NLP Machine Learning dan Ragam Contohnya

Natural Language Processing atau biasa disingkat dengan NLP adalah cabang ilmu komputer yang berkembang dengan pesat beberapa tahun terakhir ini. Dengan menggunakan teknologi ini, komputer bisa memahami, menganalisis, dan juga menghasilkan bahasa manusia secara otomatis.

Dengan semakin meluasnya teknologi dalam banyak sekali sektor seperti pengolah teks atau kalimat, aplikasi terjemahan bahasa, dan juga analisis. Penelitian dan juga pengembangan dalam bidang ini menjadi semakin penting untuk kedepannya. Nah, pada artikel kali ini kita akan membahas tentang NLP machine learning ini dan juga contoh dari NLP ini. Yuk kita simak pembahasannya!

1. Apa itu NLP (Natural Language Processing)

NLP atau Natural Language Processing adalah sebuah bidang teknologi yang terkait dengan kemampuan komputer dalam memahami, menafsirkan, dan juga memanipulasi bahasa manusia. Teknologi ini juga sudah didukung dengan banyak tools canggih, seperti machine learning, deep learning, dan juga computational linguistic. Dengan tools tersebut, komputer mampu untuk memahami bahasa dalam berbagai macam bentuk seperti pesan suara maupun dalam bentuk teks tulis. 

Credit by Deep Learning Analytics

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

2. Manfaat NLP

Natural Language Processing (NLP) memberikan sejumlah manfaat yang signifikan dalam berbagai aspek analisis data. Salah satu manfaat utamanya adalah meningkatkan akurasi dalam proses interpretasi data dengan mengurangi potensi kesalahan yang mungkin terjadi. Dengan menggunakan teknologi NLP, sistem dapat secara efisien menganalisis dan memahami teks dalam berbagai bahasa, sehingga memungkinkan untuk mengambil kesimpulan yang lebih tepat dan akurat.

Selain itu, NLP juga memungkinkan pengolahan jumlah data yang besar secara simultan dalam waktu yang relatif singkat. Dengan kemampuannya untuk meneliti ratusan hingga ribuan data dalam waktu yang cepat, NLP membantu organisasi untuk membuat keputusan yang lebih cepat dan tepat berdasarkan analisis data yang komprehensif.

Salah satu keunggulan lainnya dari NLP adalah kemampuannya untuk mengelompokkan keluhan atau masukan dari pengguna berdasarkan topik atau tingkat urgensi. Dengan demikian, organisasi dapat merespons lebih cepat terhadap masalah atau kebutuhan yang diungkapkan oleh pengguna, sehingga memberikan solusi yang lebih efisien dan memuaskan.

Selain manfaat tersebut, NLP juga dapat mengurangi biaya analisis dengan menggunakan sistem otomatis yang dapat beroperasi sepanjang waktu. Dengan mengotomatiskan proses analisis teks, organisasi dapat menghemat waktu dan sumber daya manusia yang sebelumnya dibutuhkan untuk melakukan tugas-tugas tersebut secara manual. Hal ini membantu meningkatkan efisiensi operasional dan mengoptimalkan penggunaan sumber daya perusahaan.

Secara keseluruhan, penggunaan NLP dalam analisis data membawa banyak manfaat, mulai dari peningkatan akurasi dan efisiensi, hingga penghematan biaya operasional. Dengan kemampuannya yang semakin berkembang, NLP akan terus menjadi bagian integral dari strategi analisis data bagi berbagai organisasi di berbagai industri.

3. Cara Kerja NLP

Teknologi ini melibatkan suatu sistem yang beroperasi secara semi otomatis. Di tahap pertama penggunaannya, diperlukan NLP machine learning untuk bisa memahami data dengan lebih akurat. Kemudian, mesin akan bisa mengembangkan algoritma yang sudah dirancang secara otomatis untuk bisa memahami kata-kata yang mereka temui. Mesin akan menjalankan tugas sesuai dengan perintah yang pengguna berikan, seperti merespons instruksi dalam bentuk teks atau suara.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

4. Contoh Dari NLP dalam Kehidupan Sehari-hari

Ada beberapa contoh dari NLP ini di kehidupan sehari-hari kita, yaitu:

• Browser

  Mesin pencarian global seperti Google menggunakan teknologi NLP ini di dalam sistem milik mereka. Teknologi ini berfokus kepada algoritma dalam skala yang lebih besar, lintas bahasa, dan juga sudah lintas domain. Hal ini akan mempengaruhi berbagai aspek di Google seperti pengalaman pengguna ketika searching, aplikasi, maupun menerjemahkan bahasa.

Credit by Telkom University

• Translate atau Penerjemah Bahasa

  Contoh selanjutnya yang mungkin sering kita pakai adalah alat penerjemah bahasa seperti Google Translate. Teknologi NLP disini memiliki fungsi untuk bisa memahami frasa atau kalimat yang pengguna tulis dan menerjemahkannya sesuai dengan kebutuhan.

• Autocorrect

  Contoh selanjutnya adalah sistem autocorrect yang ada di dalam smartphone. Dengan adanya teknologi NLP ini, smartphone bisa koreksi teks untuk mengidentifikasi kesalahan dan juga menawarkan koreksi otomatis dengan menyesuaikan masukan para penggunanya.

Gimana sahabat DQ? Ngga perlu khawatir jika kamu belum memiliki pengalaman tentang machine learning sebelumnya, kamu tetap bisa mengasah pemahaman mendasar kamu tentang machine learning, kamu bisa bergabung dalam modul DQLab yang berjudul “Basic Feature Discovering for Machine Learning” Caranya gimana? 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 atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner!