SEJARAH
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 syaraf, dan
studi mengenai intelijen 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 pembelajaran mesin dan mendapatkan hasil diatas
96% untuk ke akuratan dari percobaannya. Setelah Yarowsky banyak orang-orang
yang melakukan percobaan menggunakan pembelajaran mesin dan mendapatkan hasil
yang memuaskan, dari sinilah pembelajaran mesin dapat semakin berkembang hingga
hari ini .
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 pembelajaran mesin berkaitan dengan studi, desain dan pengembangan dari
suatu algoritma yang dapat memampukan 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 algoritma dari pembelajaran mesin
digunakan.
TIPE ALGORITMA
Algoritma dalam
pembelajaran mesin dapat dikelompokkan berdasarkan masukan dan keluaran yang
diharapkan dari algoritma.
·
Pembelajaran terarah (supervised
learning) membuat fungsi yang memetakan masukan ke keluaran yang dikehendaki.
Misalnya pengelompokan (klasifikasi).
Merupakan algoritma yang belajar berdasarkan
sekumpulan contoh pasangan masukan-keluaran yang diinginkan dalam jumlah yang
cukup besar. Algoritma ini mengamati contoh-contoh tersebut dan kemudian
menghasilkan sebuah model yang mampu memetakan masukan yang baru menjadi
keluaran yang tepat .
Salah satu contoh yang paling sederhana adalah
terdapat sekumpulan contoh masukan berupa umur seseorang dan contoh keluaran
yang berupa tinggi badan orang tersebut. Algoritma pembelajaran melalui contoh
mengamati contoh-contoh tersebut dan kemudian mempelajari sebuah fungsi yang
pada akhirnya dapat “memperkirakan” tinggi badan seseorang berdasarkan masukan
umur orang tersebut.
Algoritma ini mempunyai tujuan untuk
mempelajari dan mencari pola-pola menarik pada masukan yang diberikan .
Meskipun tidak disediakan keluaran yang tepat secara eksplisit. Salah satu
algoritma unsupervised learning yang paling umum digunakan
adalah clustering/pengelompokan .
Contoh unsupervised learning dalam
dunia nyata misalnya seorang supir taksi yang secara perlahan-lahan
menciptakan konsep “macet” dan “tidak macet” tanpa pernah diberikan contoh oleh
siapapun .
·
Pembelajaran semi terarah (semi-supervised learning):
Tipe ini menggabungkan antara Supervised dan Unsupervised untuk menghasilkan
suatu fungsi.
Algoritma pembelajaran semi terarah
menggabungkan kedua tipe algoritma di atas, di mana diberikan contoh
masukan-keluaran yang tepat dalam jumlah sedikit dan sekumpulan masukan yang
keluarannya belum diketahui. Algoritma ini harus membuat sebuah rangkaian
kesatuan antara dua tipe algoritma di atas untuk dapat menutupi kelemahan pada
masing-masing algoritma.
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 (pembelajaran terarah). Akan tetapi, pada kenyataannya
beberapa orang sering kali berbohong tentang umur mereka sehingga
menimbulkan noise pada data. Oleh karena itu, digunakan juga
pembelajaran tak terarah agar dapat saling menutupi kelemahan masing-masing,
yaitu noise pada data dan ketiadaan contoh
masukan-keluaran .
·
Reinforcement learning: Tipe ini mengajarkan bagaimana cara
bertindak untuk menghadapi suatu masalah, yang suatu tindakan itu mempunyai
dampak.
Adalah sebuah algoritma pembelajaran 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 .
·
Pembelajaran berkembang (developmental learning algorithm)
adalah sebuah bidang yang bertujuan untuk mempelajari mekanisme pengembangan,
arsiterktur, dan batasan yang memungkinkan dibuatnya metode pembelajaran yang
berlaku seumur hidup, serta bersifat terbuka terhadap kemampuan dan pengetahuan
untuk dipasangkan kepada mesin .
·
Transduction: Tipe ini hampir mirip dengan Supervised Learning,
tapi tidak secara jelas untuk membangun suatu fungsi melainkan mencoba
memprediksi output baru yang berdasarkan dari input baru, masukan pelatihan
input dan output
·
Learning to learn: Tipe ini menggunakan algoritma untuk
mempelajari yang sebelumnya.
CONTOH
Pendekatan :
Decision Tree / Pohon keputusan
Pembelajaran 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 pembelajaran 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. Pembelajaran pohon keputusan merupakan representasi sederhana untuk
contoh pengklasifikasian. Pembelajaran pohon keputusan merupakan salah
satu teknik dari supervised learning. Terdapat banyak
algoritma 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.
Artificial Neural Network / Jaringan Syaraf Tiruan (JST)
JST adalah sebuah
algoritma 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 didalam komputer digital .
