Di era transformasi digital yang terus berkembang, istilah Machine Learning semakin sering terdengar. Teknologi ini menjadi salah satu pilar utama dalam inovasi digital. yang paling mengubah bisnis dan diprediksi mengubah masa depan, Machine Learning telah menjadi bagian tak terpisahkan dari kehidupan sehari-hari.
Machine Learning yang merupakan salah satu pengembangan dari teknologi Artificial Intelligence yang memungkinkan mesin mempelajari data, perilaku dan tren untuk membuat keputusan tanpa diprogram secara eksplisit. ML dapat membantu bisnis dalam merekomendasikan produk yang sesuai dengan selera dan karakter pelanggan, hingga mendeteksi penipuan dalam sektor keuangan. Dalam artikel ini, kita akan menjelajahi seluk beluk konsep Machine Learning serta tantangan implementasinya untuk bisnis.
Apa itu Machine Learning?
Machine Learning adalah teknologi pengembangan algoritma dan model statistik yang digunakan oleh sistem komputer untuk menjalankan tugas tanpa instruksi eksplisit, namun mengandalkan penggunaan data, pola, dan algoritma. Teknologi ini dikembangkan untuk bisa belajar dengan sendirinya dengan menganalisa data tanpa perlu diprogram ulang atau diperintah oleh pengguna dan secara bertahap meningkatkan akurasinya.
Dengan kata lain, Machine Learning memiliki kemampuan untuk memperoleh data yang ada dengan perintahnya sendiri, kemudian mempelajarinya sehingga dapat melakukan tugas tertentu. ML dapat belajar dan menganalisa data berdasarkan data yang diberikan di awal pengembangan dan saat digunakan sesuai dengan teknik atau metode tertentu. Hal ini yang memungkinkan Machine Learning mampu memprediksi hasil yang lebih akurat melalui pemrosesan data historis berjumlah besar dan mengidentifikasi pola data.
Apa Perbedaan Artificial Intelligence dan Machine Learning?
Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML) merupakan dua teknologi berbeda. Jika AI adalah simulasi kecerdasan manusia dalam mesin yang diprogram untuk berpikir dan meniru tindakan manusia, maka ML adalah bentuk pengembangan dari AI yang fokus pada pengembangan sistem yang dapat belajar dari data untuk meningkatkan performa. Secara detail, berikut perbedaan utama antara AI dan ML
| Fitur | Artificial Intelligence | Machine Learning |
| Definisi | Simulasi kecerdasan manusia dalam mesin. | Sub pengembangan AI yang fokus pada pembelajaran data. |
| Tujuan | Menyelesaiakan tugas yang membutuhkan kecerdasan manusia. | Memungkinkan komputer untuk belajar dari data tanpa perlu diprogram secara eksplisit. |
| Metode | Berbagai metode, termasuk rule-based systems, neural networks, genetic algorithms. | Algoritma pembelajaran seperti supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning. |
| Contoh aplikasi | Chatbot, sistem rekomendasi, mobil self-driving. | Pengenalan wajah, deteksi fraud, dan prediksi pasar saham. |
Mengapa Machine Learning Penting di Era Transformasi Digital?
Machine Learning kini bukan lagi sekadar alat tambahan, tetapi telah menjadi fondasi untuk membantu bisnis mendorong pertumbuhan dan membuka aliran pendapatan baru di era transformasi digital. ML memungkinkan perusahaan menyelesaikan berbagai masalah yang menantang dengan pemrosesan data untuk membantu pengambilan keputusan yang lebih baik.
Berikut lima alasan utama yang menjadikan ML sebagai pilar utama untuk mendorong transformasi digital suatu perusahaan.
- Analisis data bervolume besar lebih cepat dan akurat untuk menemukan pola, tren, dan insight berharga untuk pengambilan keputusan bisnis lebih baik.
- Otomatisasi tugas berulang dan memakan waktu, sekaligus mengurangi human error dan SDM dapat fokus pada tugas yang lebih strategis.
- Rekomendasi produk dan layanan lebih relevan dengan kebutuhan dan preferensi pelanggan. Perusahaan dapat memahami perilaku pelanggan dan meningkatkan pengalaman yang lebih personal untuk pengembangan produk dan layanan yang lebih personal.
- Mendorong inovasi di berbagai sektor, mulai dari rekomendasi produk, deteksi penipuan, hingga mendiagnosa penyakit.
- Pengembangan AI yang lebih canggih sesuai dengan kebutuhan bisnis secara spesifik, termasuk asisten virtual yang dapat memahami perintah suara dan memberikan respons secara relevan.
