Alasan Mengapa Pembelajaran Mesin Populer di tahun 2021

  1. Pemakaian artificial intelligence masih akan tetap populer 

www.chsourcebook.comAlasan Mengapa Pembelajaran Mesin Populer di tahun 2021. Menurut Iman, sepanjang 2021, penggunaan kecerdasan buatan akan tetap menjadi tren di bidang teknologi pendidikan. Ruangguru juga menggunakan intelijen teknik.

Iman berkata: “Kami telah mulai menggunakan intelijen teknik ini di berbagai produk dan layanan Ruangguru yang ada.”

Dalam produk layanan Ruangguru, pengguna tidak hanya memiliki akses ke konten, tetapi juga akan menerima saran bijak tentang konten yang dievaluasi berdasarkan kebutuhan siswa.

Alasannya adalah :

Pembelajaran mesin adalah teknologi sebagai kecerdasan buatan atau cabang dari kecerdasan buatan. Fakta membuktikan bahwa dibalik keberadaannya, teknologi pembelajaran mesin telah menarik perhatian komunitas data karena keunikannya yaitu mesin yang dapat belajar layaknya manusia. Seperti manusia, jika pembelajaran mesin memproses lebih banyak data, hasilnya akan lebih akurat. Keberadaan pembelajaran mesin dikembangkan berdasarkan disiplin ilmu seperti statistika, matematika dan data mining, sehingga mesin dapat mengenali dan menganalisis data secara keseluruhan. Awalnya, pembelajaran mesin pertama kali diusulkan oleh beberapa ilmuwan pada tahun 1920-an. Deep Blue IBM adalah contoh implementasi pembelajaran mesin yang sangat populer. Di sisi lain, peran machine learning terbukti dapat mengurangi beban pengguna dalam berbagai aktivitas sehari-hari.

Misalnya, fitur buka kunci wajah atau pengenalan wajah pengguna dapat dikenali saat perangkat ponsel pintar dihidupkan. Dalam dunia bisnis, pembelajaran mesin juga dapat menemukan film atau serial berdasarkan preferensi pengguna (seperti Netflix).

Menurut Forbes, pembelajaran mesin merupakan tren yang populer saat ini dan akan terus berkembang dalam beberapa tahun ke depan. Selain itu, menurut futuris Amerika Ray Kurzweil (Ray Kurzweil), penggunaan kecerdasan buatan akan semakin berkembang hingga tahun 2045. Di era transformasi digital, penerapan pembelajaran mesin telah diadopsi oleh semua kalangan, sehingga pembelajaran mesin sangat populer dan banyak dibahas di kalangan ilmuwan data. Alasan lainnya adalah, dengan sumber data yang melimpah, penting untuk membangun model untuk memecahkan masalah pengambilan keputusan bisnis. Oleh karena itu, pembelajaran mesin dapat langsung diintegrasikan ke dalam perangkat lunak. Pada artikel ini, DQLab akan mengulas alasan popularitas machine learning, yang masih akan dibahas hangat hingga tahun 2021. Artikel ini akan menjawab rasa penasaran anda tentunya sebagai teman data. Baca informasi lebih lanjut dan pastikan Anda merujuk ke artikel berikut!

Baca Juga: 20 Negara dengan Pendidikan Terbaik di Dunia

Mengurutkan dan mengubah data tidak terstruktur (data tidak terstruktur)

Setiap dari kita harus menemukan data yang tersebar atau tidak terstruktur setiap hari. Pertanyaan ini selalu muncul dalam industri data, sehingga akan berdampak pada kesimpulan akhir yang dianggap tidak dapat diterapkan. Akhirnya, situasi ini dapat diselesaikan dengan menggunakan algoritma pembelajaran mesin. Karena pengaruh Internet of Things (IOT), banyak informasi atau sumber data yang tersedia saat ini. Mulailah dengan email, jejaring sosial, blog, podcast, atau sumber lain. Bagi pemasar, data tidak terstruktur harus menjadi fokus perhatian. Munculnya algoritma pembelajaran mesin dapat berupa, misalnya, penjaga pantai yang menemukan dan merekomendasikan konten yang paling relevan, atau dapat menjadi pertimbangan alternatif dalam keputusan bisnis.

