9 aplikasi pembelajaran mesin yang harus Anda ketahui
Dengan kemajuan teknologi yang memusingkan dalam beberapa tahun terakhir, aplikasi pembelajaran mesin telah berlipat ganda. Teknologi pembelajaran mesin semakin dipahami sebagai layanan.
Oleh karena itu, sudah ada sejumlah utilitas yang merevolusi pasar dan industri, mengotomatiskan proses dan membuatnya lebih efisien . Mengetahui dan menerapkan opsi ini penting untuk tetap selangkah lebih maju dan tidak ketinggalan zaman.
Apa itu pembelajaran mesin
Pembelajaran mesin adalah cabang Kecerdasan Buatan (AI) yang mengembangkan cara bagi mesin untuk belajar memprediksi hasil dan membuat keputusan berbasis data mereka sendiri.
Melalui pembelajaran mesin, tim komputer dapat meningkatkan proses dengan belajar dari pengalaman mereka sendiri dan dari data yang dimasukkan. Dengan cara ini, mereka dengan sempurna memfasilitasi proses apa pun tanpa diprogram secara khusus untuk melakukannya. Sistem ini, dengan kata lain, mengotomatiskan proses dan menghilangkan kebutuhan akan campur tangan manusia untuk memberikan instruksi khusus ke mesin.
Aplikasi utama pembelajaran mesin berkaitan dengan analisis Big Data , tugas yang tidak dapat dikelola oleh manusia dan sistem komputer dapat bekerja dengan cepat.
Melalui informasi ini, sistem pembelajaran mesin dapat mengidentifikasi risiko dan peluang dan membuat keputusan terbaik dan paling efisien berdasarkan data.
Aplikasi pembelajaran mesin terbaik
1. Di sektor keuangan
Melalui infrastruktur yang tepat, dimungkinkan untuk menerapkan sistem pembelajaran mesin sebagai layanan di bidang keuangan. Ini sudah diterapkan dalam proses otomatisasi, 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 pembelajaran mesin juga menyertakan peningkatan keamanan , karena mereka secara otomatis mendeteksi praktik penipuan seperti pencucian uang.
2. Bantuan Virtual
Bantuan maya adalah salah satu aplikasi pembelajaran mesin yang digunakan di berbagai sektor. Asisten virtual menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk mengidentifikasi apa yang dibutuhkan pengguna, mengubahnya menjadi perintah untuk 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, periklanan, dan jejaring sosial
Sistem pembelajaran mesin sebagai layanan telah menghasilkan revolusi dalam kemampuan organisasi untuk menjangkau pelanggan potensial. Dengan demikian, cabang baru seperti pemasaran prediktif telah lahir.
Sebagai contoh, aplikasi pembelajaran mesin di jejaring sosial berlipat ganda, dengan algoritme yang mampu menyarankan pertemanan baru atau profil menarik kepada pengguna, serta iklan yang relevan.
4. Pergerakan dan perjalanan yang lebih efisien
Salah satu penggunaan pembelajaran mesin yang paling umum sebagai layanan adalah munculnya aplikasi GPS mampu memprediksi di mana akan ada lebih banyak lalu lintas dan memutuskan rute tercepat, paling tepat dan efisien.
Selain itu, di antara aplikasi pembelajaran mesin yang paling menarik, kendaraan sedang dikembangkan yang menggunakan sistem ini untuk mengemudi secara otonom . Meskipun teknologi ini meningkatkan kemampuannya untuk menghitung jarak atau bahaya, ini masih merupakan sistem tahap awal.
5. Kesehatan dan obat-obatan
Di bidang kedokteran, pekerjaan sedang dilakukan agar sistem pembelajaran mesin sebagai layanan dapat mendeteksi penyakit sejak dini atau memprediksi evolusi mereka melalui analisis data.
Demikian pula, direncanakan untuk menerapkannya pada penelitian medis serta perawatan pasien melalui perencanaan terapi yang lebih tepat.
6. Komunikasi yang ditingkatkan
Sistem pembelajaran mesin semakin mampu menerapkan apa yang disebut analisis sentimen :menemukan subjektivitas dalam sebuah teks dan mengekstrak maknanya melalui analisis linguistik .
Aplikasi pembelajaran mesin pada tingkat komunikatif juga memungkinkan deteksi bahasa untuk terjemahan . Demikian pula, pengenalan ucapan dan transformasinya menjadi teks sedang sangat ditingkatkan dengan penerapan pembelajaran mesin.
7. Keamanan
Untuk sebagian besar, pembelajaran mesin dipahami sebagai layanan yang mampu meningkatkan keselamatan di banyak sektor. Dengan demikian, teknologi ini dapat diterapkan untuk mendeteksi informasi yang paling relevan dalam rekaman kamera keamanan (misalnya, ketika manusia memasuki lokasi kejadian, mendeteksi wajah dan mengenalinya atau kehadiran orang yang sama dalam beberapa bingkai).
8. Aplikasi pembelajaran mesin di tingkat industri
Kemampuan untuk mengekstrak nilai dari data, memprediksi dan mengusulkan solusi dari aplikasi pembelajaran mesin juga memiliki dampak besar pada industri. Biaya yang lebih rendah, pengoptimalan proses, atau operasi yang lebih aman dan lancar adalah beberapa peningkatan yang dapat dibawa oleh Kecerdasan Buatan ke lingkungan industri.
Sebagai contoh, banyak industri telah menerapkan pembelajaran mesin untuk mengaktifkan pemeliharaan prediktif . Dengan demikian, mesin itu sendiri dapat bereaksi sebelum terjadi kegagalan yang, pada gilirannya, menyebabkan gangguan produksi.
9. Aplikasi pembelajaran mesin untuk kota pintar
Sangat sulit bagi banyak kotamadya untuk mendeteksi masalah kota mereka dan untuk dapat mengembangkan solusi yang sesuai. Berkat pembelajaran mesin, sistem ini dapat mengelola data dalam jumlah besar (terstruktur dan 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 serupa. Dengan semua ini, dimungkinkan untuk mematuhi Standar Kota Cerdas UNE 178108:2017, yang memerlukan persyaratan tertentu untuk dipertimbangkan sebagai simpul IoT:
-Horizontalitas
-Interoperabilitas
-Buka
-Scalable
-Keamanan
Platform seperti Nexus Integra telah memungkinkan IA 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 historisnya untuk memungkinkan industri membuat keputusan yang lebih baik melalui satu platform penggunaan intuitif. Selain itu, dengan modul ML Nexus Integra memungkinkan produktivitas algoritme pembelajaran mesin dengan cara yang sederhana, dengan mudah diintegrasikan ke seluruh proses produksi
