Mengapa Machine Learning?
Bayangkan jika kita bertugas mengembangkan sebuah aplikasi filter spam dengan pemrograman tradisional. Seperti inilah langkah-langkah konvensionalnya:
- Pertama kita akan mendefinisikan bagaimana sebuah email termasuk kategori spam atau tidak. Misalnya kita mengidentifikasi bahwa pada email spam umumnya terdapat kata-kata seperti “gratis”, “kaya”, “instan”, dan “murah”.
- Kita kemudian menulis algoritma untuk setiap pola yang kita temukan pada email spam. Program pun akan menandai sebuah email spam jika menemui pola terkait.
- Terakhir kita akan mengulangi langkah 1 dan 2 sampai program kita cukup baik untuk diluncurkan.
Karena kita menulis program menggunakan cara tradisional, hasilnya tentu daftar panjang berisi aturan-aturan rumit yang sulit maintain.
Mari bandingkan jika kita menggunakan ML untuk mengembangkan filter spam tersebut. ML akan secara otomatis mempelajari pola kata-kata yang menentukan sebuah email spam atau bukan. Program dengan ML pun menjadi relatif lebih sederhana dan mudah untuk dipelihara. Flowchart di bawah menunjukkan bagaimana alur pengembangan sebuah proyek Machine Learning.