Melihat fenomena tersebut, algoritma pembelajaran mesin juga terkait dengan keberadaan jejak digital di Internet. Perutean digital terbagi menjadi dua bagian yaitu perutean digital aktif dan pasif. Ketika data pribadi sengaja dirilis, jejak digital aktif akan dibuat, yang berarti dia tahu tindakannya sedang direkam. Ini dilakukan untuk membagikan informasi tentang diri Anda melalui situs web atau platform media sosial. Pada saat yang sama, jejak digital pasif dikumpulkan tanpa diketahui pemiliknya bahwa data tentang dirinya sedang dikumpulkan. Jenis footprint ini disimpan sebagai “hit” dalam database online. Kemudian, ini melacak alamat IP pengguna. Dengan itu, dapat menyimpan tanggal dan waktu pembuatan dan sumber data. Jejak ini dapat disimpan dalam file yang dapat diakses oleh administrator. Pembelajaran mesin dinilai sangat memudahkan pihak lain untuk mengumpulkan informasi dalam jumlah besar dan menarik kesimpulan. Menggunakan mesin pencari sederhana dapat mengumpulkan banyak informasi dari orang-orang ini.

Membantu dalam menyusun proposal

Siapa yang sering menonton TV? Tentunya data teman-teman juga sudah menonton serial tersebut di Netflix, atau menonton video melalui YouTube. Di masa kanak-kanak, kami pikir TV memiliki antusiasme yang sama dengan kami semua, dan semua acara favorit kami (seperti kartun) juga ditayangkan di TV. Tentunya dengan sederet program favorit, tentunya data sangat penting. Jika kita melangkah ke bidang transformasi digital lagi, saat ini kita menumbuhkan banyak data. Terkadang selain data yang tidak terstruktur, terdapat masalah lain yaitu terlalu banyaknya informasi atau informasi yang overload, yang tentunya sering terjadi, dan kualitas data itulah yang dicari semua orang. Email, jejaring sosial, blog, podcast, dan daftar tanpa akhir menyebarkan begitu banyak informasi setiap hari. Sebagai teknisi, tidak mungkin untuk tidak mengikuti semua orang. Melalui metode pembelajaran mesin, TV dan departemen bisnis dapat dengan mudah merekomendasikan film atau produk serial yang sesuai dengan genre atau basis pengguna mereka.

Tantangan dan peluang pembelajaran mesin di masa depan

Moto bijaknya adalah: “Metode yang kuat telah dikembangkan. Prinsip-prinsip ini dipahami dengan baik dalam kerangka statistik dan probabilitas.” Para ahli teknologi tahu bahwa bahkan sekarang pengguna mengetahui teknologi pembelajaran mesin. Dalam beberapa dekade terakhir, bidang ini telah berkembang pesat, dan perubahan besar telah terjadi dalam beberapa tahun terakhir. Menurut laporan “Wall Street Journal”, pada tahun 2030, pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan diharapkan dapat meningkatkan ekonomi AS sebanyak 16% atau $ 13 triliun. Pembelajaran mesin adalah konsep kecerdasan buatan (Artificial Intelligence). Ini membutuhkan data scientist untuk memahami keterampilan machine learning dan memahami jenis metode yang digunakan, termasuk pembelajaran tanpa pengawasan dan algoritma pembelajaran yang diawasi. Tentu saja, akan berguna juga untuk menangkap pola tersembunyi secara akurat dan akurat dari keberadaan wawasan (data).

Apakah Anda ingin mempelajari lebih lanjut tentang pembelajaran mesin? Ayo mulai belajar ilmu data sekarang!

Tidak ada latar belakang IT? Jangan khawatir, Anda masih bisa menguasai ilmu data dan mempersiapkan karir di Revolusi Industri 4.0. Gunakan DQLab untuk membangun proyek data dan portofolio produk Anda untuk memulai karir di industri data aktual! Daftar #MulaiBelajarData di DQLab sekarang!

Silakan merujuk ke informasi berikut untuk mengakses modul “Pengantar Ilmu Data” secara gratis:

  1. Buat akun gratis melalui pendaftaran DQLab.id/signup
  2. Akses modul “Pengantar Ilmu Data”
  3. Lengkapi modul dan dapatkan sertifikat dan hadiah menarik dari DQLab
  4. Berlangganan DQLab.id untuk mengakses semua modul lanjutan!

Sebagai contoh penerapannya yaitu

Contoh aplikasi kecerdasan buatan yang populer saat ini-kecerdasan buatan (AI) adalah cabang ilmu komputer yang menekankan pada kecerdasan mesin, pengembangan cara berpikir, dan bekerja seperti manusia. Misalnya pengenalan suara, pemecahan masalah, pembelajaran, dan perencanaan. Saat ini, kecerdasan buatan (AI) menjadi bahan diskusi yang sangat populer yang telah banyak dibahas baik di kalangan teknis maupun bisnis. Banyak pakar dan analis industri percaya bahwa kecerdasan buatan atau kecerdasan buatan adalah masa depan. Namun, jika kita melihat-lihat, kita yakin ini bukan masa depan, tapi masa kini.

