Apa itu Machine Learning?

Apa itu Machine Learning?

Machine learning sangat erat kaitannya dengan statistik komputasi, dan juga berfokus pada pembuatan prediksi melalui penggunaan komputer.

Machine learning memiliki ikatan yang kuat dengan optimasi matematis, yang memberikan metode, teori dan domain aplikasi ke lapangan. Machine learning juga terkadang berhubungan dengan data mining dimana subfield yang terakhir lebih berfokus pada analisis data eksploratif dan dikenal sebagai pembelajaran tanpa pengawasan. Machine learning juga bisa tidak diawasi dan digunakan untuk belajar dan menetapkan profil perilaku awal untuk berbagai entitas dan kemudian terbiasa menemukan anomali yang berarti.

Dalam bidang analisis data, machine learning adalah metode yang digunakan untuk merancang model dan algoritma yang kompleks yang sesuai dengan prediksi. Dalam penggunaan komersial, ini dikenal sebagai analisis prediktif.

Model analitik ini memungkinkan peneliti, ilmuwan data, insinyur, dan analis untuk “menghasilkan keputusan dan hasil yang dapat diandalkan dan berulang” dan menemukan “wawasan tersembunyi” melalui pembelajaran dari hubungan historis dan tren dalam data.

Cloud Machine Learning Engine membawa kekuatan dan fleksibilitas TensorFlow ke cloud. Anda dapat menggunakan komponennya untuk memilih dan mengekstrak fitur dari data Anda, melatih model pembelajaran mesin Anda, dan mendapatkan prediksi menggunakan sumber daya yang dikelola dari Google Cloud Platform.

Machine Learning tengah merevolusi semua industri

Machine learning bukan lagi hal baru bagi perusahaan digital. Hampir semua bisnis di semua industri telah memanfaatkan teknologi ini untuk meningkatkan proses pekerjaan. Machine learning intelijen berbasis data menyerap setiap sudut industri, dan mulai mengganggu cara kita berbisnis secara global.

Machine learning juga akan mempengaruhi tingkat keberhasilan bisnis di pasar global. Karena data tidak memiliki “bahasa ibu”, organisasi yang kaya data memiliki lebih banyak pengaruh, terlepas dari lokasinya. Hal itu mengubah lanskap persaingan. Sementara negara-negara berkembang mulai menyadari bahwa machine learning merupakan tantangan bagi dividen demografis dalam hal prospek pekerjaan, negara-negara maju dapat merasakan dampak yang lebih luas karena pengaruhnya lebih mendalam.

Machine learning telah berkembang menjadi kemampuan yang kuat yang mendasari berbagai solusi bisnis, termasuk menarik konten yang menarik bagi pengunjung di situs web, membantu studio film belajar tentang perilaku konsumen, dan bahkan terlibat dengan pengguna melalui chatbots pelanggan.

Industri yang mulai bersinggungan dengan Machine Learning

National Football League (NFL) menggunakan machine learning untuk mengumpulkan wawasan mendalam tentang pergerakan pemain, posisi, dan umpan balik untuk mengatur gaya bermain. Di sektor medis, machine learning menganalisa pasien dan memprediksi kemungkinan kembalinya mereka. Bahkan manajemen perekrutan dan talenta di kebanyakan perusahaan sekarang ditangani oleh algoritma yang menggali karakteristik yang diinginkan dan diharapkan mampu  menghilangkan bias.

Banyak rumah sakit menggunakan teknik analisis data untuk memprediksi tingkat penerimaan. Dokter juga mampu memprediksi berapa lama penderita penyakit fatal bisa hidup. Demikian pula, sistem medis menggabungkan teknologi ini untuk tindakan pemotongan biaya, bersamaan dengan menyederhanakan dan memusatkan laporan pengeluaran dan protokol pengujian.

Agen asuransi di seluruh dunia juga mampu memprediksi jenis asuransi dan rencana pelelangan yang akan dibeli pelanggan baru, memprediksi pembaruan kebijakan yang ada, perubahan cakupan dan bentuk asuransi (seperti kesehatan, kehidupan, properti, banjir) yang kemungkinan besar akan terjadi. dominan, memprediksi volume klaim asuransi palsu sekaligus menetapkan solusi baru berdasarkan kecerdasan sebenarnya dan buatan.

4 industri yang akan ditransformasikan dengan machine learning pada tahun 2017 adalah:

 

• Mobil tanpa pengemudi

Mungkin aplikasi machine learning yang paling populer di bidang consumer vision adalah teknologi mobil tanpa pengemudi. Banyak mobil-mobil saat ini tengah melalui tahap pengujian, namun gagasan untuk mengendarai mobil sendiri di jalan umum masih dalam tahap awal.

Sebagai mobil tanpa pengemudi yang mulai diturunkan ke jalan, akan sangat penting bahwa mobil dapat merespons situasi di sekitar mereka secara real-time. Ini berarti bahwa semua informasi yang didapat melalui sensor harus diproses di mobil, bukan diajukan ke server atau cloud untuk analisis, yang bisa menghabiskan waktu penting.

Akibatnya, machine learning akan menjadi pusat infrastruktur digital mobil, yang memungkinkannya belajar dari kondisi yang telah diamati. Salah satu kegunaan yang sangat menarik dari data ini adalah pemetaan – sementara mobil tanpa pengemudi dapat memetakan peta yang diprogram, mereka harus dapat memperbarui peta ini secara otomatis sebagai respons terhadap kondisi dunia nyata, dan kendaraan harus mempelajari jaringan navigasi baru dengan sendirinya.

