Machine learning adalah bagian dari ilmu Kecerdasan Buatan atau dikenal juga sebagai AI (Artificial Intelligence). Konsep dari machine learning ini adalah pada pengembangan sistem yang dapat belajar “sendiri” tanpa perlu diprogram oleh manusia berulang kali. Ilmu pembelajaran mesin itu merupakan suatu kategori riset serta algoritma yang berfokus pada menemukan pola dalam suatu data. Pola tersebut kemudian digunakan untuk melakukan suatu prediksi. Berikut ini tahapan kerja machine learning, yaitu :
1. Memilah Data
Pertama, data yang akan digunakan “diajarkan” pada tahapan memilah data dipisahkan menjadi tiga bagian, yaitu training data (data yang akan dilatih), validation data (data yang dipakai untuk validasi) dan test data (data yang dipakai untuk percobaan prediksi). Hal ini juga menegaskan bahwa machine learning yaitu suatu hal yang sangat bergantung pada adanya data.
2. Model Data dan Validasi Model
Tahap selanjutnya adalah membuat model data. Dalam hal ini, kita harus menggunakan training data yang sudah disiapkan untuk membangun model menggunakan fitur yang disesuaikan dengan tujuan pengembangan sistem komputer ini. Setelah itu barulah dilakukan validasi model yaitu pengujian terhadap model data dengan validation data. Hal ini bermanfaat untuk mendapat feedback dari input, proses serta output yang dipakai.
3. Test Model dan Penggunaan Test Model
Pada tahap ini akan dilakukan perbandingan kinerja model yang telah divalidasi dengan data percobaan prediksi atau test data. Selanjutnya baru bisa dilakukan pengaplikasian model yang telah dilatih tersebut untuk membuat prediksi pada data baru lagi.
Setelah dilakukan tiga tahap utama di atas, barulah akan dilakukan penyesuain model untuk mencapai tujuan yang sesuai dengan kebutuhan. Dalam hal penyesuain model pun, dilakukan perbaikan kinerja dengan menggunakan lebih banyak data lagi, fitur yang berbeda serta parameter yang lebih disesuaikan.