Machine Learning dan Tiga Minggu Ikut Kuliah di Coursera

Waktu kuliah IT, bidang minat saya dulu adalah Intelligence Business System, suatu bidang yang sangat matematis jika dibandingkan dua bidang minat yang lain. Bidang kecerdasan buatan memang tidak jauh-jauh dari Kalkulus, Matematika Diskret, dan Statistik. Karena itu saya sebenarnya lebih suka menyebut jurusan saya sebagai Computer Science (Ilmu Komputer) ketimbang Teknik Informatika. Tapi dulu, sebagai programming freak saya tidak terlalu masuk ke dalam risetnya, saya lebih suka mengimplementasikan salah satu algoritma pengenalan gambar. Saya tidak terlalu suka mengulik persamaan matematika. Melihat huruf theta, alpha, delta, sigma saja sudah alergi.

Saya akhirnya menjadikan tugas akhir itu sebagai batu loncatan untuk lulus. Saya memang tidak berminat untuk melanjutkan riset itu. Saya masih ingat betul kata teman sekaligus mentor saya waktu itu, “Kamu pantasnya jadi dosen, ITS butuh dosen-dosen seperti kamu.” Tapi sebagai mahasiswa yang biasa kekurangan uang, saya silau dengan gemerlap ibu kota. Saya bertekad untuk bekerja dan berkarir di Jakarta yang menjanjikan gaji yang lebih baik. Istilah saya dulu, babat alas Jakarta — membuka hutan belantara Jakarta.

Hari ini saya membayangkan apa jadinya kalau dulu saya memilih untuk fokus mengabdikan diri untuk riset di ilmu pengetahuan. Melanjutkan riset saya tentang pengenalan pola, kecerdasan buatan. Mungkin saya sedang fokus di disertasi doktoral di universitas apa begitu hahaha… Jadi perjaka tua wkwkwk…

Anyway, saya percaya long life learning. Belajar itu tidak harus di sekolah formal. Kita tidak boleh berhenti belajar hanya karena sudah mapan di tempat kerja sekarang. Kebetulan, di kantor saya pekerjaan sedang menurun karena faktor industri perminyakan yang sedang lesu karena harga minyak yang tak kunjung naik, ditambah kontrak kerjasama (KKKS) yang berakhir tahun depan. Jadi saya punya cukup banyak waktu luang. Di samping proyek mainan IoT untuk akhir pekan, saya memutuskan untuk kembali mendalami bidang kecerdasan buatan.

Selain Internet of Things, buzzwords hari ini adalah topik Machine Learning. Saya memutuskan untuk mengikuti kuliah e-learning di Coursera.org. Diajar langsung oleh Prof. Andrew Ng, seorang professor dari Stanford University dan pernah menjadi kepala divisi A.I.-nya Baidu dan Google. Tiga minggu dengan patuh mengikuti perkuliahan, mengerjakan kuis dan tugas sebelum deadline sudah cukup membuat saya kembali menjadi mahasiswa lagi. Prof. Andrew mengajar topik yang sangat matematis ini dengan jelas bahkan untuk orang yang mungkin belum pernah mendalami Kalkulus. Beda dengan kebanyakan dosen sini yang sangat pintar di bidangnya tapi tidak bisa mengajar (hehehe, maaf ya pak, bu dosen…)

Pelan-pelan saya mengulang kembali topik-topik A.I. seperti linear regression, logistic regression, neural network, supervised dan unsupervised learning. Dulu saya sama sekali tidak mengerti ketika dosen menjelaskan di depan kelas. Dulu tidak bisa sekarang lupa. Diajar Prof. Andrew, saya menjadi lebih mengerti, mulai bisa merangkai benang merahnya. Setiap minggu mengerjakan kuis dan tugas dan bersorak ketika bisa lulus. Sudah berasa jadi mahasiswa Stanford saja hahaha…

Saya berharap suatu hari saya bisa mengimplementasikan sistem machine learning ini di industri. Potensinya ada, tapi untuk menjadi kenyataan masih jauh. Salah satu faktor adalah dilema bahwa akan ada pengurangan karyawan dengan diimplementasikan suatu sistem IT. Bisa dikatakan menghilangkan rezeki orang. Saat ini saja, setiap kali suatu sistem IT diimplementasikan, efisiensi yang langsung terlihat adalah kebutuhan clerk yang berkurang drastis. Apalagi jika nanti A.I diterapkan, kebutuhan orang di level analyst bisa tergantikan.

Contoh sederhananya, memprediksi berapa sparepart yang harus dibeli tahun ini dengan budget tertentu dengan jumlah sumur yang akan dibor sekian. Saat ini, dibutuhkan banyak analyst dan planner untuk menghitung kebutuhan, menyusunnya dalam rencana pembelian, mengatur stok. Jika sistem machine learning diterapkan, hal itu semua bisa dilakukan secara otomatis dengan tingkat akurasi yang mengerikan. Analis-analis seperti saya ini bisa tersingkir jika tidak terus membekali diri dengan ilmu pengetahuan baru yang dibutuhkan oleh industri.

*) Gambar discreenshot dari sini: https://www.technologyreview.com/s/608573/andrew-ngs-next-trick-training-a-million-ai-experts/

2 thoughts

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *