis pola kompleks dan membuat keputusan cerdas berdasarkan data. Kesukarannya terjadi karena himpunan semua peri laku yang mungkin, dari semua masukan yang dimungkinkan, terlalu besar untuk diliput oleh himpunan contoh pengamatan
(data pelatihan). Karena itu pembelajar harus merampatkan (generalisasi) perilaku dari contoh yang ada untuk menghasilkan keluaran yang berguna dalam kasus-kasus baru.
Mesin disini adalah mesin dalam pengertian lebih mendekati 'sistem' bukan mesin mekanik. Istilah pemelajaran pertama kali muncul dalam disiplin ilmu kecerdasan buatan. Pemelajaran berarti menambah pengetahuan, memahami dengan belajar, mengikuti perintah. Pemelajaran mesin merupakan salah satu cabang dari kecerdasan buatan yang membahas mengenai pembangunan sistem yang didapat
berdasarkan pada pemelajaran data, atau sebuah studi yang mempelajari cara untuk memprogram sebuah komputer untuk belajar. Inti dari pemelajaran mesin adalah representasi dan generalisasi. Pada tahun 1959, Arthur Samuel mendefinisikan bahwa pemelajaran mesin adalah bidang studi yang memberikan kemampuan untuk belajar tanpa diprogram secara eksplisit. Kemampuan belajar yang menjadi dominan ditentukan
oleh kemampuan perangkat lunak atau alogaritmanya. Implementasi kemampuan belajar dapat dicapai dengan berbagai teknik, ada yang menggunakan kaidah ("rule"), ada yang menggunakan statistika, ada yang menggunakan pendekatan fisiologi yaitu sistem saraf manusia atau disebut dengan ANN (Artificial Neural Network) atau jaringan saraf tiruan. Pemelajaran mesin dapat berfungsi untuk beradaptasi dengan suatu keadaan yang baru, serta untuk mendeteksi dan memperkirakan suatu pola.
Pada tahun 1951, John McCarthy yang baru saja mendapatkan gelar PhD meyakinkan Minsky, Claude Shannon, dan Nathaniel Rochester untuk membantunya membawa peneliti Amerika Serikat yang memiliki ketertarikan pada teori automata, jaring saraf, dan studi mengenai kecerdasan menjadi satu. Mereka mengorganisir sebuah lokakarya di Dartmouth College di Hanover, New Hampshire pada tahun 1956. Pada saat itulah dianggap menjadi
tahun lahirnya kecerdasan buatan. Sejak awal, para peneliti kecerdasan buatan tidak segan membuat prediksi mengenai keberhasilan dari kecerdasan buatan ini. Pada awalnya kecerdasan buatan berkembang cukup pesat, hal ini disebabkan karena ekspektasi yang terlalu tinggi dari para peneliti di bidang ini. Hingga pada tahun 1974, bidang kecerdasan buatan mulai kurang
diminati. Sampai pada tahun 1980, ketertarikan terhadap kecerdasan buatan sebagai bidang penelitian mulai bangkit kembali. Salah satu yang mendukung hal ini adalah hasil kerja Yarowsky (1995), ia melakukan percobaan menggunakan pemelajaran mesin dan mendapatkan hasil diatas 96% untuk ke akuratan dari percobaannya. Setelah Yarowsky banyak orang-orang yang melakukan percobaan menggunakan
pemelajaran mesin dan mendapatkan hasil yang memuaskan, dari sinilah pemelajaran mesin dapat semakin berkembang hingga hari ini.
Penggalian data ("data mining") adalah sebuah proses untuk menemukan pengetahuan, ketertarikan, dan pola baru dalam bentuk model yang deskriptif, dapat dimengerti, dan prediktif dari data dalam skala besar. Dengan kata lain "data mining" merupakan ekstraksi atau penggalian pengetahuan yang diinginkan dari data dalam jumlah yang sangat besar.
Dari definisi diatas dapat disimpulkan bahwa pada pemelajaran mesin berkaitan dengan studi, desain dan pengembangan dari suatu algoritme yang dapat memungkinkan sebuah komputer dapat belajar tanpa harus diprogram secara eksplisit. Sedangkan pada "data mining" dilakukan proses yang dimulai dari data yang tidak terstruktur lalu diekstrak agar mendapatkan suatu pengetahuan ataupun sebuah pola yang belum diketahui. Selama proses "data mining" itulah algoritme dari pemelajaran mesin digunakan.