• Manufaktur

Sektor manufaktur mengumpulkan sejumlah besar data dari sensor yang melekat pada setiap aspek jalur produksi selama pertumbuhan IO. Namun, informasi itu sama sekali tidak dimanfaatkan sepenuhnya. Karena beberapa parameter data dikumpulkan dari sistem yang kompleks, analisis dapat menjadi tugas yang menakutkan. Aplikasi terbesar pembelajaran mesin di bidang manufaktur akan dilakukan dalam deteksi anomali.

Machine learning  akan digunakan untuk mendorong bukti robot kolaboratif tentang konsep di pabrik yang dapat dipelajari dengan mengamati jalur produksi dan arus data, dan dapat dengan cerdas mengoptimalkan proses produksi untuk menurunkan biaya produksi dan mempercepat siklus produksi tanpa biaya dan bantuan manusia untuk menganalisis data.

• Keuangan

Industri keuangan terkenal dengan banyaknya data yang dipegang – mulai dari data transaksi hingga data pelanggan, dan lain sebagainya. Volume ini tidak mungkin menurun di masa depan, dan sektor keuangan semakin ingin memanfaatkan data yang mereka punya. Sampai saat ini sebagian besar data dianalisis dengan menggunakan alat analisis statistik, namun tantangannya adalah memilah-milah begitu banyak data secara tepat waktu.

Lembaga keuangan akan semakin condong pada machine learning untuk memikirkan peluang bisnis baru, memberikan layanan pelanggan dan bahkan mendeteksi kecurangan perbankan. Machine learning dapat membantu memasarkan media sosial, situs web dan sumber lainnya, menganalisis data yang tidak terstruktur untuk mendapatkan beberapa masukan tambahan dan membuat keputusan yang lebih baik.

• Retail

Hal yang berkenaan dengan rekomendasi di dunia online semakin kompleks, namun ini akan menjadi lebih bernuansa karena lebih banyak aliran data seperti media sosial digabungkan untuk memberikan rekomendasi yang lebih baik. Jika Anda mencari makanan kucing secara online, Anda mungkin bisa melihat rekomendasi untuk produk terkait kucing. Sekarang, situs e-commerce dapat menggunakan lebih banyak tren pembelian dan data pelanggan untuk memberikan nuansa rekomendasi yang secara akurat akan mencerminkan produk yang mungkin ingin Anda beli.

Sementara retail online sudah melalui tahap awal penyebaran machine learning, salah satu hal paling seru yang akan kita lihat adalah penerapan teknologi ini di lingkungan toko fisik. Pengecer akan dapat menganalisis pelanggan saat mereka masuk, dan kami akan mulai melihat analisis ini digunakan untuk membantu pelanggan menemukan produk dan penawaran yang tepat. Dengan penggabungan analisis video, pengecer akan dapat menganalisis produk mana yang dilihat orang, dan bahkan di mana mereka melihat produk – apakah itu harga, fitur, atau gambar di kotak. Dengan mempertimbangkan data ini terhadap pelanggan, pengecer akan dapat membuat rekomendasi terbaik untuk produk lain yang mungkin ingin dipertimbangkan oleh pelanggan.

Apa yang bisa perusahaan dapatkan dari menggunakan Machine Learning

Machine learning juga diterapkan di mesin rekomendasi, otomasi pemasaran, deteksi kecurangan finansial, terjemahan bahasa, dan aplikasi text-to-speech. Dengan bisnis menghasilkan lebih banyak dan lebih banyak data, cukup menavigasi arsip informasi yang berkembang secara efektif hampir memerlukan mesin dengan kemampuan analitis.

Machine learning bersifat proaktif dan dirancang khusus untuk industri “aksi dan reaksi”. Sebenarnya, sistem dapat dengan cepat bertindak berdasarkan keluaran machine learning – membuat pesan pemasaran Anda lebih efektif. Misalnya, data yang baru diperoleh dapat mendorong bisnis untuk menyajikan penawaran baru untuk pelanggan secara spesifik atau berbasis geo. Namun, data juga dapat menandakan mengurangi tawaran yang tidak perlu jika pelanggan tersebut tidak mewajibkan mereka untuk tujuan konversi.

Yang terakhir ini bahkan bisa menjadi bentuk pembelajaran dari perilaku masa lalu. Model machine learning bisa belajar dari prediksi masa lalu, hasil dan bahkan kesalahan. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk terus meningkatkan prediksi berdasarkan data masuk dan data yang berbeda.. Banyak kegiatan sehari-hari yang didukung oleh algoritma machine learning, termasuk:

• Deteksi penipuan
• Hasil pencarian web
• Iklan real-time di halaman web dan perangkat mobile
• Analisis sentimen berbasis teks
• Skor kredit dan penawaran terbaik
• Prediksi kegagalan peralatan
• Model harga baru
• Deteksi intrusi jaringan
• Pola dan pengenalan gambar
• Email penyaringan spam

Mengapa menggunakan jasa PointStar untuk implementasi Google Cloud Platform (GCP)

Baik Anda sedang mencari infrastruktur cloud, database, alat pengembang, atau bahkan mesin yang mempelajari API, Google Cloud Platform adalah solusi cloud satu atap Anda.

PointStar merupakan pelopor mitra resmi Google Cloud di Singapura dan di Asia Tenggara. Pakar cloud kami menggabungkan teknologi dan puluhan tahun pengalaman untuk membantu klien kami memanfaatkan teknologi yang lebih baik dan harga terjangkau yang tersedia di Google Cloud Platform.

Rancang hari esok yang lebih baik dengan mitra resmi  GCP. Mulai gunakan Google Cloud Platform dengan US$500 kredit, GRATIS!