Bagaimana Cara Kerja Machine Learning?
Cara kerja Machine Learning berbeda-beda sesuai dengan teknik atau metode pembelajaran yang digunakan. ML sejatinya merupakan hubungan matematis antara semua kombinasi data input dan output.
Namun, pada dasarnya cara kerja ML masih sama, meliputi pengumpulan data, eksplorasi data, pemilihan model atau teknik, memberikan pelatihan terhadap model yang dipilih dan mengevaluasi hasil dari ML. Dengan kata lain, setiap algoritma ML dibangun di seputar fungsi matematikanya yang dapat dimodifikasi sesuai teknik atau metode tertentu.
Secara umum sistem pembelajaran algoritma ML dapat bekerja dengan tiga cara berikut:
- Proses pengambilan keputusan: algoritma secara umum digunakan untuk memprediksi atau membuat klasifikasi berdasarkan data masukan yang dapat dilabeli atau tidak untuk menghasilkan estimasi mengenai suatu pola dalam data.
- Fungsi kesalahan: mengevaluasi prediksi model untuk membuat perbandingan dengan menilai keakuratan model.
- Proses optimasi model: jika model dapat lebih sesuai dengan titik data dalam set pelatihan, maka bobot disesuaikan untuk mengurangi perbedaan antara contoh yang diketahui dan estimasi model. Algoritma ini akan mengulang proses evaluasi dan optimalisasi berulang untuk memperbarui bobot secara otomatis hingga ambang batas akurasi terpenuhi.
Bagaimana Bisnis Menggunakan Machine Learning?
Untuk memastikan bisnis sukses mengimplementasikan Machine Learning, perlu pengaturan ulang pekerjaan menjadi tugas-tugas terpisah di mana ada beberapa yang dapat dilakukan oleh ML dan yang lainnya memerlukan campur tangan manusia. Sejauh ini, bisnis sudah menggunakan ML dalam sejumlah cara berikut ini.
Algoritma Rekomendasi Produk dan Layanan
ML mempelajari perilaku dan kebiasaan pengguna ketika mengakses suatu layanan atau aplikasi, seperti tweet yang ingin ditampilkan di linimasa Twitter, iklan atau konten yang disukai untuk dibagikan di wall Facebook, hingga rekomendasi film dan video di Netflix dan YouTube.
Analisis Gambar dan Deteksi Objek
Kemampuan analisis gambar untuk mendapatkan informasi yang berbeda, seperti belajar mengidentifikasi orang dan membedakannya. Pengelola pusat perbelanjaan dapat menggunakan ML untuk menganalisis jumlah mobil di parkiran untuk mempelajari kinerja perusahaan dan tingkat kunjungan pelanggan.
Deteksi Penipuan
Identifikasi kemungkinan kecurangan pada transaksi kartu kredit dengan mempelajari pola berbelanja, upaya log in, email spam, atau tempat yang biasa dikunjungi.
Layanan Pelanggan Otomatis atau Chatbot
Saat ini sudah banyak perusahaan yang menggunakan chatbot untuk memudahkan interaksi pelanggan dengan perusahaan. Algoritma ini menggunakan ML dan Natural Language Processing dengan bot yang mempelajari rekaman percakapan sebelumnya untuk memberikan respons yang tepat.
Mobil Otonom
Sebagian besar teknologi di balik mobil otonom didasarkan pada ML, khususnya deep learning.
Pencitraan dan Diagnostik Medis
ML dapat dilatih untuk memeriksa gambar medis atau informasi lain untuk mendiagnosa suatu pengakit. Misalnya menggunakan alat yang dapat memprediksi risiko kanker berdasarkan hasil pemeriksaan mamografi.
Contoh Use Cases Machine Learning
Machine Learning telah banyak digunakan oleh sejumlah industri, berikut beberapa di antaranya.
Manufaktur
Machine Learning dapat mendukung pemeliharaan prediktif, kontrol kualitas, dan riset untuk meningkatkan solusi logistik yang mencakup aset, supply chain, dan manajemen inventaris.
Layanan Kesehatan
Perkembangan sensor telah menghasilkan data kesehatan yang akurat untuk membantu dokter memberikan diagnosa dan perawatan secara real-time.
Jasa Keuangan
ML dapat meningkatkan kemampuan analitik dan regulasi risiko sehingga investor dapat mengidentifikasi peuang baru dengan menganalisis pergerakan pasar saham, mengevaluasi pengelola investasi global, hingga melakukan kalibrasi portofolio keuangan. Teknologi ini juga dapat membantu mengidentifikasi pinjaman berisiko tinggi dan mengurangi tanda-tanda penipuan.
