### 14.3 Konklusi

Teknik _machine learning_ sangatlah berguna untuk berbagai macam permasalahan.
Tetapi perlu dipahami bahwa teknik yang ada belum mampu
me _model_ kan proses berpikir manusia dengan benar. Proses berpikir manusia
sangatlah kompleks, dan model yang ada sekarang ini adalah bentuk simplifikasi.
Sebagai contoh, seorang bayi sekali melihat kucing mungkin akan
mengetahui kucing lainnya walaupun tidak memiliki rupa yang sama persis.
Sementara itu, model _machine learning_ harus diberikan banyak sampel.
Manusia memiliki otak yang luar biasa hebat karena mampu belajar dengan
sedikit contoh.
Persoalan-persoalan yang diberikan pada buku ini secara umum mencakup _supervised_
dan _unsupervised learning_ saja. Terdapat satu pe _model_ an
masalah penting lainnya yaitu _reinforcement learning_ dimana kita ingin
memaksimalkan hasil untuk sekuens aksi (sekuens keputusan). Setiap keputusan
dapat diberikan bobot yang berbeda. Kemudian, agen memaksimalkan
nilai untuk sekuens keputusan ( _cummulative reward_ ).^2 Pada _supervised learning_,
kita hanya perlu membuat satu keputusan saja (menggolongkan data ke
kelas mana). Pada konferensi-konferensi, para _master_ banyak menyebutkan

(^2) https://en.wikipedia.org/wiki/Reinforcement_ _learning_


```
14.3 Konklusi 223
```
masa depan _machine learning_ berada pada _unsupervised_ ataureinforcement
_learning_. Aplikasi mutakhir yang ada sekarang ini didominasi oleh _supervised_
_learning_. Pada kenyataannya, sebagian besar (hampir semua) data yang ada
di dunia ini tidak berlabel. Karena itu, representasi data secara _unsupervised_
menjadi topik riset hangat ( _representation learning_ ).
Buku ini telah menjelaskan berbagai macam teknik, tetapi perlu diketahui
bahwa materi yang diberikan adalah simplifikasi agar mampu dipahami secara
intuitif. Selain itu, buku ini di desain sebagai materi pengantar saja. Untuk
memahami teknik _machine learning_ secara lebih jauh dan sempurna, penulis
menya _rank_ an untuk membaca buku referensi [8, 11].
Materi yang disajikan pada buku ini adalah persoalan-persoalanmachine
_learning_ dari sudut pandang optimisasi. Yaitu mencari himpunan ( _set of_ ) parameter
agar model pembelajaran yang dibangun mampu memberi keputusan
yang optimal. Kami menya _rank_ an pembaca untuk mencari referensi lebih jauh
tentang _machine learning_ dari sudut pandang eksplorasi, yaitu mencariconcept
_space_ dimana model dapat bekerja dengan “baik”. Sebagai contoh, kita
memiliki sebuah mesin (fisik) dengan berbagai macam konfigurasi (parameter).
Apabila kita menjalankan mesin dengan konfigurasi parameter tertentu,
mesin akan rusak. Tugas kita adalah mencari _parameters space_ dimana mesin
dapat berjalan dengan optimal dan tidak rusak. Sedangkan, pada persoalan
optimisasi, kita mencari satu konfigurasi terbaik.
_Machine learning_ adalah bidang yang sangat luas (lebih luas dari apa
yang diceritakan pada buku ini) dan berkembang pesat. Penulis menya _rank_ an
pembaca untuk membaca makalah dari konferensi^3 top-tieruntuk mengetahui
perkembangan terkini. Sebagai contoh (diurutkan berdasarkan abjad):^4

- AAAI. AAAI Conference on Artificial Intelligence
- ACL. Annual Meeting of Association for Computational Linguistics
- CVPR. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
- EMNLP. Empirical Methods in Natural Language Processing
- ICCV. IEEE International Conference on Computer Vision
- ICLR. International Conference on Learning Representation
- ICML. International Conference on Machine Learning
- IJCAI. International Conference on Artificial Intelligence
- INTERSPEECH. Conference of the International Speech Association
- NeurIPS (dahulu disebut NIPS). Neural Information Processing System
- SIGIR. ACM Special Interest Group in Information Retrieval
- SIGKDD. ACM Special Interest Group in Knowl _edge_ Discovery and Data
    Mining

(^3) Kamu lebih mudah mengetahui informasi terkini dari konferensi dibanding jurnal
karena proses _peer-review_ yang lebih cepat. Pada bidang keilmuan ilmu komputer/teknik
informatika, konferensi internasional lebih penting dibanding jurnal.
(^4) Konferensi penting untuk bidang pemrosesan bahasa alami terdaftar padahttps:
//aclanthology.coli.uni-saarland.de/


224 14 Penerapan Pembelajaran Mesin

