Machine Learning atau pembelajaran mesin, biasa disingkat "ML", adalah jenis kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI) yang "belajar" atau beradaptasi dari waktu ke waktu. Alih-alih mengikuti aturan statis yang dikodekan dalam suatu program, teknologi ML mengidentifikasi pola input dan berisi algoritme yang berkembang seiring waktu.
Machine Learning memiliki beragam aplikasi, banyak di antaranya sekarang menjadi bagian dari kehidupan sehari-hari. Di bawah ini adalah beberapa contoh:
- Diagnosa medis
- Kendaraan otonom
- Penargetan iklan online – Iklan Google AdSense dan Facebook
- Speech recognition – Asisten Google, Amazon Alexa, Microsoft Cortana, dan Apple Siri
- Machine Learning – Pencarian gambar Google, pengenalan wajah di Facebook dan di Apple Photos
Contoh Kendaraan Mengemudi Sendiri
Kendaraan otonom menggabungkan machine learning untuk meningkatkan keamanan dan keandalannya. Mobil self-driving yang menggunakan kecerdasan buatan tradisional dapat merespons kondisi jalan apa pun yang telah diprogram untuk ditangani. Namun, jika perangkat lunak menemui input yang tidak dikenali, mobil mungkin default ke tindakan keamanan cadangan, seperti memperlambat, menghentikan, atau memerlukan penggantian manual.
Machine Learning dapat memungkinkan kendaraan untuk mengenali peristiwa dan objek yang belum diprogram secara eksplisit dalam kode sumber. Sebagai contoh, sebuah mobil mungkin diprogram untuk mengenali lampu jalan, tetapi tidak menyalakan lampu pada barikade konstruksi. Dengan belajar dari pengalaman — mungkin merekam perilaku mengemudi pengemudi manusia — mobil akan mulai mengenali hambatan konstruksi dan meresponsnya dengan tepat.
Teknologi ML memungkinkan kendaraan otonom untuk membedakan objek di jalan, seperti mobil, sepeda, manusia, dan hewan. Ini juga membantu mobil mengemudi lebih andal dalam kondisi cuaca yang tidak sempurna dan di jalan tanpa garis yang jelas. Tujuannya agar kendaraan dapat melaju seperti manusia sekaligus menghindari kesalahan yang disebabkan oleh kesalahan manusia.