Kategori: Uncategorized

Dengan semua buzz seputar data besar ion slot, kecerdasan buatan, dan pembelajaran mesin (ML), perusahaan kini menjadi penasaran dengan aplikasi dan manfaat pembelajaran mesin dalam bisnis. Banyak orang mungkin pernah mendengar tentang ML, tetapi tidak benar-benar tahu apa sebenarnya ML itu, masalah terkait bisnis apa yang dapat diselesaikan, atau nilai yang dapat ditambahkan ke bisnis mereka. ML adalah proses analisis data yang memanfaatkan algoritme ML untuk belajar secara iteratif dari data yang ada dan membantu komputer menemukan wawasan tersembunyi tanpa diprogram.

Dengan Google, Amazon, dan Microsoft Azure meluncurkan platform pembelajaran Mesin Cloud mereka, kami telah melihat kecerdasan buatan dan ML semakin menonjol dalam beberapa tahun terakhir. Anehnya, kita semua telah menyaksikan ML tanpa benar-benar menyadarinya. Beberapa contoh yang paling umum adalah deteksi ‘Spam’ oleh penyedia email Anda, dan penandaan ‘Gambar’ atau ‘Wajah’ yang dilakukan oleh Facebook. Sementara Gmail mengenali kata atau pola yang dipilih untuk menyaring spam, Facebook secara otomatis menandai gambar yang diunggah menggunakan teknik pengenalan gambar (wajah). Manfaat bisnis AI dan ML sangat banyak.

Manfaat Bisnis Teratas dari Pembelajaran Mesin

Mari kita lihat beberapa manfaat ML dan bisnis artifisial yang paling signifikan, dimulai dari sektor penjualan dan pemasaran.

Menyederhanakan Pemasaran Produk dan Membantu Perkiraan Penjualan yang Akurat

ML membantu perusahaan dalam berbagai cara untuk mempromosikan produk mereka dengan lebih baik dan membuat perkiraan penjualan yang akurat. ML menawarkan keuntungan besar untuk sektor penjualan dan pemasaran, dengan yang utama adalah –

Konsumsi Data Besar-besaran dari Sumber Tidak Terbatas

ML secara virtual menggunakan data komprehensif dalam jumlah tak terbatas. Data yang dikonsumsi kemudian dapat digunakan untuk terus meninjau dan memodifikasi strategi penjualan dan pemasaran Anda berdasarkan pola perilaku pelanggan. Setelah model Anda dilatih, ia akan dapat mengidentifikasi variabel yang sangat relevan. Akibatnya, Anda akan bisa mendapatkan umpan data terfokus dengan integrasi yang panjang dan rumit sebelumnya.

Prediksi dan Pemrosesan Analisis Cepat

Kecepatan ML menggunakan data dan mengidentifikasi data yang relevan memungkinkan Anda untuk mengambil tindakan yang tepat pada waktu yang tepat. Misalnya, ML akan mengoptimalkan penawaran terbaik berikutnya untuk pelanggan Anda. Akibatnya, pelanggan akan dapat melihat penawaran yang tepat pada titik waktu tertentu, tanpa Anda benar-benar menginvestasikan waktu untuk merencanakan dan membuat iklan yang tepat terlihat oleh pelanggan Anda.

Menafsirkan Perilaku Pelanggan Sebelumnya

ML akan memungkinkan Anda menganalisis data yang terkait dengan perilaku atau hasil masa lalu dan menafsirkannya. Oleh karena itu, berdasarkan data baru dan berbeda, Anda akan dapat membuat prediksi yang lebih baik tentang perilaku pelanggan.

Memfasilitasi Prediksi dan Diagnosis Medis yang Akurat

Dalam industri perawatan kesehatan, ML membantu memudahkan identifikasi pasien berisiko tinggi, membuat diagnosis yang hampir sempurna, merekomendasikan obat-obatan terbaik, dan memprediksi penerimaan kembali. Ini sebagian besar didasarkan pada kumpulan data yang tersedia dari catatan pasien anonim serta gejala yang ditunjukkan oleh mereka. Diagnosis yang hampir akurat dan rekomendasi obat yang lebih baik akan memfasilitasi pemulihan pasien yang lebih cepat tanpa perlu obat-obatan asing. Dengan cara ini, ML memungkinkan untuk meningkatkan kesehatan pasien dengan biaya minimal di sektor medis.

Menyederhanakan Dokumentasi Intensif Waktu dalam Entri Data

Duplikasi dan ketidakakuratan data adalah masalah utama yang dihadapi oleh organisasi yang ingin mengotomatiskan proses entri data mereka. Nah, situasi ini dapat ditingkatkan secara signifikan dengan pemodelan prediktif dan algoritma pembelajaran mesin. Dengan ini, mesin dapat melakukan tugas entri data yang memakan waktu, membuat sumber daya terampil Anda bebas untuk fokus pada tugas nilai tambah lainnya.

