Pembelajaran Mesin (ML) adalah bidang kecerdasan buatan (AI) yang memungkinkan program komputer belajar dari data secara otomatis dan mandiri. Hal ini bertujuan untuk membangun sistem yang mampu berkembang berdasarkan pengalaman dari waktu ke waktu, tanpa diprogram secara khusus untuk melakukan hal tersebut. ML menggunakan algoritma yang menafsirkan data dan membuat keputusan berdasarkan informasi yang tersedia.
Algoritme ML menggunakan berbagai metode seperti pembelajaran terawasi, pembelajaran tanpa pengawasan, pembelajaran penguatan, dan pembelajaran mendalam. Pembelajaran yang diawasi melibatkan pelatihan mesin untuk mengidentifikasi pola dalam kumpulan data, yang digunakan untuk menghasilkan prediksi tentang data selanjutnya. Pembelajaran tanpa pengawasan mencari pola dalam data dan mengidentifikasi kelompok dalam data tersebut, serta outlier. Pembelajaran penguatan bekerja dengan menetapkan tujuan dan memberikan penghargaan untuk hasil tertentu, mendorong mesin untuk memilih hasil yang paling tepat untuk mencapai tujuan tersebut. Pembelajaran mendalam menggunakan jaringan saraf tiruan yang terdiri dari beberapa lapisan untuk memproses data.
ML memiliki banyak kegunaan praktis dalam industri, mulai dari memprediksi perilaku pelanggan hingga mengoptimalkan rantai pasokan. Hal ini semakin banyak digunakan dalam aplikasi medis, seperti dalam diagnosis penyakit, serta dalam analisis pencitraan medis. Ini juga digunakan dalam pengenalan wajah, pengenalan suara, pemrosesan bahasa alami, robotika, dan permainan.
ML selalu berkembang seiring dengan upaya perancang perangkat lunak untuk menciptakan algoritme yang lebih baik yang dapat menyelesaikan tugas yang lebih kompleks. Hal ini diperlukan untuk tetap menjadi yang terdepan dalam bidang yang berkembang pesat. Seiring berjalannya waktu, ML akan menjadi semakin penting di dunia digital.