Dengan kemajuan teknologi, kami telah terhubung ke AI dengan satu atau lebih cara (seperti Siri, Watson atau Alexa). Ya, teknologi ini masih dalam tahap awal. Semakin banyak perusahaan yang menginvestasikan sumber daya dalam penelitian mesin, menunjukkan pertumbuhan yang kuat dalam produk dan aplikasi teknologi kecerdasan buatan dalam waktu dekat.

Bertentangan dengan kepercayaan umum, contoh penerapan kecerdasan buatan (AI) tidak terbatas pada industri TI atau teknologi. Sebaliknya, ini banyak digunakan di bidang lain, seperti medis, bisnis, pendidikan, hukum, dan manufaktur.

Baca Juga: 10 Pahlawan yang Berjuang Melalui Kursi Pembelajaran

Berikut ini, kami meninjau 9 contoh kecerdasan buatan yang sudah digunakan saat ini.

Siri

Siri adalah salah satu asisten pribadi virtual paling populer yang disediakan oleh Apple di iPhone dan iPad. Asisten wanita yang diaktifkan dengan suara ramah berinteraksi dengan pengguna dalam pekerjaan sehari-hari. Ini dapat membantu Anda menemukan informasi, mendapatkan petunjuk arah, mengirim pesan, melakukan panggilan suara, membuka aplikasi, dan menambahkan acara ke kalender Anda.

Siri menggunakan teknologi pembelajaran mesin untuk mendapatkan pemahaman yang lebih cerdas dan lebih cerdas tentang pertanyaan dan permintaan bahasa alami. Ini jelas merupakan salah satu contoh paling ikonik dari kemampuan pembelajaran ponsel cerdas.

Tesla

Tak hanya ponsel pintar, mobil juga beralih ke kecerdasan buatan. Tesla adalah contoh perusahaan yang memproduksi mobil tanpa awak. Ini adalah salah satu teknologi otomotif terbaik yang ada saat ini. Mobil ini tidak hanya memenangkan banyak penghargaan, tetapi juga memiliki fitur-fitur seperti mengemudi tanpa awak, kemampuan prediksi dan inovasi teknologi yang mutlak.

Jika Anda seorang tech freak dan bermimpi memiliki mobil seperti yang diperlihatkan di film-film Hollywood, maka Tesla adalah model teknologi mobil canggih.

Cogito

Cogito, awalnya dikembangkan oleh Dr. Sandy dan Joshua, adalah contoh terbaik dari versi perilaku aplikasi kecerdasan buatan untuk meningkatkan layanan pelanggan korporat. Perusahaan ini menggabungkan pembelajaran mesin dan ilmu perilaku untuk meningkatkan kolaborasi antara pelanggan dan pusat panggilan.

Cogito digunakan untuk membuat jutaan panggilan suara setiap hari. Contoh penerapan kecerdasan buatan dengan menganalisis suara manusia dan memberikan bimbingan untuk memberikan layanan yang maksimal.

Netflix

Netflix tidak perlu diperkenalkan-ini adalah layanan konten sesuai permintaan yang sangat populer yang menggunakan teknologi prediktif untuk memberikan rekomendasi berdasarkan reaksi, minat, preferensi, dan perilaku konsumen. Teknologi ini memeriksa dan merekomendasikan film dari rekaman berdasarkan preferensi dan reaksi Anda sebelumnya.

Aplikasi ini menjadi lebih pintar dan lebih pintar setiap tahun. Satu-satunya kelemahan dari teknologi ini adalah ketika film besar diperluas dan disebarkan ke seluruh platform, film kecil tidak akan diperhatikan. Namun, seperti yang saya tulis sebelumnya, ini masih membaik dan semakin pintar.

Pandora

Pandora adalah salah satu solusi teknologi kecerdasan buatan yang paling populer dan sangat mendetail. Ini juga disebut DNA musik. Menurut 400 karakteristik musik, sekelompok musisi profesional akan menganalisis lagu tersebut secara terpisah. Sistem juga dapat merekomendasikan track record dengan baik untuk merekomendasikan lagu yang tidak pernah diperhatikan, bahkan jika orang menyukainya.

Nest Learning Thermostat (Google)

Nest adalah salah satu contoh paling terkenal dan sukses dari perusahaan rintisan yang menerapkan kecerdasan buatan, dan diakuisisi oleh Google pada tahun 2014 senilai $ 3,2 miliar. Nest Learning Thermostat menggunakan algoritme perilaku untuk menghemat energi berdasarkan perilaku dan jadwal Anda.

Ini menggunakan proses pembelajaran mesin yang sangat cerdas yang dapat mempelajari suhu yang Anda suka dan memprogramnya dalam seminggu atau lebih. Selain itu, jika tidak ada orang di rumah, otomatis akan mati untuk menghemat energi.

