Apa itu pembelajaran mesin?
-
Ilmu melatih mesin untuk menganalisis dan belajar dari data seperti yang dilakukan manusia.
Apa itu pembelajaran mesin dan bagaimana cara kerjanya?
-
Pembelajaran mesin (ML) adalah proses penggunaan model matematika data untuk membantu komputer belajar tanpa memberi instruksi langsung. ML dianggap sebagai subset kecerdasan buatan (AI). Pembelajaran mesin menggunakan algoritma untuk mengidentifikasi pola dalam data, dan pola tersebut kemudian digunakan untuk membuat model data yang dapat membuat prediksi. Dengan peningkatan data dan pengalaman, hasil pembelajaran mesin menjadi lebih akurat; seperti kemampuan manusia yang meningkat jika semakin sering berlatih.
-
Kemampuan adaptasi pembelajaran mesin menjadikannya pilihan yang tepat dalam skenario di mana data selalu berubah, sifat permintaan atau tugas terus berganti, atau penulisan kode tidak memungkinkan.
Apa hubungan pembelajaran mesin dengan kecerdasan buatan
Pembelajaran mesin dianggap sebagai subset kecerdasan buatan. Komputer “cerdas” berpikir seperti manusia dan melakukan tugasnya sendiri. Salah satu cara melatih komputer untuk meniru penalaran manusia adalah menggunakan jaringan neural, yaitu serangkaian algoritma yang dimodelkan seperti otak manusia.
Apa hubungan pembelajaran mesin dengan analisis prediktif
Meskipun pembelajaran mesin adalah jenis analisis prediktif, pembelajaran mesin secara signifikan lebih mudah diterapkan dengan pembaruan real time karena dapat memperoleh lebih banyak data. Analisis prediktif biasanya digunakan untuk himpunan data statis dan harus di-refresh untuk pembaruan.
Apa hubungan pembelajaran mesin dengan pembelajaran mendalam
Pembelajaran mendalam adalah bentuk pembelajaran mesin khusus, yang menggunakan jaringan neural (NN) untuk memberikan jawaban. Dapat menentukan akurasi secara mandiri, pembelajaran mendalam mengklasifikasikan informasi layaknya otak manusia dan mendukung beberapa AI yang paling mirip manusia.
Manfaat pembelajaran mesin
Pembelajaran mesin memiliki banyak aplikasi dan peluang yang semakin beragam. Berikut adalah beberapa manfaat utama yang telah dicapai bisnis dengan proyek pembelajaran mesin mereka:
Mendapatkan wawasan dari data
Pembelajaran mesin dapat membantu mengidentifikasi pola atau struktur dalam data terstruktur dan tidak terstruktur, yang membantu mengidentifikasi cerita yang ditampilkan data.
Meningkatkan integritas data
Pembelajaran mesin sangat cocok untuk penggalian data dan dapat mengambil langkah lebih jauh, meningkatkan kemampuannya seiring waktu.
Meningkatkan pengalaman pengguna
Antarmuka adaptif, konten bertarget, chatbot, dan asisten virtual dengan dukungan suara adalah contoh bagaimana pembelajaran mesin dapat membantu mengoptimalkan pengalaman pelanggan.
Mengurangi risiko
Seiring taktik penipuan yang terus berubah, pembelajaran mesin juga terus memantau dan mengidentifikasi pola baru untuk menangkap upaya penipuan sebelum berhasil dilakukan.
Mengantisipasi perilaku pelanggan
Pembelajaran mesin dapat menambang data terkait pelanggan untuk membantu mengidentifikasi pola dan perilaku, memungkinkan Anda mengoptimalkan rekomendasi produk dan memberikan pengalaman pelanggan terbaik.
Biaya lebih rendah
Aplikasi pembelajaran mesin adalah otomatisasi proses, yang dapat mengurangi waktu dan sumber daya, sehingga memungkinkan tim Anda untuk fokus pada hal yang paling penting.
