Apa itu pembelajaran mesin?
Ilmu melatih mesin untuk menganalisis dan mempelajari data layaknya manusia.
Apa itu pembelajaran mesin dan bagaimana cara kerjanya?
Pembelajaran mesin (ML) adalah proses penggunaan model matematika data agar komputer dapat belajar tanpa instruksi langsung. ML dianggap sebagai subset dari 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. Seiring bertambahnya data dan pengalaman, hasil pembelajaran mesin pun semakin akurat—seperti halnya kemampuan manusia meningkat dengan lebih banyak latihan.
Adaptabilitas pembelajaran mesin menjadikannya pilihan yang cocok untuk skenario yang datanya selalu berubah, sifat permintaan atau tugasnya selalu bergeser, atau pengodean solusinya secara efektif tidak dimungkinkan.
Bagaimana pembelajaran mesin terkait dengan AI
Pembelajaran mesin dianggap sebagai subset dari AI. Komputer “cerdas” berpikir seperti manusia dan mengerjakan tugas sendiri. Salah satu cara melatih komputer agar meniru penalaran manusia adalah dengan menggunakan jaringan neural, yaitu serangkaian algoritma yang dimodelkan seperti otak manusia.
Apa kaitan pembelajaran mesin dengan analisis prediktif
Meskipun pembelajaran mesin adalah sejenis analisis prediktif, nuansa pentingnya adalah bahwa pembelajaran mesin jauh lebih mudah diterapkan dengan pembaruan real time saat mendapatkan lebih banyak data. Analitik prediktif biasanya diterapkan pada himpunan data statis dan harus di-refresh untuk memperoleh pembaruan.
Apa kaitan pembelajaran mesin dengan pembelajaran mendalam
Pembelajaran mendalam adalah bentuk khusus dari pembelajaran mesin, menggunakan jaringan neural (NN) untuk memberikan jawaban. Dengan kemampuan menentukan akurasi sendiri, pembelajaran mendalam mengklasifikasikan informasi layaknya otak manusia—dan mendukung beberapa AI yang paling mirip manusia.
Manfaat pembelajaran mesin
Pembelajaran mesin memiliki banyak aplikasi—dan kemungkinan terus berkembang. Berikut adalah beberapa manfaat utama yang dicapai bisnis dengan proyek pembelajaran mesin mereka:
Membuka wawasan
Pembelajaran mesin dapat membantu mengidentifikasi pola atau struktur dalam data terstruktur dan tidak terstruktur, membantu mengidentifikasi cerita yang disampaikan data.
Meningkatkan integritas data
Pembelajaran mesin sangat andal dalam menggali data dan dapat membawanya lebih jauh, meningkatkan kemampuannya dari waktu ke waktu.
Meningkatkan pengalaman pengguna
Antarmuka adaptif, konten bertarget, chatbot, dan asisten virtual dengan dukungan suara adalah beberapa contoh bagaimana pembelajaran mesin dapat membantu mengoptimalkan pengalaman pelanggan.
Mengurangi risiko
Karena taktik penipuan terus berubah, pembelajaran mesin terus mengikuti—memantau dan mengidentifikasi pola baru untuk menemukan upaya penipuan sebelum berhasil.
Mengantisipasi perilaku pelanggan
Pembelajaran mesin dapat menambang data terkait pelanggan untuk membantu mengidentifikasi pola dan perilaku, sehingga Anda dapat mengoptimalkan rekomendasi produk dan memberikan pengalaman pelanggan yang terbaik.
Biaya yang lebih rendah
Salah satu aplikasi pembelajaran mesin adalah otomatisasi proses, yang dapat mengosongkan waktu dan sumber daya, sehingga tim Anda dapat fokus pada hal yang paling penting.
Teknik pembelajaran mesin
Ada tiga teknik utama yang orang gunakan dalam pembelajaran mesin:
Pembelajaran yang diawasi
Menangani himpunan data dengan label atau struktur, data bertindak sebagai guru dan “melatih” mesin, meningkatkan kemampuannya untuk membuat prediksi atau keputusan.
Pembelajaran yang tidak diawasi
Menangani himpunan data tanpa label atau struktur apa pun, mencari 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.
Bagaimana cara kerja pembelajaran mesin dalam memecahkan masalah
Berikut adalah gambaran umum proses pembelajaran mesin yang digunakan untuk memecahkan masalah:
Langkah 1: Kumpulkan dan siapkan data
Setelah sumber data diidentifikasi, data yang tersedia akan dikompilasi. Tipe data yang Anda miliki dapat membantu menginformasikan algoritma pembelajaran mesin mana yang dapat Anda gunakan. Saat Anda meninjau data, anomali diidentifikasi, struktur dikembangkan, dan masalah integritas data diatasi.
Langkah 2: Latih model
Data yang disiapkan dibagi ke dalam dua grup: himpunan pelatihan dan himpunan pengujian. Himpunan pelatihan adalah sebagian besar data yang digunakan untuk menyetel model pembelajaran mesin ke akurasi tertinggi.
Langkah 3: Validasi model
Jika Anda siap memilih model data akhir, himpunan pengujian digunakan untuk mengevaluasi performa dan akurasi.
