Pembelajaran mesin (Machine Learning) adalah teknologi yang sangat penting bagi bisnis, yang memungkinkan mereka mendapatkan wawasan, mengotomatiskan proses, dan membuat keputusan yang lebih baik. Untuk mengimplementasikannya, dibutuhkan perencanaan yang matang, analisis data, dan keahlian. Perusahaan di berbagai industri memanfaatkan machine learning untuk meningkatkan efisiensi, mengurangi biaya, dan mencapai pertumbuhan. Masa depan pembelajaran mesin dalam bisnis memiliki peluang yang menarik, termasuk alat pembelajaran mesin otomatis, AI generatif, AI yang dapat dijelaskan, komputasi di perangkat, kolaborasi manusia dan mesin, pembelajaran terpadu, dan kemajuan dalam rezim data rendah.
Dengan kemampuan luar biasa untuk menganalisis data dalam jumlah besar dan mendapatkan wawasan dari data tersebut, machine learning telah menjadi teknologi yang sangat penting bagi dunia bisnis. Banyak bisnis yang menggunakan machine learning untuk merampingkan proses mereka dan mendapatkan keunggulan kompetitif. Namun, pemanfaatan machine learning yang efektif ke dalam bisnis membutuhkan perencanaan dan eksekusi yang matang. Kita akan membahas bagaimana machine learning dapat diterapkan secara hati-hati ke dalam bisnis dan bagaimana berbagai bisnis memanfaatkan machine learning untuk pertumbuhan.
Apa itu Machine Learning dan Bagaimana Cara Menerapkannya dalam Bisnis?
Machine learning adalah cabang dari kecerdasan buatan yang berhubungan dengan pembelajaran dari data untuk membuat prediksi dan keputusan. Kemampuan untuk mengubah data menjadi keputusan yang tepat telah menjadikan machine learning sebagai alat yang penting bagi dunia bisnis, dengan banyak perusahaan yang menggunakannya untuk mendapatkan wawasan, mengotomatisasi proses, dan membuat keputusan yang lebih baik.
Machine learning pada dasarnya terdiri dari berbagai algoritma yang dapat dilatih menggunakan data untuk meningkatkan efisiensinya dalam melakukan tugas-tugas tertentu. Algoritme biasanya dilatih menggunakan tiga metode yang disebut sebagai pembelajaran terawasi (di mana algoritme dilatih pada data berlabel), pembelajaran tanpa pengawasan (di mana algoritme dilatih pada data yang tidak berlabel), dan pembelajaran penguatan (di mana algoritme belajar dengan menerima umpan balik atas tindakannya).
Implementasi machine learning dalam bisnis membutuhkan perencanaan yang matang, analisis data, dan keahlian untuk memanfaatkan potensinya secara maksimal dan mencapai hasil yang diinginkan. Dalam hal ini, alur kerja yang umum untuk pembelajaran mesin dan pertimbangan utama yang perlu diingat pada setiap langkah alur kerja adalah sebagai berikut:
- Menentukan tujuan
Tujuan penerapan machine learning ke dalam bisnis harus didefinisikan dengan jelas sejak awal. Hal ini melibatkan keputusan strategis karena membutuhkan penyelarasan tujuan dari inisiatif pembelajaran mesin dengan strategi bisnis secara keseluruhan. Penting juga untuk memutuskan hasil yang diinginkan pada tahap ini.
- Pengumpulan dan pra-pemrosesan data
Setelah menentukan tujuan, langkah selanjutnya adalah menganalisis data yang tersedia untuk mengetahui relevansinya dalam mencapai tujuan yang diberikan. Tugas ini mungkin memerlukan pengumpulan dan integrasi data dari sumber lain untuk memenuhi tujuan. Dalam hal ini, perlu dibuat proses dan mekanisme pengumpulan data yang efisien. Karena algoritma pembelajaran mesin belajar dari data, kualitas dan ketersediaan data memainkan peran penting dalam keberhasilan sistem pembelajaran mesin. Dalam hal ini, sangat penting untuk memastikan ketersediaan, akurasi, dan konsistensi data. Oleh karena itu, pra-pemrosesan data sangat penting untuk meningkatkan kualitas data. Hal ini biasanya mencakup tugas-tugas seperti pembersihan data, menangani nilai yang hilang, menangani ketidakseimbangan data, pemilihan dan ekstraksi fitur, dll.