Teknik pembelajaran mesin
Pembelajaran dengan pengawasan
Menangani himpunan data dengan label atau struktur, data bertindak sebagai guru dan “melatih” mesin, meningkatkan kemampuannya untuk membuat prediksi atau keputusan.
Pembelajaran tanpa pengawasan
Menangani himpunan data tanpa label atau struktur apa pun, menemukan pola dan hubungan dengan mengelompokkan data ke dalam kluster.
Pembelajaran penguatan
Mengganti operator manusia, agen (program komputer yang bertindak atas nama seseorang atau sesuatu) membantu menentukan hasil berdasarkan perulangan umpan balik.
Cara kerja pembelajaran mesin untuk mengatasi masalah
Berikut adalah gambaran sekilas proses pembelajaran mesin yang digunakan untuk memecahkan masalah:
Langkah 1: Mengumpulkan dan menyiapkan data
Setelah sumber data diidentifikasi, data yang tersedia akan dikompilasi. Jenis data yang Anda miliki dapat membantu memberi tahu algoritma pembelajaran mesin mana yang dapat Anda gunakan. Saat Anda meninjau data, anomali diidentifikasi, struktur dikembangkan, dan masalah integritas data diatasi.
Langkah 2: Melatih model
Data yang disiapkan dibagi menjadi dua grup: perlengkapan latihan dan perlengkapan pengujian. Perlengkapan latihan adalah sebagian besar data Anda yang digunakan untuk menyesuaikan model pembelajaran mesin Anda ke akurasi tertinggi.
Langkah 3: Memvalidasi model
Jika sudah siap untuk memilih model data akhir, perlengkapan pengujian digunakan untuk mengevaluasi performa dan akurasi.
Langkah 4: Menginterpretasikan hasil
Tinjau hasil untuk menemukan wawasan, menarik kesimpulan, dan memprediksi hasil.
Apa yang bisa dilakukan pembelajaran mesin?
Memprediksi nilai
Berguna dalam mengidentifikasi penyebab dan efek antara variabel, algoritma regresi membuat model dari nilai, yang kemudian digunakan untuk membuat prediksi. Studi regresi membantu memperkirakan masa depan, yang dapat membantu mengantisipasi permintaan produk, memprediksi angka penjualan, atau memperkirakan hasil kampanye.
Mengidentifikasi kemunculan yang tidak biasa
Sering digunakan untuk menemukan potensi risiko, algoritma deteksi anomali menentukan data di luar norma yang diantisipasi. Malafungsi perlengkapan, kerusakan struktural, kesalahan teks, dan kejadian penipuan adalah contoh bagaimana pembelajaran mesin dapat digunakan untuk mengatasi masalah.
Menemukan struktur
Algoritma pengklusteran sering kali merupakan langkah pertama dalam pembelajaran mesin, memperlihatkan struktur yang mendasari dalam himpunan data. Pengklusteran yang mengategorikan item umum biasanya digunakan dalam segmentasi pasar, menawarkan wawasan yang dapat membantu memilih harga, dan mengantisipasi preferensi pelanggan.
Memprediksi kategori
Algoritma klasifikasi membantu menentukan kategori informasi yang benar. Memiliki kemiripan dengan pengklusteran, klasifikasi berbeda karena diterapkan dalam pembelajaran dengan pengawasan, tempat label yang ditentukan sebelumnya ditetapkan.
Apa saja tugas teknisi pembelajaran mesin?
Teknisi pembelajaran mesin bekerja menerjemahkan data mentah yang dikumpulkan dari berbagai alur data ke model sains data yang dapat diterapkan dan diskalakan sesuai kebutuhan. Teknisi pembelajaran mesin menghubungkan data terstruktur tersebut ke model yang ditentukan oleh ilmuwan data yang bekerja dengannya. Selain itu, teknisi pembelajaran mesin juga mengembangkan algoritma dan membuat program yang memungkinkan mesin, komputer, dan robot memproses data masuk dan mengidentifikasi pola.
