9 Aplikasi Penting Machine Learning yang Harus Anda Ketahui
Dengan kemajuan teknologi yang mencengangkan dalam beberapa tahun terakhir, aplikasi machine learning telah berkembang pesat. Semakin banyak, teknologi machine learning dipahami sebagai layanan.
Oleh karena itu, sudah terdapat sejumlah utilitas yang merevolusi pasar dan industri, mengotomatisasi proses dan membuatnya lebih efisien. Mengetahui dan menerapkan opsi ini adalah hal yang esensial untuk tetap selangkah di depan dan tidak jatuh menjadi usang.
Apa itu machine learning
Machine learning adalah cabang Kecerdasan Buatan (AI) yang mengembangkan cara bagi mesin untuk belajar memprediksi hasil dan membuat keputusan berbasis data sendiri.
Melalui machine learning, tim komputer mampu memperbaiki proses dengan belajar dari pengalaman mereka sendiri dan dari data yang dimasukkan. Dengan cara ini, mereka memfasilitasi proses apa pun dengan sempurna tanpa diprogram khusus untuk melakukannya. Sistem ini, kata lain, mengotomatisasi proses dan menghilangkan kebutuhan campur tangan manusia untuk memberikan instruksi spesifik pada mesin.
Aplikasi utama machine learning terkait dengan analisis Big Data, tugas yang tidak dapat dielola oleh manusia dan yang dapat dilakukan oleh sistem komputer dengan cepat.
Melalui informasi ini, sistem machine learning mampu mengidentifikasi risiko dan peluang dan membuat keputusan terbaik dan paling efisien berdasarkan data.
Aplikasi terbaik machine learning
1. Di sektor keuangan
Melalui infrastruktur yang benar, memungkinkan untuk menerapkan sistem machine learning sebagai layanan di keuangan. Ini sudah diterapkan dalam mengotomatisasi proses, menghasilkan chatbot yang memungkinkan interaksi dengan klien dengan cara yang lebih cepat atau mengoptimalkan pekerjaan administratif melalui pemrosesan bahasa alami (yang berhasil mengekstrak informasi terpenting dari dokumen).
Aplikasi machine learning juga mencakup keamanan yang ditingkatkan, karena mereka secara otomatis mendeteksi praktik penipuan seperti pencucian uang.
2. Bantuan Virtual
Bantuan virtual adalah salah satu aplikasi machine learning yang digunakan di berbagai sektor. Asisten virtual menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk mengidentifikasi apa yang dibutuhkan pengguna, mengubahnya menjadi perintah yang akan dieksekusi.
Ini adalah salah satu aplikasi paling populer: jika 3,25 miliar asisten virtual digunakan pada tahun 2019, diperkirakan pada tahun 2023 akan ada 8 miliar asisten virtual yang digunakan secara global.
3. Pemasaran, iklan dan jaringan sosial
Sistem machine learning sebagai layanan telah menghasilkan revolusi dalam kemampuan organisasi untuk mencapai pelanggan potensial. Dengan demikian, cabang baru seperti pemasaran prediktif telah lahir.
Sebagai contoh, aplikasi machine learning di jaringan sosial berkembang pesat, dengan algoritma yang mampu menyarankan pertemanan baru atau profil menarik kepada pengguna, serta iklan yang relevan.
4. Pergerakan dan perjalanan yang lebih efisien
Salah satu penggunaan terumum machine learning sebagai layanan adalah munculnya aplikasi GPS yang mampu memprediksi di mana akan ada lebih banyak lalu lintas dan menentukan rute tercepat, paling sesuai dan efisien.
Selain itu, di antara aplikasi machine learning yang paling menarik, kendaraan sedang dikembangkan yang menggunakan sistem ini untuk pengemudaan otonom. Meskipun teknologi sedang meningkatkan kemampuannya untuk menghitung jarak atau bahaya, ini masih sistem tahap awal.
5. Kesehatan dan kedokteran
Di bidang kedokteran, sedang dilakukan kerja agar sistem machine learning sebagai layanan dapat mendeteksi penyakit secara dini atau memprediksi evolusinya melalui analisis data.
Demikian juga, direncanakan untuk menerapkannya pada penelitian medis serta pada perawatan pasien melalui perencanaan terapi yang lebih sesuai.
6. Komunikasi yang ditingkatkan
Sistem machine learning semakin mampu menerapkan yang disebut analisis sentimen: menemukan subjekti dalam teks dan mengekstrak maknanya melalui analisis linguistik.
Aplikasi machine learning pada tingkat komunikasi juga memungkinkan deteksi bahasa untuk terjemahan. Demikian juga, pengenalan ucapan dan transformasinya menjadi teks sangat ditingkatkan oleh penerapan machine learning.
7. Keamanan
Pada tingkat yang besar, machine learning dipahami sebagai layanan yang mampu meningkatkan keamanan di banyak sektor. Dengan demikian, memungkinkan untuk menerapkan teknologi ini untuk mendeteksi informasi paling relevan dalam rekaman kamera pengawas (misalnya, ketika seorang manusia memasuki adegan, mendeteksi wajah dan mengenalinya atau keberadaan orang yang sama dalam beberapa bingkai).
8. Aplikasi machine learning pada tingkat industri
Kemampuan untuk mengekstrak nilai dari data, memprediksi dan menawarkan solusi dari aplikasi machine learning juga memiliki dampak besar pada industri. Biaya lebih rendah, optimasi proses atau operasi yang lebih aman dan lancar adalah beberapa peningkatan yang dapat dibawa Kecerdasan Buatan ke lingkungan industri.
Sebagai contoh, banyak industri sudah menerapkan machine learning untuk memungkinkan pemeliharaan prediktif. Mesin itu sendiri oleh karena itu mampu bereaksi sebelum kegagalan terjadi yang, pada gilirannya, mengakibatkan gangguan produksi.
9. Aplikasi machine learning untuk kota cerdas
Sangat sulit bagi banyak pemerintah kota untuk mendeteksi masalah kota mereka dan dapat mengembangkan solusi sesuai. Berkat machine learning, sistem ini dapat mengelola sejumlah besar data (baik terstruktur maupun tidak terstruktur) dari rekaman video hingga komentar media sosial, menganalisis semua data yang dikumpulkan untuk membantu menemukan solusi spesifik untuk setiap masalah, karena tidak semua solusi bekerja untuk masalah yang serupa. Dengan semua ini, memungkinkan untuk mematuhi Standar Kota Cerdas UNE 178108:2017, yang memerlukan persyaratan tertentu untuk pertimbangannya sebagai simpul IoT:
-Horisontalitas
-Interoperabilitas
-Terbuka
-Skalabel
-Keamanan
Platform seperti Nexus Integra sudah memungkinkan AI dan machine learning untuk industri. Sistem ini menggabungkan teknologi seperti IoT dan Big Data yang memberi makan sistem ML dengan ribuan data baik secara real-time maupun dari data historis mereka untuk memungkinkan industri membuat keputusan yang lebih baik melalui satu platform yang intuitif digunakan. Selain itu, dengan modul ML Nexus Integra, ia memungkinkan produktivitas algoritma machine learning dengan cara sederhana, dengan mudah diintegrasikan dalam seluruh proses produksi.