Clustering / Pengelompokan
Pengelompokan
merupakan salah satu pembelajaran yang tergolong dalam pembelajaran 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 .
Algoritma 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” .
Bayesian Network / Jaringan Bayes
Bayesian network diciptakan
karena adanya penelitian 'Alasan Probabilistik dalam Kecerdasan Sistem oleh
Judea Pearl (1988) yang menuntun pada diterimanya probabilitas dan teori
keputusan dalam kecerdasan buatan. Bayesian Network secara
formal diciptakan untuk memungkinkan representasi yang efisien, dan penalaran
yang teliti dengan, pengetahuan pasti. Bayesian network memungkinkan
untuk dapat belajar dari pengalaman serta menggabungkan kecerdasan buatan yang
terbaik dan jaringan syaraf. Bayesian network merupakan
keluarga dari model graf probabilistik. Struktur graf ini digunakan untuk
merepresentasikan pengetahuan dari suatu domain yang belum pasti. Nantinya
setiapnode yang ada pada graf merepresentasikan variabel acak,
dimana sisi-sisi antar node tersebut merepresentasikan
probabilitas ketergantungan antar variabel yang acak tersebut.
Inductive logic programming / Pemrograman
logika induktif
Pemrograman logika
induksi merupakan salah satu pendekatan pembelajaran mesin yang mempelajari
konstruksi induktif dalam bentuk first-order berdasarkan
contoh dan latar belakang pengetahuan yang ada. Pendekatan ini menekankan pada
representasi dari hipotesis sebagai program logika.
Contohnya pada pembelajaran
relasi keluarga dari data yang diberikan. Proses klasifikasi dilakukan dengan
memproses latar belakang pengetahuan, hipotesis, dan deskripsi yang diberikan.
Deskripsi akan terdiri dari istilah seperti Father(Philip, Charles), Mother(Mum,
Margaret), dan lainnya. Pada awalnya, belum latar belakang pengetahuan yang
dapat digunakan. Sehingga memunculkan beberapa hipotesis seperti Grandparent(x,y).
Seiring berjalannya waktu, latar belakang pengetahuan akan terus meningkat dan
menemukan bahwa Parent(x,y) ⟺ [Mother(x,y) V Father(x,y)].
Dengan demikian, definisi dari Grandparent dapat dikurangi
menjadi Grandparent(x,y) ⟺ [∃z Parent(x,z) ∧ Parent(z,y)] .
Manfaat dan contoh
Pembelajaran mesin
menjaganya agar tetap sederhana, sebuah algoritma dikembangkan untuk mencatat
perubahan dalam data dan berevolusi dalam desain itu untuk mengakomodasi temuan
baru. Seperti diterapkan untuk analisis prediktif, fitur ini memiliki dampak
luas mulai pada kegiatan yang biasanya dilakukan untuk mengembangkan, menguji,
dan memperbaiki algoritma untuk tujuan tertentu. Aplikasi untuk pembelajaran
mesin termasuk:
·
Machine perception
·
Computer vision, including object recognition
·
Natural language processing
·
Syntactic pattern recognition
·
Machine learning
·
Medical diagnosis
·
Bioinformatics
·
Brain-machine interfaces
·
Cheminformatics
·
Detecting credit card fraud
·
Stock market analysis
·
Classifying DNA sequences
·
Sequence mining
·
Speech and handwriting recognition
·
Games
·
Software engineering
·
Adaptive websites
·
Robot locomotion
·
Computational advertising
·
Computational finance
·
Structural health monitoring
·
Sentiment analysis (or opinion mining)
·
Affective computing
·
Menerima Informasi
·
Recommender systems
Meskipun Machine
Learning tidak dapat secara efektif memprediksi jengkel pengguna, kita masih
percaya bahwa masih banyak yang bisa dilakukan untuk mencapai hasil yang lebih
baik pada proyek ini. Pertama-tama, kumpulan data kami adalah kecil untuk
metode pembelajaran mesin, kami ingin mengumpulkan lebih banyak data untuk
melihat apakah meningkatkan hasil kami sama sekali. Hal lain yang kita ingin
mencoba adalah mengubah permainan yang memainkan pengguna . Karena kita
menggunakan jenis permainan penembak, banyak " menumbuk tombol "
adalah terlibat. Sesuatu yang lebih seperti permainan balap dapat bekerja lebih
baik untuk mendeteksi gangguan dengan sensor gaya, karena ada lebih banyak
tombol memegang terlibat daripada dengan game jenis shooter. Sebuah permainan
balap juga dapat memperkenalkan lebih terkait game stres dari sebuah permainan
yang melibatkan menembak.
