JULY SPECIAL ! DISKON 96%
Belajar Data Science Bersertifikat, 12 Bulan hanya 180K!
1 Hari 14 Jam 27 Menit 45 Detik

Machine Learning vs AI dan Teknologi Masa Kini

Belajar Data Science di Rumah 13-Desember-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3-longtail-jumat-07-2023-12-13-174044_x_Thumbnail800.jpg

Dalam dunia teknologi yang terus berkembang, Machine learning menjadi salah satu kunci utama yang membuka pintu menuju era Artificial Intelligence (AI). Artificial intelligence dan Machine learning merupakan dua hal yang saat ini sering kita dengar. Keduanya terdengar hampir mirip. Namun, seringkali ada kebingungan antara kedua istilah ini.


Kedua hal ini diperlukan karena perusahaan membutuhkan proses komputasi untuk menganalisis big data agar informasi yang didapatkan bisa berguna bagi perusahaan. Pada dasarnya Machine learning dan juga AI memiliki peran yang cukup penting untuk memproses data management maupun data analisis yang menjadi salah satu tumpuan yang sangat penting, agar proses bisnis berjalan dengan lancar.


Artikel ini akan membahas Machine Learning sebagai fondasi penting dalam perkembangan AI, dan kita akan melihat beberapa tren terkini yang merambah ke masa depan Machine Learning, seperti AutoML, explainable AI, dan integrasi dengan teknologi lain seperti Internet of Things (IoT).


Yuk simak pembahasannya!


1. AutoML: Kemudahan dalam Pembelajaran Mesin

Machine Learning


AutoML, atau Automated Machine Learning, adalah tren penting dalam perkembangan Machine Learning. Ini adalah pendekatan di mana proses pembelajaran mesin menjadi lebih otomatis, memungkinkan orang tanpa latar belakang teknis mendalam untuk membuat model ML.


Dengan AutoML, platform dapat secara otomatis menyesuaikan dan menentukan model terbaik untuk tugas tertentu. Ini membuka pintu bagi lebih banyak orang untuk memanfaatkan kekuatan Machine Learning tanpa harus menjadi ahli dalam algoritma dan pemrograman.


Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!


2. Explainable AI: Keterbukaan Model Machine Learning

Machine Learning

Explainable AI (XAI) menjadi semakin penting karena kita terus mengandalkan Machine Learning untuk pengambilan keputusan kritis. XAI fokus pada kemampuan untuk menjelaskan secara transparan bagaimana model Machine Learning membuat keputusan.


Ini penting untuk mengatasi kekhawatiran seputar ketidakpastian dan bias dalam model. Dengan pemahaman yang lebih baik tentang alasan di balik keputusan, kita dapat meningkatkan kepercayaan dan adopsi teknologi Machine Learning.


3. Integrasi dengan IoT: Kombinasi Kekuatan

Machine Learning

Internet of Things (IoT) dan Machine Learning merupakan pasangan serasi yang membawa potensi luar biasa. Integrasi ini memungkinkan perangkat dan sensor untuk mengumpulkan data secara real-time, dan Machine Learning digunakan untuk menganalisis dan menghasilkan wawasan dari data tersebut. Contohnya adalah penggunaan Machine Learning dalam industri manufaktur untuk memprediksi kegagalan peralatan berdasarkan data dari sensor IoT.


4. Pentingnya Data dalam Machine Learning

Di balik semua teknologi canggih ini, satu hal tetap menjadi pusat dari Machine Learning: data. Data yang berkualitas tinggi dan representatif menjadi kunci untuk melatih model yang akurat dan andal. Masa depan Machine Learning akan semakin menuntut sumber daya data yang lebih baik dan strategi manajemen data yang lebih efektif.


5. Peran Pemahaman Bisnis

Keterlibatan bisnis dalam pengembangan dan penerapan Machine Learning akan semakin penting. Para profesional non-teknis perlu memiliki pemahaman tentang bagaimana teknologi ini dapat memberikan nilai tambah untuk kepentingan bisnis. Ini mencakup pemahaman tentang keberlanjutan, risiko, dan keuntungan yang dapat dihasilkan dari penerapan Machine Learning.


Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


Untuk mendalami pemahaman tentang kemajuan terbaru dalam machine learning dan meraih keunggulan dalam dunia data science, mari bergabung dengan kursus-kursus di DQLab.


DQLab adalah platform belajar online yang memiliki metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula.


Menariknya lagi, DQLab juga mengintegrasikan modulnya dengan fitur ChatGPT nih! Fungsinya untuk apa?

  • Membantumu mendapatkan penjelasan dari code yang sedang dipelajari.

  • Membantumu menemukan code yang salah atau tidak sesuai. 

  • Memberikan alternatif solusi dari problem/error yang kalian temukan.


Jadi, tunggu apalagi? Nikmati pengalaman belajar praktis dan menyenangkan di DQLab dengan Sign Up segera di sini atau ikuti Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner!


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login