Meningkatkan Ketepatan Aturan dan Model Keuangan

ML juga memiliki dampak yang signifikan pada sektor keuangan. Beberapa manfaat pembelajaran mesin umum di bidang Keuangan termasuk manajemen portofolio, perdagangan algoritmik, penjaminan pinjaman, dan yang paling penting adalah deteksi penipuan. Selain itu, menurut laporan ‘The Future of Underwriting’ yang diterbitkan oleh Ernst and Young, ML memfasilitasi penilaian data berkelanjutan untuk mendeteksi dan menganalisis anomali dan nuansa. Ini membantu dalam meningkatkan ketepatan model dan aturan keuangan.

Deteksi Spam Mudah

Deteksi spam adalah salah satu masalah paling awal yang dipecahkan oleh ML. Beberapa tahun yang lalu penyedia email menggunakan teknik berbasis aturan untuk menyaring spam. Namun, dengan munculnya ML, filter spam membuat aturan baru menggunakan jaringan saraf mirip otak untuk menghilangkan email spam. Jaringan saraf mengenali pesan phishing dan email sampah dengan mengevaluasi aturan di seluruh jaringan komputer yang besar.

Meningkatkan Efisiensi Predictive Maintenance di Industri Manufaktur

Perusahaan manufaktur memiliki praktik pemeliharaan korektif dan preventif. Namun, ini seringkali mahal dan tidak efisien. Di sinilah ML bisa sangat membantu. ML membantu dalam pembuatan rencana pemeliharaan prediktif yang sangat efisien. Mengikuti rencana pemeliharaan prediktif seperti itu akan meminimalkan kemungkinan kegagalan yang tidak terduga, sehingga mengurangi aktivitas pemeliharaan preventif yang tidak perlu.

Rekomendasi Situs Slot Deposit Pulsa Tanpa Potongan

Sejak pertama kali komputer diciptakan manusia sudah memikirkan bagaimana caranya agar komputer dapat belajar dari pengalaman. Hal tersebut terbukti pada tahun 1952, Arthur Samuel menciptakan sebuah program, game of checkers, pada sebuah komputer IBM. Program tersebut dapat mempelajari gerakan untuk memenangkan permainan checkers dan menyimpan gerakan tersebut kedalam memorinya.

Manusia telah lama memimpikan mesin yang dapat “berfikir”, bahkan sejak zaman Yunani kuno, seperti Talos dalam mitos Yunani kuno. Talos digambarkan sebagai automaton ( semacam robot) yang terbuat dari perunggu yang diciptakan untuk melindungi Eropa. Keingintahuan manusia terus berlanjut sampai komputer pertama kali ditemukan, para insinyur dan ilmuan bertanya-tanya apakah komputer suatu hari mampu “berfikir”. Rasa ingin tahu tersebut telah melahirkan salah satu bidang ilmu komputer yang disebut kecerdasan buatan ( Artificial Intelligence ). Kecerdasan buatan adalah studi tentang teori dan pengembangan sistem komputer agar mampu melakukan tugas-tugas yang dahulu hanya dapat dilakukan oleh manusia.

Dengan berkembangnya teknologi kecerdasan buatan, muncul salah satu cabang kecerdasan buatan yang memperoleh banyak perhatian dari para peneliti yang disebut machine learning. Machine Learning mempelajari teori agar komputer mampu “belajar” dari data, machine learning melibatkan berbagai disiplin ilmu seperti statistika, ilmu komputer, matematika dan bahkan neurologi. Salah satu algoritma machine learning yang menarik adalah jaringan saraf tiruan, seperti namanya jaringan saraf tiruan terinspirasi dari cara kerja otak manusia ( yang disederhanakan ). Secara intuisi mencari inspirasi untuk membuat mesin mampu “berfikir” dari cara kerja otak adalah langkah yang bagus sama halnya seperti ingin membuat alat yang mampu terbang dengan melihat cara kerja burung terbang.

Istilah machine learning pada dasarnya adalah proses komputer untuk belajar dari data (learn from data). Tanpa adanya data, komputer tidak akan bisa belajar apa-apa. Oleh karena itu jika kita ingin belajar machine learning, pasti akan terus berinteraksi dengan data. Semua pengetahuan machine learning pasti akan melibatkan data. Data bisa saja sama, akan tetapi algoritma dan pendekatan nya berbeda-beda untuk mendapatkan hasil yang optimal.

Dalam salah satu model jaringan saraf tiruan yang disebut MLP ( multi layer perceptron ) dikenal istilah layer, beberapa neuron tiruan dikelompokan menjadi satu layer kemudian layer satu menjadi input bagi layer yang lain, MLP sebenarnya adalah model ( matematika ) yang terdiri dari komposisi-komposisi fungsi dari vektor ke vektor, model ini biasanya di-train menggunakan algortima optimisasi berbasis gradien seperti gradient descent, berbagai masalah muncul ketika model jaringan saraf tiruan memiliki banyak layer, salah satu masalah yang terkenal disebut the vanishing gradient, masalah ini muncul karena jaringan saraf tiruan dengan banyak layer sebenarnya adalah fungsi yang terdiri dari banyak komposisi fungsi sehingga ketika menghitung gradien terhadap parameter dari fungsi tersebut, kita harus menggukan aturan rantai yang menyebabkan gradien parameternya bernilai kecil sehingga algoritma gradient descent berjalan lambat.