Machine Learning

Machine Learning

Machine Learning (ML) mewakili mekanisme yang bernilai saat ini untuk mencapai kecerdasan. ML merupakan subbidang kecerdasan buatan. Alih-alih mengandalkan pemrograman eksplisit, ini adalah sistem di mana komputer menggunakan kumpulan data yang sangat besar dan menerapkan algoritma untuk “berlatih” — untuk mengajar diri mereka sendiri — dan membuat prediksi.

Machine Learning untuk Pelayanan Kesehatan

Dokter dan praktisi medis akan segera dapat memprediksi dengan akurat berapa lama pasien dengan penyakit fatal akan hidup. Sistem medis akan belajar dari data dan membantu pasien menghemat uang dengan melewatkan tes yang tidak perlu.

Machine Learning untuk Keuangan

Penerapan ML di domain Keuangan membantu bank menawarkan layanan yang dipersonalisasi kepada pelanggan dengan biaya lebih rendah, ketepatan yang lebih baik, dan menghasilkan pendapatan yang lebih besar.

Machine Learning untuk Perdagangan

Penjual membutuhkan solusi yang dapat menganalisis data secara real-time dan memberikan wawasan penting yang dapat diterjemahkan ke dalam hasil nyata seperti pembelian berulang. Algoritma ML memproses data ini dengan cerdas dan mengotomatiskan analisis.

Machine Learning untuk Perjalanan

Industri perjalanan memanfaatkan ML untuk menganalisis data real-time, tren, dan memberikan pemodelan prediktif untuk memberikan wawasan tentang perilaku wisatawan, reservasi hotel, dan lokasi hotspot.

Machine Learning untuk Media Sosial

ML menawarkan cara paling efisien untuk melibatkan miliaran pengguna media sosial. Dari mempersonalisasi umpan berita hingga menampilkan iklan bertarget, ML adalah jantung dari semua platform media sosial untuk keuntungan mereka sendiri dan pengguna. Media sosial dan aplikasi obrolan telah berkembang pesat sehingga pengguna tidak perlu mengangkat telepon atau menggunakan email untuk berkomunikasi.

Machine Learning untuk Industri

Di sektor otomotif, ML digunakan untuk meningkatkan proses industri. Sebagai contoh, pabrik melakukan analisis prediktif terhadap daya tahan komponen dan dalam identifikasi awal anomali dan kecacatan pada produk.


Dalam instalasi dan manajemen energi, ML di area ini mengembangkan jaringan pintar atau smart grid.

Machine learning di Google Cloud Platform

EKSPLORASI DISINI

Melatih model tanpa kode

Manfaatkan AutoML untuk membuat model dalam waktu yang lebih singkat. Gunakan Vertex AI dengan API canggih yang telah diuji sebelumnya untuk disesuaikan dengan visi komputer, bahasa, struktur data, dan percakapan.

Bangun model ML tingkat lanjut dengan alat khusus

Alat model kustom Vertex AI mendukung pengkodean ML tingkat lanjut, dengan hampir 80% lebih sedikit baris kode yang diperlukan untuk melatih model dengan pustaka kustom daripada platform kompetitif.

Buat keputusan lebih cepat menggunakan data

Tingkatkan efisiensi operasional dengan mengekstrak data terstruktur dari dokumen tidak terstruktur dan membuatnya tersedia di aplikasi bisnis Anda.

Mari Diskusikan Keuntungan Machine Learning Bagi Bisnis Anda