Penerapan Machine Learning yang Sering Digunakan, Apa Saja?

Bagi sebagian orang awam mungkin machine learning merupakan istilah yang asing didengar. Namun bagi yang ada di bidang IT atau yang tertarik dengan data, machine learning cukup sering dibahas. Bahkan pembahasan mengenai machine learning ini dapat dengan mudah kita temukan seperti postingan di media sosial, artikel-artikel, webinar, workshop, dan lain sebagainya. 

Sudah tahu apa itu machine learning? Machine learning adalah sistem yang dapat mempelajari data dengan sendirinya tanpa perlu diprogram ulang secara berkala. Singkatnya machine learning ini dapat belajar layaknya otak manusia. Machine learning akan memproses data input dan menghasilkan output yang sesuai. 

Machine learning dapat diterapkan di berbagai sektor industri contohnya seperti perbankan, transportasi, dan lainnya. Bahkan tanpa kita sadari, kita sudah pernah punya pengalaman menggunakan teknologi machine learning, loh. 

Selain memberikan manfaat untuk bisnis, teknologi machine learning juga memberikan pengalaman yang menarik bagi pelanggan atau konsumen. Contohnya saja fitur face unlock yang ada di smartphone. Penasaran apa lagi contoh penerapannya yang ternyata sering kita gunakan sehari-hari? Yuk, simak di bawah ini!

1. Media Sosial

Di era yang serba digital ini siapa sih yang tidak punya akun media sosial. Apalagi kawula muda bahkan punya media sosial lebih dari satu. Tidak hanya untuk keperluan pribadi, media sosial sekarang juga dipakai sebagai sarana promosi produk atau jasa oleh perusahaan. Teman-teman yang punya media sosial seperti Facebook mungkin menyadari ketika mengunggah foto maka secara otomatis akan muncul saran tag teman pada wajah yang ada di foto tersebut. 

Disinilah machine learning bekerja. Selain mengidentifikasi wajah, Facebook juga menggunakan teknologi tersebut untuk menayangkan konten tertentu. Machine learning akan mempelajari preferensi dan ketertarikan pengguna ketika berselancar di media sosial kemudian akan menayangkan konten yang sesuai dengan ketertarikan tersebut. Hal ini juga diterapkan untuk iklan produk atau jasa yang seringkali muncul di akun pengguna. Fitur filter pada Snapchat dan Instagram juga menerapkan machine learning sehingga memungkinkan filter tersebut dapat mengikuti gerak wajah penggunanya. 

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

2. Layanan Perbankan

Di sektor perbankan, machine learning digunakan untuk beberapa fungsi seperti m-banking, fraud detection, dan kredit. Transaksi yang terjadi di bank biasanya sangat tinggi sehingga akan sulit jika ditinjau secara manual apakah transaksi tersebut merupakan penipuan atau tidak. Nah, dengan machine learning bank dapat lebih mudah menentukan apakah transaksi tersebut penipuan atau bukan dengan menerapkan beberapa faktor seperti frekuensi transaksi terbaru, jenis retail, dan ukuran transaksinya. 

Hal ini juga dapat berlaku pada proses kredit. Saat pengajuan kredit bank tentu akan memeriksa terlebih dahulu data-data kreditur. Machine learning dapat membantu bank dalam menentukan apakah kreditur layak menerima kredit berdasarkan penilaian resiko tertentu. Penerapan machine learning juga dapat kita rasakan pada penggunaan m-banking yang semakin memudahkan pengguna untuk melakukan aktivitas perbankan tanpa harus pergi ke bank seperti cek saldo, transfer, hingga membuka tabungan baru.

3. Transportasi

Dulu ketika ingin pergi ke suatu tempat kita akan bertanya ke orang yang paham arah jalannya. Belum lagi di tengah perjalanan ternyata salah arah, otomatis kita mencari orang sekitar yang tahu. Namun sekarang kita bisa lebih mudah menemukan tujuan yang diinginkan. Machine learning digunakan dalam bidang transportasi untuk mempersingkat waktu perjalanan. Sahabat DQ pasti pernah menggunakan Google Maps. 

Aplikasi ini menggunakan data lokasi dari smartphone kita dan memberikan rute tercepat yang bisa kita lalui ke lokasi tujuan secara real time. Google Maps juga dapat mendeteksi kondisi lalu lintas seperti kemacetan atau kecelakaan. Selain itu machine learning dapat menganalisis perkiraan harga atau biaya transportasi, lokasi penjemputan yang akurat, dan lainnya. Ini sangat membantu untuk layanan transportasi online yang sekarang menjadi pilihan sebagian masyarakat untuk mempermudah akses transportasi umum.

4. Smart Assistant

Kata-kata seperti œHai Siri atau œOK Google saat ini sudah tidak asing terdengar. Ini merupakan fitur yang memudahkan pengguna dalam aktivitas sehari-hari. Fitur ini adalah contoh penerapan machine learning yang ternyata sering kita gunakan. Dengan teknologi ini kita bisa mengakses perangkat rumah menggunakan perintah misalnya œHey Siri please turn off the light maka otomatis lampu yang terkoneksi akan padam. Selain itu kita juga bisa menggunakan fitur smart assistant ini untuk membantu mencari informasi online, mengatur cahaya lampu, mengatur pengingat atau reminder di smartphone, dan lain sebagainya. 

Baca juga : Kenali Algoritma Klasifikasi Machine Learning Terpopuler di Tahun 2021

Melihat penerapan machine learning yang ternyata cukup banyak dan dekat dengan kehidupan manusia, tidak bisa dipungkiri menyebabkan meningkatnya kebutuhan akan praktisi data. Apakah menjadi praktisi data harus punya background IT? Jawabannya teman-teman dari non IT juga bisa menjadi praktisi data. 

Sudah banyak kisah sukses orang non IT yang sukses jadi Data Analyst, Data Scientist, atau Data Engineer. Kuncinya yaitu terus upgrade ilmu dan rajin berlatih dengan berbagai macam data dan kasus di industri. Pembelajaran ini bisa kamu dapatkan di DQLab.id. Modul-modulnya disusun oleh mentor data professional sehinigga mudah dipelajari oleh pemula non IT. Jangan ragu, mulai belajar data science sekarang, yuk!

Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya