BEDUG MERIAH Diskon 95%
Belajar Data 6 BULAN Bersertifikat hanya Rp150K!

0 Hari 0 Jam 42 Menit 25 Detik

Belajar Machine Learning dengan Memahami Cara Kerja Google Translate dengan Neural Machine Translation

Belajar Data Science di Rumah 22-Juni-2020
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/4aa93f163a8c3e0739605f4942b3d5e6_x_Thumbnail800.jpg

Jika dahulu kamu ingin menerjemahkan sebuah kata atau kalimat pasti menggunakan kamu akan menggunakan kamus. Namun, kini dengan adanya perkembangan teknologi digital, kamu hanya perlu memanfaatkan dengan sekali klik untuk mencari tahu arti kata ataupun kalimat dalam bahasa asing. Teknologi ini disebut sebagai dengan Machine translation.

Machine Translation sendiri dapat diartikan sebagai mesin yang bertugas untuk mengkonversi sebuah teks dari suatu bahasa ke bahasa yang lain secara otomatis. Salah satu contohnya ialah Google Translate. Yuk, kita simak lebih lanjut bagaimana cara kerja Google Translate dengan Neural Machine Learning!

1. Penggunaan Machine Translation dengan Banyak Kata

Dengan memanfaatkan kecerdasan buatan Artificial Intelligence atau AI, Machine Translation dapat dengan mudah menerjemahkan suatu bahasa ke bahasa lainnya dengan banyak kata. Namun, pada proses pengembangan Machine Translation atau MT ini memiliki tantangannya tersendiri. Pada beberapa tahun silam, Google Translate memberikan terjemahan literal saat kamu mencoba menerjemahkan satu bahasa ke bahasa yang lain.

Sebagai pembelajaran dan proses pengembangan MT, google pun terus mengembangkan sistemnya agar terjemahan yang dihasilkan dapat lebih akurat dan sesuai dengan konteks yang diinginkan.

Baca juga : Kamu Harus Tahu, Ini Dia Pentingnya Machine Learning dalam Industri Bisnis

2. Memahami Neural Machine Translation

Beragamnya kata dan kalimat dalam sebuah bahasa yang kamu input ketika menggunakan Google Translate, membuat MT terus merekam dan belajar setiap kata serta kalimat tersebut. Untuk mengatasi kesalahan penerjemahan dalam MT, Google Translate beralih menggunakan Neural Machine Translation (NMT) dari statistical machine translation pada tahun 2016.

Dengan NMT, terjemahan mampu dilakukan dalam satu kalimat, sehingga hasil yang diterjemahkan lebih sesuai dengan konteks yang dimaksud. Dengan kata lain, NMT mampu menghasilkan bahasa yang lebih "manusiawi" dan natural.


Google kembali menyempurnakan sistemnya dan menamainya dengan Google Neural Machine Translation atau GNMT. Pada dasarnya, GNMT masih menggunakan sistem NMT, namun secara spesifik dikembangkan dan disesuaikan lagi dengan kebutuhan Google Translate.

Baca juga : Belajar Bahasa Pemrograman R dirumah bersama praktisi Data dengan mengikuti Data Mentoring DQLab!

3. Belajar Machine Learning bersama DQLab dan Terapkan Machine Translation untuk Prediksi Terjemahan!

Machine Tranlation merupakan tren baru dengan pengaplikasian dalam bisnis. Dengan Machine Translation kita bisa membaca trend yang sangat mungkin terjadi pada industri terjemahan di masa depan. Di masa depan, hasil terjemahan mesin kemungkinan besar akan sangat meningkat atau bahkan dapat menyamai kualitas terjemahan manusia.

Sebelum menerapkan Neural Machine Translation, kamu perlu mempelajari Machine Learning terlebih dahulu, Machine Learning dapat dimanfaatkan untuk mencari tren bisnis atau perilaku pasar ke depan berdasarkan demografi, periode, musim, suhu dan cuaca atau faktor tertentu lainnya. Dari situ, kita dapat "memprediksikan" atau "meramalkan" hasil yang akan didapatkan oleh bisnis sehingga pengambil keputusan dapat mengambil tindakan yang dapat menekan resiko yang tidak perlu dan di sisi lain menindaklanjuti temuan peluang yang tidak terlihat sebelumnya. Kemampuan ini disebut predictive analytic.

Mulai Terapkan Ilmunya dengan Belajar Data Science bersama DQLab!

Tertarik berkarir di bidang data? Yuk, bergabung di DQLab! Kamu bisa membangun portofolio datamu dengan belajar data science di DQLab. Untuk kamu yang ingin mulai belajar data science atau siap berkarir jadi Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer, persiapkan diri kamu dengan tepat sekarang. Tidak ada kata terlambat untuk belajar. Yuk #MulaiBelajarData di DQLab.

Dengan belajar di DQLab, kamu bisa:

  • Menerapkan teknik mengolah data kotor, hasilkan visualisasi data dan model prediksi dengan studi kasus Retail dan Finansial

  • Dapatkan sesi konsultasi langsung dengan praktisi data lewat data mentoring

  • Bangun portofolio data langsung dari praktisi data Industri

  • Akses Forum DQLab untuk berdiskusi.

Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":

  1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

  2. Akses module Introduction to Data Science

  3. Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login