Faktanya, ini adalah kombinasi kecerdasan buatan dan Bluetooth hemat energi, karena beberapa komponen solusi ini akan menggunakan layanan dan solusi BLE.

Boxever

Boxever adalah perusahaan yang sangat bergantung pada pembelajaran mesin untuk meningkatkan pengalaman pelanggan di industri perjalanan dan memberikan momen atau pengalaman mikro yang dapat memenuhi kebutuhan pelanggan.

Boxover menggunakan pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan untuk menyiapkan lingkungan yang kompetitif guna membantu pelanggan menemukan cara baru dan menciptakan perjalanan yang tak terlupakan, sehingga sangat meningkatkan keterlibatan pelanggan.

Flying drone

Drone telah mengirimkan produk ke rumah pelanggan, meskipun dalam mode uji. Mereka mendemonstrasikan sistem pembelajaran mesin yang kuat yang dapat mengubah lingkungan menjadi model 3D melalui sensor dan kamera.

Sensor dan kamera bisa melihat lokasi drone di dalam ruangan dengan memasang drone di langit-langit. Algoritme pembuatan lintasan dapat menginstruksikan drone bagaimana dan ke mana harus bergerak. Dengan menggunakan sistem Wi-Fi, kami dapat mengontrol drone dan menggunakannya untuk pengiriman produk dengan tujuan tertentu, pembuatan video, atau pelaporan berita.

Alexa

Alexa diluncurkan oleh Amazon, menjadi lebih pintar dan menambahkan fitur baru. Ini adalah produk revolusioner yang dapat membantu Anda mencari informasi secara online, mengatur janji, membeli, mengontrol lampu, sakelar, termostat, menjawab pertanyaan, membaca buku audio, melaporkan kondisi lalu lintas dan cuaca, memberikan informasi tentang bisnis lokal, Memberikan skor dan jadwal olahraga, serta orang lain yang menggunakan layanan suara Alexa.

Ia mengatakan, keberadaan teknologi ini dapat menggantikan beberapa pekerjaan yang sudah ada. Namun di sisi lain, hal tersebut juga dapat menciptakan banyak peluang bagi para pelaku usaha untuk mengeksplorasi hal-hal baru dan berinovasi untuk menciptakan lapangan kerja baru.

Ide yang kami bawa ke Sophia adalah untuk menunjukkan sejauh mana perkembangan teknologi dan bagaimana menjelaskan perubahan teknologi. Tingkat adopsi kecerdasan buatan masih rendah karena masih disalahpahami karena akan menyebabkan pengangguran.

Ia mengatakan, keberadaan teknologi ini dapat menggantikan beberapa pekerjaan yang sudah ada. Namun di sisi lain, hal tersebut juga dapat menciptakan banyak peluang bagi para pelaku usaha untuk mengeksplorasi hal-hal baru dan berinovasi untuk menciptakan lapangan kerja baru.

“Ide yang kami bawa ke Sophia adalah untuk menunjukkan betapa canggihnya teknologi ini dan bagaimana menjelaskan perubahan teknologi. Tingkat adopsi kecerdasan buatan masih rendah karena masih disalahpahami karena akan menyebabkan pengangguran.”

Ia mengatakan, saat ini banyak bermunculan perusahaan yang menyediakan solusi berbasis AI. Dalam portofolionya yang terdiri dari sekitar 50 startup, sekitar 10 hingga 15 di antaranya adalah startup AI.

Di Indonesia, penggunaan kecerdasan buatan sudah sangat umum, termasuk chatbot, dan sering digunakan sebagai layanan pelanggan di berbagai platform e-commerce. Selain itu, ini juga merupakan pemindai wajah dan analisis video.

“Ke depan, kecerdasan buatan akan terus berkembang karena pasar tumbuh secara eksponensial.” Ia mengatakan: “Apalagi bagi banyak start-up yang mencoba menerapkan teknologi ini.

Ia yakin semakin banyak peserta di bidang kecerdasan buatan akan membuat teknologi ini semakin kompleks. Ini tidak terbatas pada algoritme untuk menulis rekomendasi, pemindaian wajah, dan percakapan dengan chatbot, tetapi juga dapat diperluas ke area eksternal data dan agregasi data.

Penutupan

Saat ini, beberapa contoh aplikasi kecerdasan buatan menjadi semakin populer. Mempengaruhi gaya hidup kita, berinteraksi dan meningkatkan pengalaman pelanggan. Di tahun-tahun mendatang, akan ada lebih banyak perbaikan, penyempurnaan, dan realisasi.