5 Contoh Machine Learning yang Memudahkan Pekerjaan
Machine learning merupakan istilah yang populer beberapa tahun ini. Teknologi ini mulai banyak diterapkan di berbagai bidang karena fungsinya yang sangat membantu proses mengolah data dan juga memudahkan aktivitas manusia. Dengan adanya digitalisasi, hampir seluruh aktivitas manusia terbantu dengan sistem, contohnya untuk komunikasi, berbelanja, dan lain sebagainya. Tentu saja aktivitas-aktivitas tersebut akan menghasilkan data yang terus bertumpuk. Data ini bisa digunakan untuk menggali informasi di dalamnya dan menjadi dasar dalam pengambilan keputusan. Selain itu machine learning juga dapat digunakan untuk memberikan pengalaman menarik bagi pelanggan.
Penerapan machine learning pun juga sangat beragam. Baik dari bidang transportasi, perbankan, pendidikan, kesehatan, bahkan platform hiburan. Masing-masing mengimplementasikan cara khusus agar sesuai kebutuhan bisnis. Misal untuk mempermudah navigasi, mempermudah rekomendasi, bahkan mengurangi risiko malpraktek. Seperti apa peran machine learning dalam memudahkan pekerjaan di bidang tersebut? Yuk simak penjelasan berikut ini!
1. Bidang Transportasi: Google Maps
Pada tahun 2005, sistem navigasi telah berkembang pesat oleh perusahaan teknologi terbesar di dunia yaitu Google, dengan meluncurkan Google Maps. Google Maps adalah sebuah sistem navigasi menggunakan prinsip peta yang dinamis sehingga dapat lebih cepat memberikan pembaharuan pada sebuah kondisi di suatu tempat dengan menggunakan bagian ilmu Artificial Intelligence yaitu Machine Learning.
Machine learning pada sistem navigasi pada dasarnya sama dengan cara kerja machine learning pada umumnya yaitu dengan mempelajari data yang disajikan. Jika data berkaitan dengan pemetaan dan kondisi di suatu wilayah dalam jumlah banyak dan bersifat akurat, maka keakuratan machine learning dalam memprediksikan suatu kondisi akan semakin kuat pula. Data menjadi kunci keakuratan machine learning dalam mengklasifikasikan kondisi pada wilayah tertentu.
Selain itu, machine learning juga dapat menganalisis perkiraan harga perjalanan, mengakurasi lokasi penjemputan, mengoptimalkan rute terpendek, dan mendeteksi penipuan. Program seperti ini sangat bermanfaat untuk layanan transportasi online. Beberapa perusahaan ojek online telah menggunakannya guna mengoptimalkan pelayanan.
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
2. Bidang Perbankan: Fraud Detection
Masalah utama dari domain keuangan adalah deteksi penipuan. Machine learning adalah salah satu perkembangan teknologi yang dapat membantu perusahaan bank mendeteksi fraud. Karena bank menawarkan arus kas digital, nasabah takut kehilangan data atau penipuan. Sedangkan sejumlah besar uang diproses secara online. Peretas lebih tertarik untuk mencuri data dan bahkan uang secara online.
Deteksi fraud adalah sistem untuk mengidentifikasi dan memblokir aktivitas yang mencurigakan untuk mencegah aktivitas tersebut yang dapat membahayakan bisnis. Ada sebagian besar orang yang bahkan tidak menggunakan kartu bank fisik, lebih memilih bank digital. Ini membawa lebih banyak tantangan bagi dunia perbankan. Perlindungan dan keamanan data dalam transaksi adalah persyaratan nomor satu bagi nasabah, dan karenanya perlulah untuk mempertimbangkannya sebagai financial forecast.
Fraud detection memiliki beberapa tahapan yang meliputi pemantauan, deteksi, pengambilan keputusan, manajemen kasus, dan pembelajaran. Machine Learning dapat secara otomatis dan independen mengidentifikasi pola yang tidak biasa dalam set data yang dapat menjadi karakteristik penipuan. Sangat sulit untuk melakukan deteksi penipuan yang tepat hanya oleh manusia, karena akan membutuhkan terlalu banyak sumber daya yang berkualitas dan selalu ada faktor kesalahan dari manusia. Algoritma machine learning mendeteksi perilaku curang dan beradaptasi dengan tindakan penipuan yang tidak terlihat. Saat membuat tool machine learning untuk mengidentifikasi penipuan di perbankan, programmer harus mengintegrasikan model yang supervised and unsupervised.
3. Bidang Pendidikan: Detektor Plagiarisme
Aktivitas akademik selalu tak lepas dari pekerjaan esai dan pengecekan plagiarisme sebagai standar orisinalitas esai. Contoh machine learning di pendidikan adalah untuk membangun detektor plagiarisme yang akurat. Machine learning mampu menganalisis dengan cepat estimasi numerik tentang seberapa identik dokumen yang diinput dengan dokumen lain dalam database.
