Machine Learning adalah cabang dari artificial intelligence yang membantu sistem beradaptasi dengan kemampuan Orang, sehingga sistem tersebut dapat belajar dengan sendirinya tanpa arahan dari pengguna.
Belum banyak orang mengerti tentang artificial intelligence atau yang Normal disebut kecerdasan buatan. Terdapat banyak sekali cabang dari artificial intelligence, salah satunya Merukapan machine learning (ML) atau bahasa gampangnya sih, pembelajaran mesin. Apakah Anda familiar dengan machine learning? Bagaimana sih Teladan penerapan machine learning dalam kehidupan sehari-hari? Simak artikel berikut ini Kepada mengetahui lebih jauh mengenai teknologi pembelajaran mesin.
Pengertian Machine Learning
Machine Learning adalah cabang dari artificial intelligence yang membantu sistem beradaptasi dengan kemampuan Orang, sehingga sistem tersebut dapat belajar dengan sendirinya tanpa arahan dari pengguna.
Pembelajaran mesin dikembangkan berdasarkan ilmu statistika, data mining, dan matematika guna memudahkan mesin Kepada menganalisa data tanpa pemrograman ulang.
Terdapat dua jenis machine learning, diantaranya adalah:
1. Supervised Learning (Pembelajaran Terarah)
Disebut “supervised” karena dalam pendekatan ini, machine learning dilatih Kepada mengenali pola antara input data dan label output. Pembelajaran yang diawasi menggunakan informasi sebagai input dan data berlabel sebagai output. Metode ini memasukkan input dengan output yang diketahui. Sekarang mesin dapat memeriksa Interaksi dan ketergantungan antara data, membandingkan output aktual dengan output yang diharapkan, dan Membangun perubahan Kalau Terdapat perbedaan. Dengan Metode ini, mesin dapat memeriksa keakuratan pengoperasiannya.
2. Unsupervised Learning (Pembelajaran Tak Terarah)
Dalam algoritma unsupervised learning, sebuah data Enggak Mempunyai label eksplisit. Enggak seperti supervised learning, unsupervised learning adalah jenis pembelajaran yang hanya Mempunyai variabel input dan Enggak Terdapat variabel output yang terkait. Tujuan dari pembelajaran mesin ini adalah Kepada memodelkan struktur data dan menyimpulkan fungsi yang menjelaskan data. Unsupervised learning adalah jenis algoritma pembelajaran mesin yang digunakan Kepada memperoleh informasi dari kumpulan data. Metode ini mengkaji data hanya berdasarkan kedekatannya, atau yang Normal disebut dengan clustering.
Bagaimana Sejarahnya?
Sejak penemuan komputer, orang mulai mencari Mengerti tentang bagaimana komputer dapat bekerja. Awal mulanya ketika Arthur Samuel berhasil menciptakan program Checkers di komputer IBM tahun 1952. Program ini mempelajari gerakan yang dapat memenangkan permainan kotak-kotak dan menyimpan gerakan ini dalam memori.
Istilah pembelajaran mesin pada dasarnya adalah proses komputer Kepada belajar dari data. Tanpa data, komputer Enggak dapat belajar. Oleh karena itu, Kalau Anda Ingin mempelajari pembelajaran mesin, Anda Niscaya akan Maju berinteraksi dengan data Anda. Sekalian pengetahuan tentang machine learning Niscaya terkait dengan data. Datanya mungkin sama, tetapi algoritma dan pendekatan Kepada mencapai hasil yang optimal berbeda.
Kegunaan Machine Learning
- Pembelajaran mesin membantu memecahkan masalah dunia dengan Metode yang scalable.
- Aplikasi kecerdasan buatan ini juga dapat digunakan di berbagai industri dan Maju digunakan oleh pemilik industri besar dan para peneliti Kepada Maju berkembang.
- Machine learning memungkinkan Anda memproses dan menganalisis data yang lebih besar dan lebih kompleks dalam waktu yang lebih singkat.
Baca Juga: Apa Itu Chat GPT, Fungsi, Kelebihan, Metode Penggunaan, & Alternatifnya
Penerapan Machine Learning Dalam Kehidupan Sehari-hari
1. Mesin Pencari Google
Google sudah dari dulu menerapkan machine learning Kepada melakukan perangkingan pada halaman suatu website. Google mempunyai Metode tersendiri pada algoritma pencarian yang digunakan. Dalam praktiknya, ketika kita mengetik kata kunci, Google akan menampilkan hasil pencarian yang paling mendekati kata kunci tersebut. Apabila kita memilih suatu halaman dan menghabiskan banyak waktu pada halaman tersebut,
Google akan mendeteksi bahwa halaman tersebut sesuai dengan kata kunci yang kita masukkan. Begitu pula, Ketika kita Menyaksikan halaman pencarian berikutnya misalnya halaman 2, 3, dan seterusnya. Google mendeteksi kesalahan dalam hasil pencarian yang dihasilkan menggunakan kata kunci. Dengan ini, data dikumpulkan dan dianalisis oleh mesin telusur Google dalam menggunakan machine learning Kepada menghasilkan hasil penelusuran yang Elastis dan berkualitas tinggi.
2. Tampilan Rekomendasi Produk Pada Marketplace
Perkembangan teknologi Membangun penggunaan marketplace semakin diminati, Berkualitas di sisi penjual maupun pembeli. Dekat Sekalian orang menggunakan marketplace, termasuk Tokopedia dan Shopee. Setiap detik Anda dapat Menyaksikan bahwa Terdapat transaksi antara pedagang dan pembeli. Kepada meningkatkan pengalaman pengguna, setiap akun harus menampilkan rekomendasi produk yang sesuai dengan keinginan pembeli Kepada membeli. Tentu saja, Kepada melakukan ini secara Mekanis dan real time, machine learning sebenarnya menentukan keakuratan produk yang direkomendasikan setiap pengguna di setiap akun.
