Ini Dia 7 Contoh Penerapan Machine Learning

Apa itu Machine Learning?

Machine learning merupakan cabang dari ilmu kecerdasan buatan, khususnya yang mempelajari tentang bagaimana komputer mampu belajar dari data untuk meningkatkan kecerdasannya. Jika didefinisikan, machine learning adalah komputer yang memiliki kemampuan melakukan belajar dari pengalaman terhadap tugas-tugasnya di masa lalu dan mengalami peningkatan kerja (Tom Mitchell, 1997).

Berbeda dengan manusia yang belajar dari pengalaman yang pernah dilakukannya, mesin mengikuti instruksi yang diberikan oleh programmer-nya. Lantas, bagaimana agar mesin bisa seperti manusia yang juga mampu belajar dari pengalaman? Untuk itulah muncul machine learning yang mampu belajar dari pengalaman, lebih tepatnya belajar dari data.

Apa Perbedaan Machine Learning dan Deep Learning?

Berdasarkan Introducing Deep Learning with Matlab (MathWorks, 2018), terdapat beberapa perbedaan antara machine learning dan deep learning, di antaranya:

Data

Jika kita memiliki data yang tidak terlalu besar, maka akan lebih baik menggunakan machine learning. Sedangkan deep learning hingga saat ini biasanya digunakan untuk mengolah data dalam jumlah banyak karena tidak algoritmanya tidak mampu mengolah data dalam jumlah kecil secara maksimal. Deep learning membutuhkan data sets yang cukup besar.

Hardware

Dalam melatih modelnya, machine learning cenderung lebih cepat daripada deep learning. Sedangkan ketika kita memilih untuk menggunakan deep learning, kita perlu mengalokasikan resources komputasi yang cukup besar. Namun, sekarang kita juga sudah bisa menggunakan cloud computing untuk men-training model deep learning. Contohnya pada Google cloud dan Amazon web service yang menggunakan cloud computing sehingga kita tidak perlu menginvestasikan hardware untuk men-training deep learning model.

Feature dan Accuracy

Berbeda dengan poin-poin sebelumnya yang cenderung menjelaskan kelebihan machine learning, untuk perbedaan kali ini justru menjadi nilai plus bagi deep learning. Pada machine learning, proses ekstraksi perlu dilakukan dengan mencoba berbagai fitur dan pengklasifikasi untuk mencapai hasil terbaik. Caranya dengan memilih fitur yang menghasilkan akurasi paling tinggi karena semakin banyak fitur yang digunakan maka data yang kita butuhkan akan naik secara eksponensial. Sedangkan pada deep learning, proses ekstraksi fitur tersebut dilakukan secara otomatis dengan akurasi yang unlimited.

Penerapan Machine Learning

Mobil Kendali Otomatis

Mobil kendali otomatis merupakan penerapan serta pengembangan dari machine learning yaitu vision. Mobil kendali otomatis menggunakan machine learning yang kompleks dan dengan resiko langsung yang tinggi. Banyak hal yang harus diperhatikan dari teknologi dalam mobil ini seperti segi sensor yang saling terintegrasi mulai dari rambu-rambu lalu lintas, arah dan tujuan, kondisi jalan, traffic light, dan kondisi manusia sekitarnya.

Rekomendasi Product Marketplaces dan Rekomendasi Pencarian pada Google

Setiap marketplace perlu untuk terus meningkatkan pengalaman pengguna. Salah satu cara yang bisa digunakan adalah menampilkan rekomendasi produk yang sesuai dengan minat pembelian pembeli. Dalam hal ini, machine learning secara otomatis dan real time akan menentukan rekomendasi produk tiap pembeli di masing-masing akun.

Tidak jauh berbeda dengan konsep pada rekomendasi product marketplace, machine learning juga bisa memberikan rekomendasi pencarian pada Google. Ketika kita mengetik kata kunci, Google akan menampilkan hasil pencarian yang paling mendekati kata kunci tersebut. Selain itu, jika kita memilih suatu halaman dan menghabiskan banyak waktu pada halaman tersebut, Google akan mendeteksi bahwa halaman tersebut sesuai dengan kata kunci yang kita masukkan.

Efisiensi Pelayanan Kesehatan dan Medis

Sektor kesehatan yang signifikan secara aktif melihat penggunaan algoritma pembelajaran mesin untuk mengelola dengan lebih baik. Machine learning memprediksi waktu tunggu pasien di ruang tunggu darurat di berbagai departemen di rumah sakit. Model menggunakan faktor vital yang membantu menentukan algoritma setiap staf pada berbagai waktu dalam sehari, catatan pasien, log lengkap obrolan departemen, dan tata letak ruang gawat darurat. Algoritma pembelajaran mesin juga berperan saat mendeteksi penyakit, perencanaan terapi, dan prediksi situasi penyakit. 

Domain Perbankan

Saat ini, bank menggunakan pembelajaran mesin teknologi terbaru yang ditawarkan untuk mencegah penipuan dan melindungi akun dari peretas. Algoritma menentukan faktor apa yang perlu dipertimbangkan untuk membuat filter agar terhindar dari bahaya. Berbagai situs yang tidak autentik akan secara otomatis disaring dan dibatasi untuk memulai transaksi.

Asisten Pribadi Virtual

Gadget telah dilengkapi dengan asisten pribadi virtual, baik di laptop maupun smartphone. Contohnya Cortana di Microsoft Windows, Siri di Iphone, Bixby di Samsung, dan Google Assistant di Google. Asisten virtual ini dapat membantu penggunanya dalam melakukan banyak hal seperti melakukan pencarian di internet, menanyakan jalan, cuaca, melakukan panggilan telepon, hingga membuka aplikasi.

Pendeteksi Wajah dan Pendeteksi Spam Email

Machine learning akan mengidentifikasi dan mengenali wajah seseorang. Caranya dengan menganalisis berdasarkan data-data yang telah disimpan. Hal ini membuat informasi-informasi yang dibutuhkan untuk mendeteksi wajah bisa langsung didapatkan. 

Selain itu, machine learning memegang andil yang besar untuk menyaring spam di email. Algoritma (decision tree) merupakan cikal bakal dari algoritma spam filtering untuk menentukan suatu pesan termasuk spam atau bukan.

Terjemahan Bahasa

Pembelajaran mesin memainkan peran penting dalam penerjemahan satu bahasa ke bahasa yang lain. Machine learning membantu situs web dalam menerjemahkan dari satu bahasa ke bahasa yang lain dengan mudah dan memberikan makna kontekstual. Teknologi dibalik alat penerjemahan disebut terjemahan mesin. Teknologi ini memungkinkan orang berinteraksi dengan orang lain dari seluruh dunia. Hal ini membuat siapapun bisa berjalan-jalan ke luar negeri dengan keyakinan bahwa bahasa tidak lagi menjadi penghalang.

Lantas, bagaimana dengan penerapan Deep Learning? Jika masih bingung dan ingin mengetahui lebih lanjut mengenai kedua jenis kecerdasan tersebut, Widya Analytic mengadakan Tech Talks dengan tema “Optimalisasi Data Science dengan Machine Learning dan Deep Learning, Apa Bedanya?” Langsung saja ikuti webinar kami. Ditunggu ya.