- Pemilihan algoritma
Pembelajaran mesin terdiri dari beberapa algoritma, masing-masing dengan kemampuan dan karakteristik pemecahan masalah yang berbeda. Pemilihan algoritma biasanya bergantung pada jenis masalah, ukuran dan kompleksitas data, sumber daya yang tersedia, dan beberapa pertimbangan lain seperti kebutuhan interpretasi. Algoritme pembelajaran mesin sering kali bersifat kotak hitam, sehingga tidak dapat diandalkan untuk aplikasi yang sangat penting bagi keselamatan seperti perawatan kesehatan. Oleh karena itu, kemampuan interpretasi dapat menjadi faktor penting saat memilih algoritme pembelajaran mesin.
- Pelatihan algoritme
Setelah pemilihan, algoritme dilatih menggunakan data yang dikumpulkan. Dalam hal ini, sangat penting untuk menerjemahkan tujuan yang diperlukan dengan benar ke dalam formulasi matematis (dikenal sebagai fungsi objektif atau fungsi biaya). Fungsi objektif berfungsi sebagai prinsip panduan untuk melatih algoritme, memungkinkan algoritme untuk menyesuaikan parameternya secara berulang-ulang dan meningkatkan kinerjanya berdasarkan objektif atau tujuan yang diinginkan. Proses pelatihan juga melibatkan pencarian hiper-parameter yang sesuai (yaitu, pilihan desain yang ditentukan manusia) untuk algoritme, yang biasanya dilakukan melalui uji coba dan kesalahan.
- Pengujian algoritma
Setelah algoritme dilatih, algoritme diuji untuk melihat seberapa baik kinerjanya pada data baru yang belum pernah ada sebelumnya. Hal ini memberikan gambaran tentang seberapa akurat model tersebut dan apakah model tersebut cocok untuk digunakan. Dalam hal ini, sangat penting untuk memilih dataset pengujian dengan hati-hati yang benar-benar dapat mencerminkan kinerja algoritme di dunia nyata. Bias yang ada dalam data pelatihan juga dapat menyebabkan algoritme pembelajaran mesin membuat keputusan yang tidak adil atau diskriminatif. Dalam hal ini, sangat penting untuk menguji dan memastikan keadilan dan transparansi sistem machine learning.
- Menerapkan Algoritma
Jika model berkinerja baik pada data uji, maka model tersebut akan digunakan di dunia nyata untuk membuat prediksi atau keputusan. Dalam hal ini, penting untuk mempertimbangkan skalabilitas algoritma (yaitu kemampuannya untuk menangani kumpulan data yang besar) dan efisiensi (yaitu kemampuannya untuk bekerja secara real-time dengan prediksi yang cepat dan responsif). Penting juga untuk mempertimbangkan bahwa sistem pembelajaran mesin membutuhkan pemantauan berkelanjutan untuk memeriksa perubahan pola data, dan pemeliharaan untuk beradaptasi dengan pola yang berubah. Lingkungan dunia nyata tempat sistem pembelajaran mesin diterapkan bersifat dinamis dan terus berkembang, seperti preferensi pengguna. Oleh karena itu, algoritme machine learning harus terus dipantau dan diadaptasi untuk mencerminkan perubahan ini.
Itu yang perlu kamu ketahui sebelum implementasi untuk Machine Learning. Tidak perlu khawatir jika tidak mengerti apa yang harus dilakukan. Karena Berca Hardayaperkasa akan membantu tim perusahaan kamu di Marketing@berca.co.id atau WhatsApp Berca.
