Cara menggunakan pembelajaran mesin di lingkungan perusahaan saat ini

Salah satu tren terbaru di dunia teknologi dan rekayasa adalah "pembelajaran mesin" — bahkan, semua perusahaan teknologi besar saat ini telah berinvestasi dalam proyek kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin.

Istilah "pembelajaran mesin" pertama kali didefinisikan oleh Arthur Samuel, pada tahun 1959. Dia mendefinisikannya sebagai "kemampuan untuk belajar tanpa diprogram secara eksplisit," yang pada dasarnya berarti bahwa mesin dapat belajar dari kesalahannya sendiri dan memprogram ulang dirinya sendiri untuk meningkatkan kinerjanya dari waktu ke waktu.

Idenya mendapatkan popularitas di tahun 90-an ketika konsep data mining muncul. Penambangan data menggunakan algoritme untuk mencari pola dalam kumpulan informasi tertentu, yang mengarah pada prediksi dan pengambilan keputusan berbasis data. Hal ini mendorong para insinyur untuk mengembangkan algoritme pembelajaran mesin yang kompleks dengan memanfaatkan penambangan data dan analisis prediktif.

Inovasi yang mendorong keuntungan bisnis

Saat ini, algoritma pembelajaran mesin sudah digunakan secara luas dalam berbagai cara. Berikut adalah beberapa penggunaan pembelajaran mesin sehari-hari yang mungkin belum Anda ketahui.

1. Fitur deteksi wajah di kamera ponsel Anda adalah contoh dari apa yang dapat dilakukan oleh pembelajaran mesin. Kamera dapat mengklik secara otomatis saat seseorang tersenyum atau mengambil foto hanya dengan berkedip, melihat ponsel Anda. Hal ini dimungkinkan karena kemajuan dalam algoritme pembelajaran mesin.
2. Fitur pengenalan wajah yang dapat digunakan komputer untuk mengidentifikasi individu dari foto adalah penggunaan lain dari pembelajaran mesin. Kami sering menggunakannya di Facebook, sementara secara otomatis menandai teman di foto yang mereka tampilkan.
3. Pernahkah Anda memperhatikan bahwa ponsel Anda terkadang menyarankan untuk mengosongkan ruang dengan menghapus foto duplikat, foto yang berisi gambar yang sama, yang dideteksi secara otomatis? Ini tidak akan mungkin terjadi tanpa pembelajaran mesin.
4. Setiap kali Anda menelusuri sesuatu di Internet, Anda memanfaatkan pembelajaran mesin. Google menggunakan pembelajaran mesin untuk meningkatkan hasil penelusuran dan saran penelusuran.
5. Pembelajaran mesin digunakan dalam perangkat lunak anti-virus dan anti-spam untuk meningkatkan deteksi perangkat lunak berbahaya, spyware, atau adware di perangkat Anda.
6. Pembelajaran mesin juga mengubah cara sistem kendaraan direkayasa dan dibangun. Ini digunakan secara luas di mobil self-driving.

Pembelajaran mesin menjadi arus utama

Teknologi berkembang dengan pesat seiring kami terus menemukan cara baru dalam menggunakan pembelajaran mesin. Perusahaan juga ingin menguasai pembelajaran mesin untuk penyempurnaan produk masa depan dan pencapaian tujuan strategis.

Pembelajaran mesin memberikan nilai pada semua data yang telah disimpan perusahaan selama bertahun-tahun, dengan mengaduk volume data yang tinggi dan membantu mendapatkan wawasan yang lebih dalam dan meningkatkan pengambilan keputusan. Gambar di bawah menggambarkan beberapa aplikasi pembelajaran mesin di berbagai industri.

Sumber:TCS

Aplikasi masa depan untuk menggunakan pembelajaran mesin

Algoritme pembelajaran mesin digunakan secara luas untuk merekayasa ulang proses bisnis seperti penjualan, pemasaran, logistik, pengadaan, dll. di seluruh industri. Keindahan dari semuanya adalah bahwa algoritme ini terus menjadi lebih baik seiring waktu dengan sendirinya.

Alasan sebenarnya di balik adopsi pembelajaran mesin yang dipercepat ini adalah bahwa algoritme bersifat iteratif, berulang kali mempelajari dan menyelidiki untuk mengoptimalkan hasil. Setiap kali kesalahan dibuat, algoritme pembelajaran mesin mengoreksi dirinya sendiri dan memulai iterasi analisis lainnya. Dan semua perhitungan ini terjadi dalam milidetik sehingga sangat efisien dalam mengoptimalkan keputusan dan memprediksi hasil.

Pembelajaran mesin memudahkan untuk merancang sistem perangkat lunak yang canggih tanpa banyak usaha manusia. Daripada menghabiskan waktu bertahun-tahun untuk mengkodekan fitur atau menyempurnakan sistem dengan banyak parameter, kita dapat menggunakan pembelajaran mesin untuk menyelesaikan dalam rentang waktu yang jauh lebih singkat. Jangan heran jika Anda segera mulai melihat dan menggunakan teknologi dan gadget, yang sekarang ini terlihat di film-film fiksi ilmiah.