Artificial intelligence adalah teknologi gabungan yang sangat kompleks dengan kemungkinan yang hampir tidak terbatas, termasuk banyak elemen struktural dan himpunan bagian. Masing-masing dari mereka diperlukan untuk melakukan tugas-tugas tertentu, secara mandiri atau dalam kombinasi dengan yang lain. Pada artikel ini, kita akan membahas tentang analisis prediktif dan machine learning. Kita akan menganalisis kesamaan atau perbedaannya, di mana mereka digunakan dan mengapa yang satu tidak menggantikan tetapi melengkapi yang lain.
Definisi analisis prediktif
Analisis prediktif memperkirakan masa depan berdasarkan data yang dikumpulkan di masa lalu untuk menemukan kemungkinan pola dan perilaku. Ini berfokus pada memahami hubungan antara variabel-variabel dalam data dan menggunakannya untuk memprediksi hasil yang belum terjadi. Hal ini mengurangi kesalahan dengan menghilangkan faktor manusia yang terkenal buruk dan memunculkan ide-ide dan tren penting. Istilah “ analisis prediktif ” mengacu pada suatu pendekatan, bukan teknologi tertentu.
Cara kerja analisis prediktif
Teknik yang digunakan dalam analisis prediktif mencakup analisis deskriptif, pemodelan statistik dan matematika tingkat lanjut, penambangan data volume tinggi, dan algoritma AI. Agar volume besar ini dapat dianalisis dengan cepat dan efisien, diperlukan machine learning.
Analisis prediktif didasarkan pada pemodelan prognostikasi. Ini lebih merupakan ceruk ilmiah daripada sebuah proses. Analisis prediktif dan machine learning berjalan beriringan karena model prediktif biasanya menyertakan algoritma machine learning. Model ini dapat dilatih dari waktu ke waktu untuk merespons data atau nilai baru guna memberikan hasil yang dibutuhkan sebuah bisnis. Pemodelan prediktif memiliki banyak kesamaan dengan machine learning tetapi bukan merupakan hal yang identik.
Definisi machine learning
Machine learning adalah subbidang dari kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) yang fokus pada pengembangan algoritma yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data. Dalam machine learning, komputer mampu mengidentifikasi pola dan hubungan dalam data tanpa harus diprogram secara eksplisit. Ini membuat komputer dapat melakukan tugas-tugas yang berkaitan dengan prediksi dan pengambilan keputusan tanpa perlu instruksi manusia yang jelas.
Bagaimana cara kerja machine learning
Machine learning adalah subbidang artificial intelligence yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data dan memahami pola atau hubungan dalam data tersebut. Cara kerja machine learning dimulai dengan pengumpulan data yang relevan dari berbagai sumber, termasuk data historis atau saat ini. Data ini kemudian diproses dan dipersiapkan untuk analisis. Selanjutnya, data dibagi menjadi dua kelompok, yaitu data pelatihan (training data) dan data pengujian (testing data).
Model machine learning dibangun berdasarkan data pelatihan untuk mengidentifikasi pola dalam data. Model ini bisa berupa berbagai jenis, seperti regresi, klasifikasi, atau bahkan jaringan saraf tiruan (neural networks). Setelah model terlatih, pengujian dilakukan dengan menggunakan data pengujian untuk memastikan bahwa ML mampu menghasilkan prediksi yang akurat. Model yang sudah terlatih dapat digunakan untuk membuat prediksi dan pengambilan keputusan yang lebih cerdas berdasarkan data baru.
Keuntungan utama dari machine learning adalah kemampuannya untuk mengidentifikasi pola yang mungkin tidak dapat terlihat oleh analisis manusia, serta kemampuannya untuk mengadaptasi model saat ada perubahan dalam data. Hal ini membuat machine learning sangat relevan dalam berbagai konteks, dari analisis data hingga pengenalan wajah dan kendaraan otonom.
Persamaan analisis prediktif dan machine learning
Kesamaan utama antara analisis prediktif dan machine learning bisa disebut sebagai referensi ke masa lalu untuk mengungkap masa depan. Persamaannya meliputi:
- Keduanya bergantung pada data: Baik analisis prediktif maupun machine learning bergantung pada data yang relevan untuk membuat prediksi.
- Menghasilkan prediksi masa depan: Tujuan akhir dari keduanya adalah menghasilkan prediksi yang akurat tentang peristiwa atau hasil yang akan datang.
- Penerapan di sektor bisnis yang sama: Keamanan, keuangan, ritel, obat-obatan, dll.
Perbedaan analisis prediktif dan machine learning
Analisis prediktif dan machine learning adalah kategori berbeda dari konsep AI yang sangat umum. Machine learning adalah teknologi yang bekerja dengan algoritma kompleks dan data dalam jumlah besar. Pada saat yang sama, analisis prediktif adalah penelitian, bukan teknologi spesifik yang sudah ada jauh sebelum munculnya machine learning, yang membuatnya jauh lebih efisien dan akurat.
Sederhananya, machine learning adalah metode yang telah mengkatalisasi kemajuan di bidang analisis prediktif, sedangkan analisis prediktif adalah salah satu penerapan machine learning. Dalam analisis prediktif, model statistik berdasarkan aturan yang ditentukan sebelumnya dan pengetahuan manusia yang telah dimasukkan ke dalamnya. Di sisi lain, dalam machine learning, komputer belajar sendiri dari data tanpa instruksi manusia yang eksplisit. Ini memungkinkan machine learning untuk mengidentifikasi pola yang mungkin tidak terdeteksi oleh analisis statistik tradisional.
Machine learning juga sering lebih fleksibel dalam menangani data yang kompleks dan berantakan. ML dapat menangani data dengan banyak variabel dan kompleksitas yang tinggi dengan lebih baik daripada analisis prediktif tradisional. Kemudian, machine learning bergantung pada algoritma yang mampu beradaptasi dengan data, sementara analisis prediktif bergantung pada model statistik yang lebih tetap. Dalam pennggunannya, machine learning sering kali lebih cocok untuk memproses data dalam skala besar dan mengidentifikasi pola dalam volume data yang sangat besar.
Manfaat analisis prediktif dan machine learning dalam bisnis
Metode AI apa pun yang digunakan dalam bisnis, cepat atau lambat, akan memberikan hasil yang nyata. Oleh karena itu, penting untuk memahami sejauh mana metode dan teknologi ini dapat dimanfaatkan. Dalam beberapa kasus, penggunaan AI memberikan hasil yang relatif cepat dalam membuat keputusan yang lebih cerdas dalam bisnis berdasarkan data dan prediksi yang akurat.
AI dapat membantu mengoptimalkan proses bisnis, termasuk manajemen rantai pasokan, pemasaran, dan pengelolaan inventaris. Analisis prediktif dan machine learning dapat membantu mengidentifikasi area-area di mana efisiensi operasional dapat ditingkatkan, menghemat biaya, dan waktu. Dengan menggunakan prediksi yang akurat, bisnis dapat memberikan layanan pelanggan yang lebih baik dan lebih dipersonalisasi.
Kelebihan analisis prediktif dan machine learning
Analisis prediktif:
- Menggunakan pengetahuan manusia: Analisis Prediktif memanfaatkan pengetahuan manusia yang telah dimasukkan ke dalam model, sehingga hasilnya lebih dapat dipahami.
- Dapat diterapkan pada data terstruktur dan teratur: Analisis Prediktif dapat digunakan pada data yang terstruktur dan teratur dengan baik.
- Memiliki penggunaan yang beragam: Analisis Prediktif memiliki banyak aplikasi dalam berbagai industri, termasuk keuangan, perawatan kesehatan, dan perhotelan.
Machine Learning:
- Fleksibilitas: Machine learning lebih fleksibel dalam menangani data yang kompleks dan berantakan, termasuk data yang tidak memiliki pola yang jelas.
- Mampu belajar sendiri: Machine learning dapat belajar sendiri dari data tanpa instruksi manusia yang eksplisit.
- Pengolahan data dalam skala besar: Machine learning mampu mengolah data dalam skala besar dan mengidentifikasi pola dalam volume data yang besar.
Kekurangan Analisis Prediktif
- Keterbatasan dalam menangani data yang kompleks: Analisis prediktif memiliki keterbatasan dalam menangani data yang sangat kompleks atau data yang tidak mengikuti pola yang jelas.
- Tidak mampu belajar sendiri: Analisis prediktif tergantung pada model-statistik yang tidak mampu belajar sendiri dari data.
- Kurang up-to-date: Hanya dipandu oleh kumpulan data historis, tidak memperhitungkan informasi terkini.
Kekurangan machine learning
- Ketergantungan pada data yang berkualitas tinggi: Machine learning memerlukan data yang berkualitas tinggi untuk memberikan hasil yang akurat. Data yang buruk atau tidak lengkap dapat menghasilkan model yang tidak dapat diandalkan.
- Sulit diinterpretasi: Model machine learning seringkali sulit untuk diinterpretasikan oleh manusia, sehingga keputusan yang dihasilkan mungkin sulit dipahami.
Machine learning adalah sebuah alat, dan analisis prediktif adalah peran yang dilengkapi dengan alat, salah satunya adalah pembelajaran mesin. Ini adalah konsep yang saling berinteraksi. Algoritma pembelajaran mesin dapat menghasilkan prediksi yang lebih akurat, menghasilkan data yang lebih bersih, dan memungkinkan analisis prediktif berjalan lebih cepat dan memberikan wawasan yang lebih mendalam dengan kontrol yang lebih sedikit.
Untuk mendapatkan hasil maksimal dari analisis prediktif dan pembelajaran mesin, perusahaan perlu memastikan bahwa mereka memiliki arsitektur yang mendukung solusi ini dan data berkualitas tinggi. Mereka harus terpusat, terpadu, dan dalam format yang konsisten. Selain itu, sebuah perusahaan perlu mengetahui masalah apa yang ingin mereka pecahkan karena hal ini akan membantu mereka menentukan model terbaik dan paling dapat diterapkan untuk digunakan. Hal ini akan meningkatkan efisiensi di semua tahapan bisnis.
Itulah informasi seputar perbedaan, persamaan, hingga penggunaan analisis prediktif dan machine learning. Kunjungi blog MetaNesia untuk mengetahui informasi lain seputar blockchain, AR, VR, dan teknologi lainnya. Rasakan juga pengalaman dunia virtual yang menakjubkan dengan bergabung bersama MetaNesia.
Twitter
Linkedin