Machine Learning (ML) memungkinkan aplikasi perangkat lunak menjadi lebih tepat dalam prediksi. Algoritme ML menggunakan data yang direkam sebagai masukan untuk mengantisipasi nilai keluaran baru. Mesin rekomendasi, petunjuk penipuan, pemfilteran spam, dan otomatisasi bisnis menggunakan pembelajaran mesin untuk menjalankan fungsi-fungsi ini. Banyak perusahaan besar seperti Facebook, Google, dan Amazon menggunakan pembelajaran mesin sebagai bagian utama dari operasi mereka.
Pembelajaran Mesin adalah bagian dari Kecerdasan Buatan. Ini mengajarkan komputer untuk berpikir dengan cara yang sama seperti manusia berpikir. Hal ini terkait dengan statistik komputasi yang sangat penting untuk membuat prediksi. Optimalisasi matematika memperoleh teori, aplikasi, dan metode untuk kemajuan ML. Ini juga digunakan dalam jaringan saraf yang meniru cara kerja otak biologis. Analisis prediktif adalah kata lain untuk pembelajaran mesin.
Bagaimana Cara Kerja Pembelajaran Mesin?
Komputer yang mengidentifikasi pola dalam data dan mempelajarinya adalah cara kerja dasar algoritma pembelajaran mesin. Algoritma ini kemudian diterapkan pada aplikasi data besar. Praktisnya, tugas apa pun yang dapat dicapai dengan pola yang ditentukan data dapat diotomatisasi dengan pembelajaran mesin.
Teknik pembelajaran mesin terdiri dari dua jenis -
Pembelajaran yang Diawasi —Ini memungkinkan Anda mengumpulkan atau menghasilkan keluaran data dari penerapan pembelajaran mesin sebelumnya. Ia bekerja dengan cara yang sama seperti manusia belajar.
Pembelajaran Tanpa Pengawasan —Ini membantu Anda menemukan segala macam pola data yang tidak diketahui. Algoritme mencoba mempelajari beberapa struktur intrinsik data hanya dengan contoh yang tidak berlabel.
Mengapa Machine Learning penting bagi Data Scientist?
Otomatisasi akan segera menggantikan sebagian besar pekerjaan manusia di bidang manufaktur. Untuk mengimbangi kemampuan manusia, perangkat harus cerdas dan pembelajaran mesin adalah inti dari AI. Ilmuwan data harus memahami pembelajaran mesin untuk proyeksi dan estimasi yang berkualitas. Hal ini dapat membantu mesin mengambil keputusan yang tepat dan tindakan cerdas secara real-time tanpa bantuan manusia.
Penggunaan pembelajaran mesin dalam kehidupan kita sehari-hari
Pembelajaran mesin mewakili langkah maju yang besar dalam cara komputer dapat belajar. Berikut adalah 3 aplikasi pembelajaran mesin yang paling umum -
Peringatan Lalu Lintas (Peta)
Google Maps adalah aplikasi yang kami gunakan kapan pun kami bepergian. Ini membantu kami dengan petunjuk arah dan lalu lintas. Data historis tentang jalan tersebut dikumpulkan dari waktu ke waktu dan beberapa lelucon diperoleh dari perusahaan lain. Setiap orang yang menggunakan peta menyediakan lokasi, kecepatan rata-rata, dan rute perjalanan mereka. Hal ini membantu Google mengumpulkan banyak data tentang lalu lintas, yang membuat mereka mengantisipasi lalu lintas yang akan datang dan mengubah rute sesuai dengan lalu lintas tersebut.
Media Sosial (Facebook)
Aplikasi Machine Learning yang paling umum adalah Rekomendasi Pemberian Tag Teman Otomatis di Facebook. Facebook menggunakan deteksi wajah dan pengenalan gambar untuk secara otomatis menemukan wajah orang yang sesuai dengan database-nya. Oleh karena itu, disarankan agar kami menandai orang tersebut berdasarkan DeepFace.
Mobil tanpa pengemudi (Tesla)
Ini adalah salah satu aplikasi Machine Learning yang paling keren. Pembelajaran Mesin memainkan peran yang sangat penting dalam mobil self-driving. Tesla adalah produsen utama mobil self-driving. Kecerdasan Buatan digerakkan oleh produsen perangkat keras NVIDIA. Dikatakan bahwa mereka tidak melatih modelnya untuk mendeteksi orang atau objek apa pun. Model ini bekerja pada Pembelajaran Mendalam dan mengumpulkan data dari semua kendaraan dan pengemudinya.
Masa Depan Pembelajaran Mesin
Solusi Pembelajaran Mesin terus mengintegrasikan modifikasi ke dalam proses inti bisnis. Mereka menjadi lebih lazim dalam kehidupan kita sehari-hari. Pasar pembelajaran mesin global diperkirakan akan tumbuh dari $8,43 miliar pada tahun 2019 menjadi $117,19 Miliar pada tahun 2027. Komputasi kuantum adalah salah satu kemajuan yang memiliki prospek untuk meningkatkan kapasitas pembelajaran mesin. Komputasi kuantum memungkinkan kinerja operasi multi-negara yang berjalan berdampingan, sehingga memungkinkan pemrosesan data lebih cepat.
Pembelajaran mesin otomatis atau AutoML mengotomatiskan proses penggunaan algoritma pembelajaran mesin untuk menyelesaikan tugas-tugas kehidupan nyata. AutoML menyederhanakan proses sehingga seseorang atau bisnis dapat menerapkan model dan teknik pembelajaran mesin yang kompleks. Hal ini terjadi tanpa pengawasan ahli pembelajaran mesin. Seiring dengan terus berkembangnya teknologi baru, algoritme pembelajaran mesin dapat digunakan secara lebih konstruktif sebagai bagian dari rekayasa perangkat lunak otomotif. Masa depan pembelajaran mesin akan membuka banyak peluang bagi bisnis.