Ritel
Kecanggihan ML dapat membantu sektor ritel dalam meningkatkan layanan pelanggan, manajemen stok, pemasaran upselling dan lintas platform online dan offline).
Media dan Hiburan
Perusahaan media dan hiburan mengimplementasikan ML untuk dapat memahami audiens dengan lebih baik dan memberikan konten ayang imersif, terpersonalisi dan sesuai permintaan. Deployment algoritma ML bertujuan untuk mendesain trailer dan iklan, memberikan rekomendasi konten yang lebih personal, hingga menyederhanakan proses produksi.
Computer Vision
Computer vision merupakan teknologi yang secara otomatis mampu mengenali dan menjelaskan gambar secara akurat dan efisien. Teknologi ini kini dapat mengakses banyak gambar dan video dari berbagai sumber seperti smartphone, kamera lalu lintas, sistem keamanan, dan perangkat lainnya. Computer vision menggunakan ML untuk memproses data secara akurat untuk identifikasi objek dan face recognition, serta melakukan klasifikasi, rekomendasi, pemantauan, dan deteksi.
Tantangan Implementasi Machine Learning
Di balik kemudahan yang diberikan oleh Machine Learning, dalam proses penerapannya tentu memberikan sejumlah tantangan terkait teknologi AI yang berpotensi memicu masalah bagi bisnis. Beberapa tantangan yang dimaksud di antaranya.
Singularitas Teknologi
Singularitas teknologi atau kecerdasan super didefinisikan sebagai kecerdasan yang jauh mengungguli otak manusia terbaikhampir di semua bidang, termasuk kreativitas ilmiah, kebiaksanaan umum, dan keterampilan sosial. Kendati kecerdasan super tidak akan hadir di masyarakat dalam waktu dekat, namun gagasan tersebut menimbulkan perdebatan dan pertanyaan ketika mempertimbangkan penggunaan sistem otonom untuk kehidupan dan bisnis.
Dampak AI pada Pekerjaan
Ketika teknologi AI muncul, banyak kekhawatiran terkait hilangnya pekerjaan karena perannya tergantikan. Hal yang sama juga terjadi dengan kemunculan ML. Alih-alih kehilangan pekerjaan, ML justru mendorong pengalihan permintaan pekerjaan ke bidang lain ke peran yang dibutuhkan. Sementara tenaga kerja dibutuhkan untuk dapat menangani masalah yang lebih rumit dalam industri yang kemungkinan besar terpengaruh oleh pergeseran permintaan pekerjaan, seperti salah satunya layanan pelanggan.
Privasi
Aspek privasi kerpa menjadi perhatian, terutama yang terkait privasi, perlindungan, dan keamanan data. Kekhawatiran ini memungkinkan pembuat kebijakan dalam beberapa tahun terakhir mengambil langkah dengan membuat aturan untuk melindungi data pribadi secara ketat seperti GDPR, CCPA, dan UU PDP. Undang-undang ini memaksa perusahaan untuk memikirkan cara menyimpan dan menggunakan informasi pribadi pelanggan sebagai prioritas bisnis mereka. Dengan begitu, perusahaan dapat berusaha menghilangkan kerentanan dan peluang untuk pengawasan, peretasan, dan serangan siber.
Bias dan Diskriminasi
Kekhawatiran terkait bias dan diskriminasi pada sistem ML telah memicu banyak pertanyaan etika terkait penggunaan AI. Selain terkait fungsi SDM, bias dan diskriminasi juga dapat ditemukan dalam sejumlah aplikasi mulai dari software face recognition hingga algoritma sosial media yang dapat berujung pada diskriminasi rasial dan pelanggaran HAM.
Akuntabilitas
Karena tidak ada undang-undang yang secara spesifik mengatur praktik penggunaan AI, maka tidak ada mekanisme penegakan hukum yang nyata untuk praktik AI secara etis. Untuk itu ahli etika dan peneliti membuat panduan yang mengatur konstruksi dan distribusi model AI dalam masyarakat. Beberapa penelitian menunjukkan bahwa kombinasi tanggung jawab yang didistribusikan dan kurangnya pandangan ke depan terhadap konsekuensi potensial tidak kondusif untuk mencegah kerugian bagi masyarakat.
Untuk mengatasi sejumlah tantangan implementasi Machine Learning, Mega Buana Teknologi (MBT) menghadirkan solusi Stellar Cyber OpenXDR dan Supermicro.