Pengantar singkat tentang algoritma pembelajaran mesin
Algoritma pembelajaran mesin mengidentifikasi pola dalam data, membantu ilmuwan data memecahkan masalah. Algoritma pembelajaran mesin dapat memprediksi nilai, mengidentifikasi kemunculan yang tidak biasa, menentukan struktur, dan membuat kategori. Tergantung jenis data yang Anda miliki dan hasil yang diinginkan, algoritma yang digunakan mungkin berbeda. Algoritma biasanya dikelompokkan menurut teknik (pembelajaran dengan pengawasan, pembelajaran tanpa pengawasan, atau yang diperkuat) atau menurut keluarga algoritma (termasuk klasifikasi, regresi, dan pengklusteran). Pelajari selengkapnya tentang algoritma pembelajaran mesin.
Bagaimana berbagai industri menggunakan pembelajaran mesin
Bisnis di seluruh industri menggunakan pembelajaran mesin dengan berbagai cara. Berikut adalah beberapa contoh pembelajaran mesin dalam industri utama:
Perbankan dan Keuangan
Manajemen risiko dan pencegahan penipuan adalah area utama tempat pembelajaran mesin memberi nilai tambah yang luar biasa dalam konteks keuangan.
Layanan Kesehatan
Alat diagnostik, pemantauan pasien, dan memprediksi wabah adalah beberapa contoh peningkatan kualitas perawatan pasien berkat pembelajaran mesin.
Transportasi
Identifikasi anomali lalu lintas, optimalisasi rute pengiriman, dan mobil yang mengemudi sendiri adalah contoh cara pembelajaran mesin dapat menciptakan dampak positif dalam transportasi.
Layanan pelanggan
Menjawab pertanyaan, mengukur niat pelanggan, dan memberikan bantuan virtual adalah contoh bagaimana pembelajaran mesin mendukung industri layanan pelanggan.
Ritel
Pembelajaran mesin membantu peritel menganalisis pola pembelian, mengoptimalkan penawaran dan harga, serta menggunakan data untuk meningkatkan pengalaman pelanggan secara keseluruhan.
Pertanian
Mengembangkan robot untuk mengatasi kekurangan tenaga kerja, mendiagnosis penyakit tanaman, dan memantau kesehatan tanah adalah contoh cara pembelajaran mesin dapat meningkatkan pertanian.
Apa yang harus dicari di platform pembelajaran mesin
Saat memilih platform pembelajaran mesin, cari solusi dengan fitur-fitur berikut:
Komputasi cloud
Mudah disiapkan dan disebarkan, cloud sangat cocok untuk menangani beban kerja dengan berbagai ukuran, memungkinkan Anda menyambungkan sumber data dan menskalakan sesuai permintaan tanpa memerlukan pengetahuan tingkat lanjut.
Lingkungan pengembangan yang mudah diakses
Platform ideal mendukung semua tingkat keterampilan dengan opsi penulisan yang mudah diakses. Platform perlu membantu Anda mendapatkan manfaat penuh pembelajaran mesin, baik saat bekerja secara ekstensif dalam kode atau lebih memilih alat otomatis, dan antarmuka seret dan drop yang tidak memerlukan pengalaman pengodean apa pun.
Dukungan bawaan untuk kerangka kerja pembelajaran mesin yang tak asing lagi
Baik ONNX, Python, PyTorch, scikit-learn, maupun TensorFlow, cari platform yang memungkinkan Anda bekerja dengan alat yang Anda sukai dan tak asing lagi.
Keamanan tingkat perusahaan
Cari platform yang dilengkapi dengan tata kelola, keamanan, dan kontrol tingkat perusahaan yang membantu Anda melindungi infrastruktur.
Rilis model pembelajaran mesin Anda ke pasar dengan lebih cepat
Sederhanakan cara Anda membuat dan menyebarkan model dengan kemampuan pembelajaran mesin otomatis tanpa kode, dukungan sumber terbuka, dan DevOps yang andal untuk pembelajaran mesin.