3. Social Media’s User Experiences
Media sosial merupakan situs web yang paling Lamban dikunjungi pengguna berdasarkan data Alexa. Media sosial seperti Instagram dan Twitter menggunakan machine learning Kepada Membangun pengguna merasa betah Berikut adalah beberapa peningkatan pengalaman pengguna Kepada aplikasi pembelajaran mesin:
a. ‘Suggest to Follow’
Instagram dapat dengan mudah mengumpulkan berbagai informasi pengguna, mulai dari informasi Biasa seperti kota, alamat sekolah, alamat kantor, dan preferensi hingga log aktivitas seperti percakapan, unggahan, dan profil yang sering dikunjungi. Sehingga Bisa merekomendasikan siapa saja orang di Sekeliling yang mungkin Ingin kita ikuti.
b. Pengenalan Paras
Instagram dapat mendeteksi bahwa gambar yang diunggah mengandung Paras Orang. Memungkinkan pengguna Kepada menandai area Paras pada gambar. Seiring dengan berjalannya waktu, Instagram akan mengenali Paras Anda berdasarkan jumlah foto yang Anda unggah. Ini memungkinkan Instagram Kepada secara Mekanis menandai Paras orang di gambar yang baru diunggah.
c. Unggahan di Beranda Anda
Instagram dapat mengumpulkan setiap aktivitas pengguna, orang yang sering diundang Kepada berkomunikasi, postingan yang sering disukai, dan grup yang sering dilihat.
4. Google AdWords
Google AdWords adalah media periklanan digital paling Terkenal di dunia. AdWords akan menampilkan iklan di situs web yang diterbitkan oleh Google Adsense. Iklan yang Anda lihat adalah iklan Elastis atau rotasi. Google AdWords mengumpulkan data situs web Kepada setiap topik dan menampilkan iklan yang terkait dengan topik tersebut. Selain itu, Google Adwords menggunakan cookie Kepada mengaitkan aktivitas pengunjung situs web Anda dengan situs web yang dikunjungi sebelumnya. AdWords mengumpulkan dua elemen ini Kepada menayangkan iklan berdasarkan pengunjung situs web.
5. Aplikasi Siri pada iPhone dan Google Now di Android
Teknologi ini membantu pengguna menelusuri web, mengajukan pertanyaan tentang jalan dan cuaca, melakukan panggilan telepon, dan membuka aplikasi.
6. Online Fraud Detection
Deteksi penipuan online adalah metode yang digunakan Kepada menentukan apakah suatu transaksi digital Formal atau Enggak. Deteksi penipuan online digunakan oleh Sekalian bank, Berkualitas bank komersial maupun bank virtual. Deteksi penipuan online menggunakan pembelajaran mesin Kepada memberikan perlindungan terhadap pencucian Dana (keamanan siber), mendeteksi transaksi Palsu, dan mendeteksi penyusupan rekening bank digital.
7. Penyaring Spam Message
Machine learning berperan sangat Krusial dalam menyaring spam Berkualitas di email, website, maupun media komunikasi berbasis software. Algoritma pohon keputusan adalah pendahulu dari algoritma filter spam Kepada menentukan apakah suatu pesan adalah spam.
8. Teknologi Kamera Pengawas
Teknologi baru yang menerapkan pembelajaran mesin pada CCTV Kepada mendeteksi kejahatan dan kecelakaan.
9. Mobil Kendali Mekanis
Kendaraan yang dikendalikan secara Mekanis adalah salah satu pengaplikasian dari pembelajaran mesin. Mobil kendali Mekanis adalah aplikasi machine learning yang kompleks dengan risiko langsung yang tinggi. Mobil perlu belajar banyak dari rambu-rambu jalan, petunjuk arah dan tujuan, kondisi jalan, lampu Lampau lintas, kondisi lingkungan Orang, dan sensor bawaan lainnya.
Sistem Kerja
Menurut beberapa Spesialis, Terdapat tiga bagian Esensial bagaimana pembelajaran mesin dan sistem pembelajaran bekerja. Berikut adalah deskripsi singkatnya:
a. Proses pengambilan keputusan
Pada dasarnya, pembelajaran mesin digunakan Kepada Membangun prediksi atau Pengelompokkan. Sekarang, dalam proses ini, algoritma Membangun perkiraan dan keputusan tentang pola dalam data.
b. Fungsi Kesalahan
Sistem ini digunakan pada langkah pertama Kepada mengevaluasi prediksi model data. Dengan Teladan sebelumnya, fungsi kesalahan dapat Membangun Komparasi Kepada mengevaluasi keakuratan model.
c. Proses Optimasi Model
Algoritma ini mengulangi proses Pengkajian individual, pengoptimalan, dan pemutakhiran bobot hingga akurasi terpenuhi.
Nah, itulah tadi informasi mengenai machine learning. Banyak sekali ya Rupanya penerapan machine learning dalam kehidupan sehari-hari. Tentunya kita sudah sering menemui Bentuk aplikasi dari machine learning. Nantikan informasi menarik lainnya di artikel selanjutnya!
Selain memberikan informasi menarik mengenai perkembangan teknologi, Sandi Dharma juga menawarkan jasa pembuatan website profesional dengan harga yang terjangkau.