JULY SPECIAL ! DISKON 96%
Belajar Data Science Bersertifikat, 12 Bulan hanya 180K!
0 Hari 0 Jam 28 Menit 27 Detik

Contoh Machine Learning yang Memudahkan Pekerjaan

Belajar Data Science di Rumah 18-Maret-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-senin-07-2024-03-18-200722_x_Thumbnail800.jpg

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. Baik dari bidang transportasi, perbankan, pendidikan, kesehatan, bahkan platform hiburan. Masing-masing mengimplementasikan cara khusus agar sesuai kebutuhan bisnis. Seperti apa peran machine learning dalam memudahkan pekerjaan di bidang tersebut? Yuk simak penjelasan berikut ini!


1. Google Maps

Machine Learning

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. Fraud Detection

Machine Learning

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. Detektor Plagiarisme

Machine Learning

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 : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


4. Medical Imaging

Machine Learning

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. Rekomendasi Film


Machine Learning


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. 


Machine learning ternyata memiliki peran yang cukup signifikan di kehidupan ya. Bahkan untuk keberlangsungan lingkungan kita. Untuk bisa menerapkannya dengan maksimal, kalian tentu perlu mempelajarinya secara bertahap.


Kalian bisa mulai dengan memperkuat praktik machine learning dulu di DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

  • Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

  • Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

  • Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

  • Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun


Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan persiapkan diri untuk menguasai machine learning dengan mengikuti DQLab LiveClass Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner


Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya 

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login