Baca Juga: Catat! Ini 4 Alasan Mengapa Bisnis Harus Mengadopsi Cybersecurity Solutions
Stellar Cyber OpenXDR, Machine Learning
Stellar Cyber OpenXDR menggunakan Machine Learning untuk mendeteksi anomali dan perilaku buruk atau berisiko yang tidak diketahui, serta perilaku buruk atau berisiko yang diketahui di mana peringatan berbasis aturan tidak dapat mendeteksinya. Solusi ini menawarkan time to value melalui kemampuan integrasi, deteksi, dan korelasi yang bekerja langsung.
Dengan praktik terbaik cakupan deteksi yang luas dan profil pengumpulan sumber daya secara langsung, Stellar Cyber dapat mengotomatiskan alur kerja manual melalui pipeline data dan otomatisasi yang menjangkau pengumpulan, deteksi, korelasi, dan respons. OpenXDR menghadirkan solusi keamanan masa depan dengan integrasi dan normalisasi di semua sumber data. Untuk meningkatkan efisiensi analis, OpenXDR mengoperasikan platform yang menggabungkan berbagai kemampuan ke dalam satu pengalaman pengguna.
Stellar Cyber OpenXDR dilengkapi dengan fitur canggih berikut:
- Korelasi insiden otomatis: memberikan peringatan native, third-party, dan peringatan custom yang dikorelasikan ke dalam insiden, mengotomatiskan investigasi dan memberikan konteks langsung.
- Deteksi Multi-Modal: unsupervised ML, supervised ML, rules, dan deteksi edge (misalnya: IDS).
- Pengumpulan data disederhanakan: terintegrasi denganr atusan aplikasi bawaan dengan kemampuan untuk mengumpulkan data dari sumber on-premises atau cloud.
- Native sensor: sensor berbasis jaringan dan sensor server memberikan visibilitas di semua lingkungan, mengumpulkan sumber log, dan menjalankan IDS dan malware sandbox di edge.
- Respons: integrasi dua arah ke produk IT dan keamanan untuk tindakan manual dan otomatis dari Stellar Cyber.
- Multi-tenancy: pemisahan logis antara tenant dengan single customer instance untuk MSSP atau pemisahan unit bisnis.
Supermicro untuk Machine Learning IT Infrastruktur
Supermicro AI/ML hadir dengan platform hardware terbaik di kelasnya dengan Canonical Distribution of Kubernetes (CDK) yang siap pakai untuk perusahaan dan kemampuan penyimpanan software-defined dari Ceph. Solusi ini hadir dengan arsitektur yang mengitegrasikan jaringan, komputasi, dan penyimpanan dengan implementasi awal yang direkomendasikan mencakup kemampuan single rack untuk meningkatkan ke banyak multi rack sesuai kebutuhan.
Sebagai solusi end-to-end AI/ML yang mudah digunakan, Supermicro dapat menangani detail implementasi low-level sehingga developer, data scientist, dan admin IT dapat lebih produktif degan plaform yang sempurna untuk pelatihan ML dan kebutuhan inferensi. Dengan hasil yang kompetitif dan mengurangi waktu trainining, tim Anda dapat mempercepat workload aplikasi AI/ML yang membutuhkan banyak memori dan komputasi.
Supermicro dengan hardware, server, storage, dan jaringan yang dioptimalkan dan daya komputasi berkinerja tinggi hadir dengan infrastruktur AI/ML yang dapat mengidentifikasi tren dan pola Big Data, sekaligus mengambil tindakan tepat untuk workload ML. Dengan begitu, bisnismendapatkan hasil yang lebih baik dan waktu training lebih efisien.
Dengan komponen tersertifikasi, Supermicro memastikan optimalisasi TCO untuk kinerja terbaik. Manfaatkan keahlian, dukungan, dan layanan Supermicro yang mendukung TensorFlow, KubeFlow, dan Kubernetes untuk pemanfaatan resource yang lebih andal.
Implementasi Machine Learning yang Andal Bersama MBT
Saatnya bisnis Anda mengimplementasikan Machine Learning dengan solusi dari Stellar Cyber dan Supermicro bersama Mega Buana Teknologi (MBT). MBT sebagai bagian dari CTI Group didukung tim IT profesional, berpengalaman, dan bersertifikat yang siap membantu Anda untuk implementasi teknologi Machine Learning sesuai kebutuhan bisnis Anda.
Kami akan mendampingi mulai dari tahap konsultasi hingga after-sales support untuk memastikan implementasi yang bebas dari trial and error. Segera konsultasikan kebutuhan Anda dengan klik link ini untuk berkonsultasi dengan tim MBT.
Penulis: Ervina Anggraini – Content Writer CTI Group
