Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, dan Excel GRATIS
 SIGN UP  

Watchout: Data Enthusiast Harus Tahu Machine Learning Ini!

Belajar Data Science di Rumah 23-Agustus-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1f48f44baeb482066027bae3faf77c1d_x_Thumbnail800.jpg

Pembelajaran mesin adalah 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 pembelajaran mesin, sistem komputer dapat mengambil semua data pelanggan dan memanfaatkannya. Ini beroperasi pada apa yang telah diprogram sambil juga menyesuaikan diri 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. Yang melekat dalam pembelajaran ini adalah kemampuan untuk membuat prediksi tentang perilaku pelanggan di masa depan. Ini membantu sahabat data memahami pelanggan sahabat data lebih dekat dan tidak hanya responsif, tetapi juga proaktif. Pembelajaran mesin relevan di banyak bidang, industri, dan memiliki kemampuan untuk berkembang seiring waktu. Berikut adalah enam contoh nyata tentang bagaimana pembelajaran mesin digunakan. Tapi apa itu pembelajaran mesin? Ini adalah bagian dari kecerdasan buatan, yang berfokus pada penggunaan teknik statistik untuk membangun sistem komputer cerdas untuk belajar dari database yang tersedia untuknya. Saat ini, pembelajaran mesin telah digunakan di berbagai bidang dan industri. Misalnya, diagnosis medis, pemrosesan gambar, prediksi, klasifikasi, asosiasi pembelajaran, regresi, dll.


Sistem cerdas yang dibangun di atas algoritme pembelajaran mesin memiliki kemampuan untuk belajar dari pengalaman masa lalu atau data historis. Aplikasi pembelajaran mesin memberikan hasil berdasarkan pengalaman masa lalu. Dalam artikel ini, kita akan membahas 10 contoh nyata tentang bagaimana pembelajaran mesin membantu dalam menciptakan teknologi yang lebih baik untuk mendukung ide-ide saat ini.


Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan


Yuk simak contoh real penerapan Machine Learning!


1. Pengenalan Gambar

Pengenalan gambar adalah salah satu penggunaan pembelajaran mesin yang paling umum. Ada banyak situasi di mana Anda dapat mengklasifikasikan objek sebagai gambar digital. Misalnya, dalam kasus gambar hitam putih, intensitas setiap piksel disajikan sebagai salah satu pengukuran. Dalam gambar berwarna, setiap piksel menyediakan 3 pengukuran intensitas dalam tiga warna berbeda merah, hijau, dan biru (RGB).


Pembelajaran mesin dapat digunakan untuk deteksi wajah dalam gambar juga. Ada kategori terpisah untuk setiap orang dalam database beberapa orang. Pembelajaran mesin juga digunakan untuk pengenalan karakter untuk membedakan tulisan tangan serta huruf cetak. Kita dapat membagi sebuah tulisan menjadi gambar-gambar yang lebih kecil, masing-masing berisi satu karakter.


2. Pengenalan suara

Pengenalan ucapan adalah terjemahan kata-kata yang diucapkan ke dalam teks. Ini juga dikenal sebagai pengenalan suara komputer atau pengenalan suara otomatis. Di sini, aplikasi perangkat lunak dapat mengenali kata-kata yang diucapkan dalam klip atau file audio, dan kemudian mengubah audio menjadi file teks. Pengukuran dalam aplikasi ini dapat berupa sekumpulan angka yang mewakili sinyal suara. Kami juga dapat mengelompokkan sinyal suara berdasarkan intensitas dalam pita frekuensi waktu yang berbeda.


Pengenalan suara digunakan dalam aplikasi seperti antarmuka pengguna suara, pencarian suara, dan lainnya. Antarmuka pengguna suara termasuk panggilan suara, perutean panggilan, dan kontrol alat. Hal ini juga dapat digunakan entri data sederhana dan penyusunan dokumen terstruktur.


3. Diagnosa medis

Pembelajaran mesin dapat digunakan dalam teknik dan alat yang dapat membantu dalam diagnosis penyakit. Ini digunakan untuk analisis parameter klinis dan kombinasinya untuk prognosis, contoh, prediksi perkembangan penyakit untuk ekstraksi pengetahuan medis untuk penelitian hasil, untuk perencanaan terapi dan pemantauan pasien. Ini adalah implementasi sukses dari metode pembelajaran mesin. Ini dapat membantu dalam integrasi sistem berbasis komputer di sektor kesehatan.


4. Peramalan

Pembelajaran mesin juga dapat digunakan dalam sistem prediksi. Mempertimbangkan contoh pinjaman, untuk menghitung probabilitas kesalahan, sistem perlu mengklasifikasikan data yang tersedia dalam kelompok. Ini didefinisikan oleh seperangkat aturan yang ditentukan oleh analis. Setelah klasifikasi selesai, kita dapat menghitung probabilitas kesalahan. Perhitungan ini dapat menghitung di semua sektor untuk berbagai tujuan. Membuat prediksi adalah salah satu aplikasi pembelajaran mesin terbaik.


Baca juga : 3 Jenis Algoritma Artificial Intelligence di Dunia Industri 


5. Belajar Data Analis From 0 To Hero!

Hi Sahabat Data, ada track data analis yang melatih kamu dalam menentukan langkah langkah melakukan analisa data dengan tepat bersama DQLab . Belajar mengolah data dengan data industri dengan mudah dan anti ribet. Mulai dari pengenalan hingga pengolahan data tingkat advanced. Yuk kapan lagi belajar anti ribet dengan live code editor dan mudah dimengerti. Lakukan registrasi sekarang!

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!