Kecerdasan Buatan (AI) ada di mana-mana. Kemungkinannya adalah Anda menggunakannya dalam satu atau lain cara dan Anda bahkan tidak mengetahuinya. Salah satu aplikasi AI yang populer adalah Machine Learning (ML), di mana komputer, perangkat lunak, dan perangkat bekerja melalui kognisi (sangat mirip dengan otak manusia). Di sini, kami mengutip dari situs http://139.99.93.175/ beberapa contoh pembelajaran mesin yang kami gunakan sehari-hari dan mungkin tidak tahu bahwa itu didorong oleh ML.
Berikut 5 Aplikasi Machine Learning dari Kehidupan Sehari-hari:
1. Asisten Pribadi Virtual
Siri, Alexa, Google Now adalah beberapa contoh asisten pribadi virtual yang populer. Seperti namanya, mereka membantu dalam mencari informasi, ketika ditanya melalui suara. Yang perlu Anda lakukan adalah mengaktifkannya dan bertanya “Apa jadwal saya hari ini?”, “Apa penerbangan dari Jerman ke London”, atau pertanyaan serupa. Untuk menjawab, asisten pribadi Anda mencari informasi, mengingat pertanyaan terkait, atau mengirim perintah ke sumber daya lain (seperti aplikasi telepon) untuk mengumpulkan info. Anda bahkan dapat menginstruksikan asisten untuk tugas-tugas tertentu seperti “Setel alarm untuk jam 6 pagi berikutnya”, “Ingatkan saya untuk mengunjungi Kantor Visa lusa”.
Pembelajaran mesin adalah bagian penting dari asisten pribadi ini karena mereka mengumpulkan dan menyaring informasi berdasarkan keterlibatan Anda sebelumnya dengan mereka. Kemudian, kumpulan data ini digunakan untuk memberikan hasil yang disesuaikan dengan preferensi Anda.
Asisten Virtual terintegrasi ke berbagai platform. Sebagai contoh:
- Pembicara Cerdas: Amazon Echo dan Google Home
- Smartphone: Samsung Bixby di Samsung S8
- Aplikasi Seluler: Google Allo
2. Prediksi saat Komuter
Prediksi Lalu Lintas : Kita semua pernah menggunakan layanan navigasi GPS. Saat kami melakukannya, lokasi dan kecepatan kami saat ini disimpan di server pusat untuk mengelola lalu lintas. Data ini kemudian digunakan untuk membuat peta lalu lintas saat ini. Meskipun hal ini membantu dalam mencegah lalu lintas dan melakukan analisis kemacetan, masalah mendasarnya adalah jumlah mobil yang dilengkapi dengan GPS lebih sedikit. Pembelajaran mesin dalam skenario seperti itu membantu memperkirakan wilayah di mana kemacetan dapat ditemukan berdasarkan pengalaman sehari-hari.
Jaringan Transportasi Online : Saat memesan taksi, aplikasi memperkirakan harga perjalanan. Saat berbagi layanan ini, bagaimana mereka meminimalkan jalan memutar? Jawabannya adalah pembelajaran mesin. Jeff Schneider, pimpinan teknik di Uber ATC mengungkapkan dalam sebuah wawancara bahwa mereka menggunakan ML untuk menentukan jam lonjakan harga dengan memprediksi permintaan pengendara. Di seluruh siklus layanan, ML memainkan peran utama.
3. Pengawasan Video
Bayangkan satu orang memantau beberapa kamera video! Tentu saja, pekerjaan yang sulit untuk dilakukan dan juga membosankan. Inilah sebabnya mengapa gagasan melatih komputer untuk melakukan pekerjaan ini masuk akal.
Sistem pengawasan video saat ini didukung oleh AI yang memungkinkan untuk mendeteksi kejahatan sebelum terjadi. Mereka melacak perilaku yang tidak biasa dari orang-orang seperti berdiri tak bergerak untuk waktu yang lama, tersandung, atau tidur siang di bangku, dll. Dengan demikian, sistem dapat memberikan peringatan kepada petugas manusia, yang pada akhirnya dapat membantu menghindari kecelakaan. Dan ketika kegiatan tersebut dilaporkan dan dianggap benar, mereka membantu meningkatkan layanan pengawasan. Ini terjadi dengan pembelajaran mesin yang melakukan tugasnya di backend.
4. Layanan Media Sosial
Dari mempersonalisasi umpan berita Anda hingga penargetan iklan yang lebih baik, platform media sosial memanfaatkan pembelajaran mesin untuk keuntungan mereka sendiri dan pengguna. Berikut adalah beberapa contoh yang harus Anda perhatikan, gunakan, dan sukai di akun media sosial Anda, tanpa menyadari bahwa fitur luar biasa ini tidak lain adalah aplikasi ML.
- Orang yang Mungkin Anda Kenal
- Pengenalan Wajah
- Pin (pinterest) yang Serupa
5.Penyaringan Email Spam dan Malware
Ada sejumlah pendekatan penyaringan spam yang digunakan klien email. Untuk memastikan bahwa filter spam ini terus diperbarui, filter tersebut didukung oleh pembelajaran mesin. Ketika penyaringan spam berbasis aturan dilakukan, ia gagal melacak trik terbaru yang diadopsi oleh spammer. Multi Layer Perceptron, C 4.5 Decision Tree Induction adalah beberapa teknik penyaringan spam yang didukung oleh ML.
Lebih dari 325.000 malwares terdeteksi setiap hari dan setiap potongan kode 90-98% mirip dengan versi sebelumnya. Program keamanan sistem yang didukung oleh pembelajaran mesin memahami pola pengkodean. Oleh karena itu, mereka mendeteksi malware baru dengan variasi 2–10% dengan mudah dan menawarkan perlindungan terhadapnya.
Lihat juga: Fakta Pembelajaran Mesin Yang Harus Diketahui.