Langkah 4: Interpretasikan hasil
Tinjau hasilnya untuk menemukan wawasan, membuat kesimpulan, dan memprediksi hasil.
Apa yang dapat dilakukan pembelajaran mesin?
Prediksi nilai
Membantu mengidentifikasi sebab dan akibat di antara berbagai 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.
Identifikasi kemunculan yang tidak biasa
Sering digunakan untuk menemukan potensi risiko, algoritma deteksi anomali mengidentifikasi data di luar norma yang diantisipasi. Kerusakan peralatan, cacat struktural, kesalahan teks, dan kasus penipuan adalah beberapa contoh bagaimana pembelajaran mesin dapat digunakan untuk mengatasi masalah.
Temukan struktur
Algoritma pengklusteran sering kali merupakan langkah pertama dalam pembelajaran mesin, memperlihatkan struktur dasar dalam himpunan data. Karena mengategorikan item umum, pengklusteran umumnya digunakan dalam segmentasi pasar, menawarkan wawasan yang dapat membantu memilih harga dan mengantisipasi preferensi pelanggan.
Prediksi kategori
Algoritma klasifikasi membantu menentukan kategori informasi yang benar. Mirip dengan pengklusteran, klasifikasi berbeda karena diterapkan dalam pembelajaran yang diawasi, yang ditetapkan label yang telah ditentukan sebelumnya.
Apa fungsi teknisi pembelajaran mesin?
Teknisi pembelajaran mesin bekerja menerjemahkan data mentah yang dikumpulkan dari berbagai alur data ke dalam model sains data yang dapat diterapkan dan diskalakan sesuai kebutuhan. Teknisi pembelajaran mesin menyambungkan data terstruktur itu ke model yang ditentukan oleh ilmuwan data yang mengerjakannya. 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 Anda cari, Anda akan menggunakan berbagai algoritma. Algoritma biasanya dikelompokkan berdasarkan teknik (pembelajaran yang diawasi, pembelajaran tidak diawasi, atau diperkuat) atau berdasarkan keluarga algoritma (seperti klasifikasi, regresi, dan pengklusteran). Pelajari selengkapnya tentang algoritma pembelajaran mesin.
Bagaimana berbagai industri menggunakan pembelajaran mesin
Bisnis di berbagai industri menggunakan pembelajaran mesin dengan berbagai cara. Berikut adalah beberapa contoh pembelajaran mesin di sejumlah industri utama:
Perbankan dan Keuangan
Manajemen risiko dan pencegahan penipuan adalah area kunci yang banyak didukung oleh pembelajaran mesin dalam konteks keuangan.
Layanan Kesehatan
Alat diagnostik, pemantauan pasien, dan prediksi wabah adalah beberapa contoh bagaimana pembelajaran mesin dapat membantu meningkatkan perawatan pasien.
Transportasi
Identifikasi anomali lalu lintas, optimalisasi rute pengiriman, dan mobil yang mengemudi sendiri adalah beberapa contoh bagaimana pembelajaran mesin dapat berdampak positif terhadap transportasi.
Layanan pelanggan
Menjawab pertanyaan, mengukur niat pelanggan, dan menyediakan bantuan virtual adalah contoh bagaimana pembelajaran mesin menunjang 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 beberapa contoh bagaimana pembelajaran mesin dapat meningkatkan pertanian. Tonton video ini untuk melihat contoh bagaimana pembelajaran mesin membantu meningkatkan hasil panen petani sebesar 30%.
Apa yang perlu dicari dari platform pembelajaran mesin
Saat memilih platform pembelajaran mesin, cari solusi dengan fitur berikut:
Komputasi cloud
Mudah disiapkan dan disebarkan, cloud cocok untuk menangani berbagai ukuran beban kerja, memungkinkan Anda menyambungkan sumber data dan menskalakan sesuai permintaan—tanpa memerlukan pengetahuan tingkat lanjut.
Lingkungan pengembangan yang mudah diakses
Platform yang ideal mendukung semua tingkat keterampilan dengan opsi penulisan yang mudah diakses. Hal ini akan membantu Anda melihat manfaat pembelajaran mesin, baik bagi Anda yang banyak bekerja dengan kode ataupun yang memilih alat otomatis dan antarmuka praktis yang tidak memerlukan pengalaman pengodean apa pun.
Dukungan bawaan untuk kerangka kerja pembelajaran mesin yang familier
Entah itu ONNX, Python, PyTorch, scikit-learn, atau TensorFlow, cari platform yang memungkinkan Anda bekerja dengan alat yang Anda ketahui dan sukai.
Keamanan tingkat perusahaan
Cari platform yang dilengkapi dengan tata kelola, keamanan, dan kontrol tingkat perusahaan yang membantu Anda melindungi infrastruktur Anda.
Bawa model pembelajaran mesin Anda ke pasar lebih cepat
Sederhanakan cara Anda membuat dan menerapkan model dengan kemampuan pembelajaran mesin otomatis tanpa kode, dukungan sumber terbuka, dan Azure DevOps yang kokoh untuk pembelajaran mesin.