Machine Learning (pembelajaran mesin) adalah metode analisis data yang mengotomatiskan pembuatan model analitik. Ini adalah cabang kecerdasan buatan yang berdasarkan pada gagasan jika sistem dapat belajar dari data, mengidentifikasi pola, serta membuat keputusan dengan intervensi manusia yang minimal.
Mengapa Machine Learning penting?
Minat yang muncul kembali pada Machine Learning karena faktor yang sama yang membuat data mining dan analisis Bayesian lebih populer dari sebelumnya. Hal-hal seperti volume yang bertambah dan variasi data yang tersedia, pemrosesan komputasi yang lebih murah dan lebih kuat, dan penyimpanan data yang lebih terjangkau tentunya.
Semua hal ini memungkinkan untuk dengan cepat dan otomatis menghasilkan model yang dapat menganalisis data yang lebih besar dan lebih kompleks serta memberikan hasil yang lebih cepat dan lebih akurat, bahkan dalam skala yang sangat besar. Dan dengan membangun model yang tepat, organisasi memiliki peluang lebih baik untuk mengidentifikasi peluang yang menguntungkan atau menghindari risiko yang tidak mereka ketahui.
Siapa yang menggunakan Machine Learning Ini?
Sebagian besar industri yang bekerja dengan data dalam jumlah besar telah mengakui nilai teknologi pembelajaran mesin. Dengan mengumpulkan wawasan dari data ini. Seringkali dalam waktu nyata, organisasi dapat bekerja lebih efisien atau mendapatkan keunggulan dibandingkan pesaing.
1. Layanan keuangan
Bank dan bisnis lain di industri keuangan menggunakan teknologi pembelajaran mesin untuk dua tujuan utama, yakni mengidentifikasi wawasan penting dalam data, dan mencegah penipuan. Wawasan dapat mengidentifikasi peluang investasi, atau membantu investor mengetahui kapan harus berdagang. Penambangan data juga dapat mengidentifikasi klien dengan profil berisiko tinggi, atau menggunakan pengawasan siber untuk menunjukkan tanda-tanda peringatan penipuan.
2. Pemerintahan
Instansi pemerintahan memiliki kebutuhan khusus untuk pembelajaran mesin karena mereka memiliki banyak sumber data yang dapat mereka gali untuk mendapatkan wawasan. Menganalisis data sensor, misalnya, mengidentifikasi cara untuk meningkatkan efisiensi dan menghemat uang. Pembelajaran mesin juga dapat membantu mendeteksi penipuan dan meminimalkan pencurian identitas.
3. Bidang Kesehatan
Pembelajaran mesin adalah tren yang berkembang pesat dalam industri perawatan kesehatan, berkat munculnya perangkat yang dapat dikenakan dan sensor yang dapat menggunakan data untuk menilai kesehatan pasien secara real time. Teknologi ini juga dapat membantu pakar medis menganalisis data untuk mengidentifikasi trend atau tanda bahaya yang dapat meningkatkan diagnosis dan pengobatan.
4. Ritel
Situs web yang merekomendasikan item yang mungkin kamu sukai berdasarkan pembelian sebelumnya menggunakan pembelajaran mesin untuk menganalisis riwayat pembelian yang kamu lakuakan. Ritel mengandalkan pembelajaran mesin untuk mengambil data, menganalisisnya, dan menggunakannya untuk mempersonalisasi pengalaman berbelanja, menerapkan kampanye pemasaran, pengoptimalan harga, perencanaan pasokan barang dagangan, dan untuk wawasan pelanggan.
5. Minyak dan gas
Menemukan sumber energi baru. Menganalisis mineral di dalam tanah. Memprediksi kegagalan sensor kilang. Memperlancar distribusi minyak agar lebih efisien dan hemat biaya. Jumlah kasus penggunaan pembelajaran mesin untuk industri ini sangat banyak dan masih terus bertambah.
6. Industri Transportasi
Menganalisis data untuk mengidentifikasi pola dan tren adalah kunci industri transportasi, yang mengandalkan pembuatan rute yang lebih efisien dan memprediksi potensi masalah untuk meningkatkan profitabilitas. Analisis data dan aspek pemodelan pembelajaran mesin adalah alat penting bagi perusahaan pengiriman, transportasi umum, dan organisasi transportasi lainnya.
BACA JUGA: Kesalahan Pengelolaan Keuangan Oleh Orang Kebanyakan