Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS!

Mengenal Machine Learning & Contohnya di Dunia Nyata

Belajar Data Science di Rumah 10-Juli-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/longtail-senin-07-1-2023-07-10-211218_x_Thumbnail800.jpg

Machine Learning merupakan inovasi modern yang telah meningkatkan banyak proses industri dan profesional serta kehidupan kita sehari-hari. Ini adalah bagian dari kecerdasan buatan (AI), yang berfokus pada penggunaan teknik statistik untuk membangun sistem komputer cerdas untuk belajar dari database yang tersedia. Dengan machine learning, sistem komputer dapat mengambil semua data pelanggan dan menggunakannya. Ini beroperasi pada apa yang telah diprogram sambil juga menyesuaikan dengan kondisi atau perubahan baru. 


Algoritma beradaptasi dengan data, mengembangkan perilaku yang tidak diprogram sebelumnya. Belajar membaca dan mengenali konteks berarti asisten digital dapat memindai email dan mengekstrak informasi penting. Melekat dalam pembelajaran ini adalah kemampuan untuk membuat prediksi tentang perilaku pelanggan di masa depan. Ini membantu kamu memahami pelanggan kamu lebih dekat dan tidak hanya responsif, tetapi juga proaktif.


Machine learning relevan di banyak bidang, industri, dan memiliki kemampuan untuk berkembang seiring waktu. Berikut adalah enam contoh kehidupan nyata tentang bagaimana pembelajaran mesin digunakan. Artikel kali ini DQLab akan membahas contoh-contoh penerapan machine learning di dunia nyata. Penasaran? Yuk, simak artikel dibawah ini


1. Image Recognition


Machine Learning

Source: research.aimultiple.com


Image recognition atau Pengenalan gambar adalah contoh machine learning yang terkenal dan tersebar luas penerapannya di dunia nyata. Yang mana dapat mengidentifikasi objek sebagai gambar digital, berdasarkan intensitas piksel dalam gambar hitam putih atau gambar berwarna.

 

Contoh pengenalan gambar dunia nyata:

  • Label x-ray sebagai kanker atau tidak

  • Tetapkan nama ke wajah yang difoto (alias "menandai" di media sosial)

  • Kenali tulisan tangan dengan membagi satu huruf menjadi gambar yang lebih kecil

Pembelajaran mesin juga sering digunakan untuk pengenalan wajah dalam sebuah gambar. Menggunakan database orang, sistem dapat mengidentifikasi kesamaan dan mencocokkannya dengan wajah. Ini sering digunakan dalam penegakan hukum.


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


2. Extraction

Machine Learning

Source: Matillion.com

Machine leraning dapat mengekstraksi informasi terstruktur dari data yang tidak terstruktur. Organisasi mengumpulkan volume data yang sangat besar dari pelanggan. Algoritma machine learning mengotomatiskan proses anotasi kumpulan data untuk alat analitik prediktif.


Contoh ekstraksi dunia nyata:

  • Menghasilkan model untuk memprediksi gangguan pita suara

  • Kembangkan metode untuk mencegah, mendiagnosis, dan mengobati gangguan

  • Bantu dokter mendiagnosis dan menangani masalah dengan cepat

Biasanya, proses ini membosankan. Tetapi pembelajaran mesin dapat melacak dan mengekstrak informasi untuk mendapatkan miliaran sampel data.


3. Medical Diagnosis

Machine Learning


Source: .newsmedical.ne


Machine learning dapat membantu diagnosis penyakit. Banyak dokter menggunakan chatbots dengan kemampuan pengenalan suara untuk membedakan pola gejala.

 

Contoh dunia nyata untuk diagnosis medis:


  • Membantu dalam merumuskan diagnosis atau merekomendasikan pilihan pengobatan

  • Onkologi dan patologi menggunakan pembelajaran mesin untuk mengenali jaringan kanker

  • Analisis cairan tubuh

Dalam kasus penyakit langka, penggunaan bersama perangkat lunak pengenalan wajah dan pembelajaran mesin membantu memindai foto pasien dan mengidentifikasi fenotip yang berkorelasi dengan penyakit genetik langka.


Bcaa juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


4. Speech Recognition

Machine Learning


Source: forbes.com


Machine learning dapat menerjemahkan ucapan menjadi teks. Aplikasi perangkat lunak tertentu dapat mengonversi suara langsung dan rekaman ucapan menjadi file teks. Pidato dapat disegmentasikan berdasarkan intensitas pada pita frekuensi waktu juga.

Contoh dunia nyata pengenalan ucapan:

  • Pencarian suara

  • Panggilan suara

  • Kontrol alat

Beberapa penggunaan perangkat lunak pengenalan suara yang paling umum adalah perangkat seperti Google Home atau Amazon Alexa.


Gabung dengan DQLab sekarang dan mulai belajar dengan modul Machine Learning with Python For Beginner akan membekali kamu untuk memahami hal mendasar terkait machine learning, baik teori maupun prosedur dalam membuat model machine learnig sederhana, serta contoh pengaplikasiannya dalam penyelesaian permasalahan di industri. 


Lantas gimana sih, cara gabungnya ? Mudah banget kok cukup signup sekarang ke DQLab.id lalu pilih menu learn.


Setelah itu kamu sudah bisa menikmati pembelajaran yang praktis dan aplikatif dan jago machine learning bersama DQLab! Tunggu apa lagi? Yuk, signup sekarang dan mulai belajar Module Premium di 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