Machine learning juga dapat menciptakan Robo-reader, yaitu sistem penilaian esai secara otomatis. Esai adalah tulisan yang sangat kompleks, namun berkat bantuan machine learning, menilai tugas esai menjadi jauh lebih mudah. Ada ujian GRE yang menggunakan seorang penilai manusia dan satu Robo-reader yang dikenal sebagai e-Rater untuk menilai esai. Bahkan di sektor pendidikan ini, machine learning membantu dalam pembelajaran yang dipersonalisasi, voice assistant, memudahkan administrasi, dan menganalisis tingkat putus sekolah seorang siswa.
Baca juga : Kenali Algoritma Klasifikasi Machine Learning Terpopuler di Tahun 2021
4. Bidang Kesehatan: Medical Imaging
X-ray radiography, Magnetic Resonance Imaging (MRI), medical ultrasonography atau ultrasound, Computed Tomography (CT), dan teknik nuclear medicine functional imaging merupakan contoh-contoh medical imaging dalam dunia kesehatan. Dengan pencitraan medis, dokter dapat mengetahui apa yang terjadi dalam tubuh pasien tanpa harus melalui bedah, serta dapat melihat jika ada kejanggalan yang berpotensi menjadi penyakit. Kini dengan perkembangan teknologi, Machine learning pun membantu memperbaharui sistem pencitraan medis yang sudah ada. Dengan kemampuan komputasi ML dapat menganalisa gambar medis jauh lebih cepat dan dapat mendeteksi gejala penyakit yang mungkin terjadi berdasarkan gambar tersebut.
Salah satu contoh penerapannya yaitu untuk skrining kanker. Artificial Neural Network (ANN) dapat mengidentifikasi beberapa jenis kanker (stadium 1, 2, 3) sehingga pengobatan dini dapat dilakukan dan peluang kesembuhan lebih tinggi. Selain itu kemampuan ML dapat digunakan untuk mengolah data yang banyak akan memudahkan dokter mempelajari data tersebut agar dapat mendiagnosa secara tepat dan memberikan solusi terbaik bagi pasiennya.
5. Bidang Hiburan: Rekomendasi Film
Sistem rekomendasi adalah suatu program yang melakukan prediksi sesuatu item, seperti rekomendasi film, musik, buku, berita dan lain sebagainya yang menarik user. Sistem ini berjalan dengan mengumpulkan data dari pengguna secara langsung maupun tidak langsung. Machine learning juga sangat berperan untuk menguatkan hubungan dengan penggunanya melalui sistem rekomendasi tersebut. Pernahkah kalian menonton Netflix dan terdapat sejumlah rekomendasi lainnya yang sesuai dengan selera atau serupa dengan film yang ditonton sebelumnya? Begitulah secara garis besar peran machine learning dalam bidang hiburan.
Sistem filtering yang diterapkan pada machine learning beragam. Ada collaborative filtering, user-based filtering, dan item-based filtering. Collaborative filtering merupakan sebuah metode dalam membuat prediksi dengan cara menyaring informasi item dari opini orang lain. Fokus utama dalam sistem rekomendasi collaborative filtering adalah untuk memanfaatkan riwayat opini pengguna aktif lain untuk memprediksi item yang mungkin akan disukai atau diminati oleh seorang pengguna.
User-based filtering mengasumsikan bahwa cara untuk menemukan item yang menarik bagi user tertentu adalah dengan mencari user lain yang memiliki minat yang sama. Jadi, pada awalnya user-based filtering mencoba untuk menemukan user lain berdasarkan pada user similarity dan kemudian setiap nilai rating dari user lain akan dijadikan bahan rekomendasi bagi user aktif. Sedangkan tujuan dari Item-based filtering adalah mencari pola pemberian rating terhadap sebuah item dan kemudian mencoba memprediksi rating yang akan diberikan seorang pengguna terhadap item lain.
Ternyata machine learning memiliki banyak peran, ya. Bahkan di beragam industri atau bidang. Tertarik untuk menjadi ahli di machine learning? Kalian yang tidak memiliki latar belakang IT pun bisa mendalami ilmu tersebut. DQLab menjadi solusi belajar yang tepat bagi kalian.
Yuk, gabung di DQLab.id! Sahabat DQ akan belajar machine learning dari dasar sehingga talenta data dari non IT pun dapat mempelajari dan menguasainya. Dengan mentor data dan pembelajaran terstruktur akan lebih memudahkan pemula meningkatkan skill machine learning yang berdampak di industri. Segera Sign Up dan nikmati proses belajar yang mudah dan menyenangkan!
Penulis : Dita Feby
Editor : Annissa Widya