Machine learning (ML) adalah salah satu cabang dari kecerdasan buatan (AI) yang sangat menarik perhatian. ML adalah teknologi yang bisa membuat mesin belajar sendiri tanpa perlu diatur oleh manusia. ML bisa mempelajari data yang ada dan melakukan tugas-tugas tertentu berdasarkan apa yang dipelajari. ML juga bisa memperoleh data baru dan meningkatkan kinerjanya secara otomatis.
ML memiliki banyak manfaat dan aplikasi dalam berbagai bidang. Bahkan, kita sering menemukan contoh-contoh penerapan ML dalam kehidupan sehari-hari, meskipun mungkin tidak menyadarinya. Berikut ini adalah beberapa contoh penerapan ML yang mungkin kamu temui setiap hari:
Pengenalan Suara
Pengenalan suara atau speech recognition adalah kemampuan yang menggunakan natural language processing (NLP) untuk menerjemahkan ucapan manusia menjadi format tertulis. Banyak perangkat seluler yang memasukkan pengenalan suara ke dalam sistemnya untuk melakukan pencarian suara, misalnya Siri, atau meningkatkan aksesibilitas untuk mengetik teks.
Pengenalan suara juga bisa digunakan untuk mengontrol perangkat dengan perintah suara, misalnya Google Assistant atau Alexa, atau untuk melakukan transkripsi audio, misalnya Otter.ai1.
Layanan Pelanggan
Chatbot online menggantikan peran agen manusia dalam proses layanan pelanggan, mengubah cara kita berinteraksi dengan situs web dan platform media sosial. Chatbot bisa menjawab pertanyaan-pertanyaan umum tentang topik seperti pengiriman, atau memberikan saran personal, menjual produk, atau menyarankan ukuran untuk pengguna. Contoh chatbot meliputi agen virtual di situs e-commerce, bot pesan menggunakan Slack atau Facebook Messenger, dan tugas-tugas yang biasanya dilakukan oleh asisten virtual atau asisten suara.
Chatbot bisa menggunakan ML untuk memahami bahasa alami pengguna, menyesuaikan gaya bicara, dan memberikan respons yang relevan dan tepat. Contoh chatbot yang menggunakan ML adalah Replika2, sebuah teman virtual yang bisa berbicara dengan pengguna dan belajar dari mereka.
Visi Komputer
Visi komputer atau computer vision adalah teknologi AI yang memungkinkan komputer untuk mendapatkan informasi bermakna dari gambar digital, video, dan input visual lainnya, dan kemudian mengambil tindakan yang sesuai. Didukung oleh jaringan saraf konvolusional, visi komputer memiliki aplikasi dalam penandaan foto di media sosial, pencitraan radiologi di bidang kesehatan, dan mobil otonom di industri otomotif.
Visi komputer juga bisa digunakan untuk mengenali wajah, objek, atau adegan, misalnya Face ID atau Google Lens3, atau untuk menghasilkan gambar baru, misalnya Deep Dream atau StyleGAN.
Mesin Rekomendasi
Dengan menggunakan data perilaku konsumsi masa lalu, algoritma AI bisa membantu menemukan tren data yang bisa digunakan untuk mengembangkan strategi penjualan silang yang lebih efektif. Pendekatan ini digunakan oleh pengecer online untuk memberikan rekomendasi produk yang relevan kepada pelanggan saat proses checkout.
Mesin rekomendasi juga bisa digunakan untuk menyarankan konten yang sesuai dengan minat atau preferensi pengguna, misalnya Netflix atau Spotify, atau untuk menemukan orang yang cocok untuk berkencan, misalnya Tinder atau Bumble.
Perdagangan Saham Otomatis
Dirancang untuk mengoptimalkan portofolio saham, platform perdagangan frekuensi tinggi yang didorong oleh AI bisa melakukan ribuan atau bahkan jutaan perdagangan per hari tanpa campur tangan manusia.
Perdagangan saham otomatis bisa menggunakan ML untuk menganalisis data pasar, mengidentifikasi pola, dan membuat keputusan perdagangan yang cerdas. Contoh platform perdagangan saham otomatis yang menggunakan ML adalah Alpaca atau Quantopian.
Deteksi Penipuan
Bank dan lembaga keuangan lainnya bisa menggunakan ML untuk mendeteksi transaksi mencurigakan. Pembelajaran terbimbing bisa melatih model menggunakan informasi tentang transaksi penipuan yang diketahui. Deteksi anomali bisa mengidentifikasi transaksi yang tidak biasa dan layak ditelusuri lebih lanjut.
Deteksi penipuan bisa membantu mencegah kerugian finansial, melindungi identitas, dan meningkatkan kepercayaan pelanggan. Contoh layanan deteksi penipuan yang menggunakan ML adalah PayPal atau Stripe.
Kesimpulan
Machine learning (ML) adalah teknologi yang bisa membuat mesin belajar sendiri tanpa perlu diatur oleh manusia. ML bisa mempelajari data yang ada dan melakukan tugas-tugas tertentu berdasarkan apa yang dipelajari. ML juga bisa memperoleh data baru dan meningkatkan kinerjanya secara otomatis.
ML memiliki banyak manfaat dan aplikasi dalam berbagai bidang. Bahkan, kita sering menemukan contoh-contoh penerapan ML dalam kehidupan sehari-hari, meskipun mungkin tidak menyadarinya. Beberapa contoh penerapan ML yang mungkin kamu temui setiap hari adalah pengenalan suara, layanan pelanggan, visi komputer, mesin rekomendasi, perdagangan saham otomatis, dan deteksi penipuan.
ML adalah teknologi yang terus berkembang dan menawarkan banyak peluang bagi manusia. Dengan belajar ML, kita bisa memahami cara kerja mesin, mengembangkan solusi yang inovatif, dan meningkatkan kualitas hidup kita.
0 komentar:
Posting Komentar