Algoritme dalam pemelajaran mesin dapat dikelompokkan berdasarkan masukan dan keluaran yang diharapkan dari algoritme. Misalnya sebuah sistem yang dapat menebak umur seseorang berdasarkan foto orang tersebut. Sistem tersebut membutuhkan beberapa contoh, misalnya yang didapatkan dengan mengambil foto seseorang dan menanyakan umurnya (pemelajaran terarah). Akan tetapi, pada kenyataannya beberapa orang sering kali
berbohong tentang umur mereka sehingga menimbulkan "noise" pada data. Oleh karena itu, digunakan juga pemelajaran tak terarah agar dapat saling menutupi kelemahan masing-masing, yaitu "noise" pada data dan ketiadaan contoh masukan-keluaran. Adalah sebuah algoritme pemelajaran yang diterapkan pada agen cerdas agar ia dapat menyesuaikan dengan kondisi dilingkungannya, hal ini
dicapai dengan cara memaksimalkan nilai dari hadiah '"reward"' yang dapat dicapai. Suatu hadiah didefinisikan sebuah tanggapan balik '"feedback"' dari tindakan agen bahwa sesuatu baik terjadi.Sebagai contoh, sangatlah sulit untuk memrogram sebuah agen untuk menerbangkan sebuah helikopter, tetapi dengan memberikan beberapa nilai negatif untuk menabrak,
bergoyang-goyang, serta melenceng dari jalur tujuan perlahan-lahan agen tersebut dapat belajar menerbangkan helikopter dengan lebih baik.
Pemelajaran pohon keputusan bisa dijadikan sebagai model prediktif yang dapat memetakan pengamatan sebuah pilihan ke kesimpulan target dari pilihan tersebut. Pohon keputusan memiliki pendekatan pemodelan prediksi menggunakan statistik, "data mining", dan pemelajaran mesin. Pada pohon keputusan ini "node"-"node" daunnya akan merepresentasikan label kelas, sedangkan cabangnya merepresentasikan kaitan dari
fitur-fitur yang dapat menuntun menuju label kelas yang ada. Pemelajaran pohon keputusan merupakan representasi sederhana untuk contoh pengklasifikasian. Pemelajaran pohon keputusan merupakan salah satu teknik dari "supervised learning". Terdapat banyak algoritme pohon keputusan, diantaranya adalah id3 ("iterative" "dichotomiser" 3), c4.5, "cart" ("classification" "and" "regression" "tree"), CHAID ("CHi"-"squared" "Automatic" "Interaction" "Detector"), MARS, dan lain-lain.
Sebagai contoh pohon keputusan dapat digunakan untuk penyaringan "email". Dengan memasukan fitur-fitur dari "email" yang telah ditentukan menjadi cabangnya, dan nantinya cabang-cabang tersebut memiliki daun yang dapat menentukan "email" tersebut masuk ke label yang mana yang telah tersedia.
JST adalah sebuah algoritme yang didesain untuk memodelkan cara kerja jaringan saraf dalam melakukan suatu pekerjaan atau fungsi tertentu. Jaringan ini biasanya diimplementasikan dengan menggunakan komponen elektronik atau disimulasikan dalam sebuah perangkat lunak di dalam komputer digital.
Pengelompokan merupakan salah satu pemelajaran yang tergolong dalam pemelajaran yang tidak memerlukan contoh ("unsupervised learning"). Definisi sederhana dari pengelompokan adalah sebuah proses untuk mengorganisasikan objek menjadi beberapa kelompok yang memiliki anggota yang mirip dalam hal tertentu. Algoritme pengelompokan menerima sekumpulan masukan dan kemudian membuat
sebuah pembagian (kelompok-kelompok) dari masukan tersebut. Dua masukan yang berada pada kelompok yang sama seharusnya memiliki banyak kesamaan dibandingkan dengan dua masukan yang berada pada kelompok yang berbeda.
Sebagai contoh, para astronom harus melakukan pengelompokan untuk menentukan tipe dari bintang-bintang berdasarkan data spektrum dari ratusan ribu bintang sehingga pada akhirnya mendapatkan istilah seperti ""red giant"" dan ""white dwarf"".