Fenomena machine learning dimanfaatkan banyak pihak untuk turut menunjang bisnis yang dijalankannya. Dalam konteks verifikasi, hal ini dioptimalkan untuk dapat melakukan pencocokan data masukan dan data di database dengan kecepatan yang luar biasa.
Namun sebenarnya apa yang dimaksud dengan machine learning ini? Rasanya akan sulit dipahami lebih jauh jika konsep dasar terkait pengertian, cara kerja, dan fungsinya dalam proses verifikasi data tidak diberikan penjelasan yang komprehensif.
Baca Juga: 3 Tahap Utama Face Analysis dalam Proses Otentikasi User
Mari Mulai dengan Pengertiannya
Secara sederhana machine learning dapat didefinisikan sebagai mesin, sistem, yang dikembangkan untuk dapat belajar dengan sendirinya tanpa adanya arahan dari user atau operator. Pembelajaran ini dikembangkan dengan acuan disiplin ilmu lain, seperti statistika, matematika, dan data mining, sehingga mesin mampu menganalisa data tanpa perlu dilakukan pemrograman ulang atau perintah yang dimasukkan.
Secara otomatis, mesin akan ‘mengetahui’ apa yang harus dilakukan dengan data yang disajikan. Dari data-data yang terus dimasukkan ke dalam mesin setiap saat, mesin akan semakin cerdas dalam melakukan analisis dasar, dan menjalankan fungsi yang jadi tujuan pembuatannya.
Pada konteks verifikasi data, nantinya mesin dapat dengan cepat melakukan pencocokan antara data masukan yang diberikan oleh user dan data yang tersimpan di database. Pencocokan ini, ketika menggunakan kecerdasan buatan yang berdasarkan teknologi tersebut, akan dapat dilakukan dalam hitungan detik saja. Sehingga memudahkan user dalam melakukan aksi yang diinginkannya.
Cara Kerja dari Machine Learning secara Umum
Cara kerja dari machine learning sendiri akan bergantung pada konteks penggunaannya, dan di bidang apa teknologi ini diterapkan. Namun secara umum, cara kerja dari teknologi ini akan dibagi ke dalam beberapa poin utama.
Mulai dari pengumpulan data, eksplorasi data, pemilihan model atau teknik, pemberian pelatihan pada model yang dipilih, dan evaluasi hasil dari proses yang telah dilakukan.
Dalam konteks verifikasi data atau verifikasi identitas biometrik user, ilustrasinya adalah sebagai berikut.
- Pengumpulan data: sistem akan mengumpulkan data yang berasal dari user. Data yang dimasukkan ini akan disusun menjadi database atau data dasar, tempat sistem akan menyimpan informasi yang terkait dengan user. Pengumpulan data sendiri terjadi secara terus menerus, selama sistem digunakan.
- Eksplorasi data: data yang telah dimiliki kemudian dianalisis untuk dikodekan dengan bahasa sistem. Sistem akan dapat ‘mengenali’ pemilik setiap data, ciri khas yang ada dan menempel pada user, sehingga di kemudian hari pencocokan dapat dilakukan. Ekplorasi juga terus dilakukan pada data masukan terbaru.
- Pemilihan model atau teknik analisis: sistem akan diberikan perintah untuk menggunakan teknik atau model analisis data yang telah ditentukan, dan akan terus diterapkan dalam periode waktu tertentu. Model ini akan mengacu pada bagaimana sistem mengolah data yang ada, hingga dapat mengenali dengan cepat, menemukan kecocokan, atau mengkonfirmasi bilamana tidak ada data yang cocok dengan data masukan.
- Pemberian pelatihan: pelatihan akan dijalankan dengan berbagai simulasi yang dibuat oleh sistem pada kemungkinan yang tersedia. Semakin banyak input data yang dilakukan, maka semakin banyak pula probabilitas yang disimulasikan di dalam sistem.
- Evaluasi hasil: secara berkala sistem akan melaporkan performanya dalam mencocokkan data dan menganalisis data, dan diberikan update fitur terbaru atau penyelesaian pada kesalahan yang terjadi secara terpola.
Secara garis besar, machine learning akan bekerja dengan cara demikian. Terus menerus hingga sistem dihentikan atau tidak ada lagi data baru yang masuk untuk dianalisis dan dicocokkan.
Fungsinya dalam Konteks Verifikasi Data
Dalam verifikasi data biometrik, machine learning akan memegang peranan yang cukup besar dalam mengumpulkan informasi baru dari user yang dimilikinya. Seperti yang diketahui, pertambahan usia pada user akan membawa perubahan pada ciri fisik yang ada, yang sebelumnya dijadikan database.
- Machine learning akan terus mengumpulkan data terbaru dari user, setiap kali user melakukan input data.
- Data yang dimasukkan akan dibandingkan dengan data yang tersimpan, dan mesin melakukan pembaruan pada data tersebut.
- Data di database akan terus diperbarui sehingga deteksi pada wajah user akan selalu dapat dilakukan seiring perubahan kecil yang terjadi.
- Bilamana terjadi perubahan masif, maka mesin dapat meminta konfirmasi dengan data terkait, untuk memperbarui data yang tersimpan di dalam database.
- Pencocokan data masukan terbaru dengan database akan berjalan sangat cepat berkat kemampuan mesin dalam mempelajari kemiripan input dengan data dasar.
Baca Juga: Optimasi Algoritma Machine Learning dalam Face Recognition untuk Verifikasi Identitas yang Akurat
Pada dasarnya machine learning akan membawa banyak sekali manfaat untuk kehidupan manusia, selama terkontrol dengan baik. Dalam konteks verifikasi data biometrik, teknologi ini diperlukan agar user tidak perlu repot melakukan update manual secara berkala. Update informasi akan dilakukan secara otomatis setiap kali mesin menerima data masukan dari user.
Dalam konteks ini, Verihubs menyediakan produk Biometric Verification yang diperkuat dengan kecerdasan buatan. Sistem dari Verihubs mampu terus ‘belajar’ dari input yang diberikan oleh user, sehingga kebaruan data yang ada di database dapat lebih terjamin. Untuk mengetahui produk tersebut lebih lanjut Anda dapat menghubungi layanan pelanggan kami. Gunakan produk handal dari Verihubs untuk urusan verifikasi, dan optimalkan semua fiturnya!
