7 Aplikasi Pembelajaran Mesin Kehidupan Nyata

Pembelajaran mesin, atau ML, adalah bagian dari kecerdasan buatan (AI) dan telah mendapatkan perhatian yang signifikan karena munculnya alat AI seperti ChatGPT dan DALL-E. Ini memungkinkan sistem komputer untuk beradaptasi dan belajar dari pengalaman, menjadikannya konsep yang diakui secara luas. Meskipun popularitasnya meningkat baru-baru ini, pembelajaran mesin sudah lazim di banyak skenario kehidupan nyata.

Penasaran dengan aplikasinya sehari-hari? Mari selami beberapa contoh umum dari pembelajaran mesin dalam tindakan.

1. Asisten Pribadi dan Chatbots

Salah satu aplikasi pembelajaran mesin yang paling praktis terlihat di asisten pribadi AI dan chatbots. Alat populer seperti Alexa, Asisten Google, dan Siri mengandalkan algoritme ML yang memanfaatkan Pemrosesan Bahasa Alami (NLP—apa itu NLP?) dan teknik Deep Learning untuk memahami pola bahasa, nada, dan konteks. Ini memungkinkan mereka untuk terlibat dalam percakapan simulasi dengan manusia.

Kemampuan untuk memahami bahasa manusia sangat menyederhanakan interaksi kita dengan sistem komputer. Dengan memberikan perintah atau prompt ke chatbot atau asisten pribadi AI, ia dapat melakukan tugas secara akurat atau memberikan jawaban yang relevan.

Contoh aksi ML adalah menggunakan chatbots di layanan pelanggan. Banyak toko e-niaga menggunakan fitur ini, memungkinkan pelanggan untuk mengajukan pertanyaan dan menerima tanggapan instan dari bot.

2. Email Autoresponder

Aplikasi pembelajaran mesin kehidupan nyata lainnya yang umum adalah penjawab otomatis email bertenaga ML. Anda mungkin telah memperhatikan bahwa ketika Anda menerima email di akun Gmail Anda, itu menyarankan opsi respons yang akurat berdasarkan konteks percakapan. Kemampuan ini dimungkinkan melalui teknik ML dan NLP.

Demikian pula, email yang Anda terima segera setelah mendaftar untuk buletin, melakukan pembelian, atau bahkan meninggalkan keranjang semuanya otomatis. Email-email ini dihasilkan oleh perangkat lunak yang menggunakan model seperti itu, memungkinkannya dikirim hanya ketika tindakan tertentu dipicu. Selain itu, perangkat lunak penjawab otomatis email ini memastikan penyesuaian dan personalisasi dalam email.

Menggunakan perangkat lunak otomatis untuk respons email menawarkan beberapa manfaat, termasuk:

• Peningkatan efisiensi.
• Peningkatan layanan pelanggan.
• Pengalaman yang dipersonalisasi dengan mempelajari preferensi Anda.
• Penghematan biaya karena email dapat dikirim tanpa campur tangan manusia.

3. Keuangan Pribadi dan Perbankan

Algoritme pembelajaran mesin juga telah memasuki sektor keuangan dan perbankan, menyediakan aplikasi yang berharga. Salah satu dari cara bank menggunakan algoritma AI dan ML adalah teknik deteksi penipuan tingkat lanjut, yang menawarkan keamanan yang kuat untuk aset Anda. Model ML untuk deteksi penipuan di perbankan dapat membedakan antara transaksi legal dan ilegal dengan memanfaatkan metode pengenalan gambar dan teks untuk mempelajari pola dan mengidentifikasi aktivitas penipuan.

Pembelajaran mesin juga bermanfaat dalam keuangan pribadi, khususnya dalam manajemen portofolio. Platform investasi online, bertindak sebagai robo-advisor, memanfaatkan ML untuk membantu membangun, memantau, dan mengotomatiskan pengelolaan portofolio yang terdiversifikasi. Platform ini mempelajari preferensi Anda untuk aset atau risiko tertentu dan membantu menyusun portofolio Anda sesuai dengan itu tanpa pengawasan manusia.

Selain itu, pembelajaran mesin memungkinkan peramalan pasar dalam keuangan pribadi. Algoritma BL dapat memprediksi harga saham dan tren pasar dengan menganalisis data historis. Wawasan ini memberdayakan Anda untuk mengembangkan strategi perdagangan yang efektif dan mengidentifikasi peluang perdagangan yang menguntungkan.

4. Kesehatan dan Diagnosis Medis

Pembelajaran mesin juga muncul sebagai alat penting dalam industri perawatan kesehatan, menawarkan banyak manfaat untuk diagnosis medis, perawatan pasien, dan hasil keseluruhan. Ini berkolaborasi dengan berbagai teknologi kesehatan yang meningkatkan kesehatan dalam beberapa cara.

Berikut adalah enam aplikasi penting pembelajaran mesin dalam perawatan kesehatan:

1. Algoritme pembelajaran mesin menganalisis data pasien, termasuk gejala, rekam medis, hasil lab, dan pemindaian pencitraan, untuk membantu diagnosis dan prognosis penyakit yang tepat.
2. Dengan menganalisis karakteristik pasien, informasi genetik, riwayat pengobatan, dan data klinis, pembelajaran mesin mengembangkan rencana perawatan yang dipersonalisasi yang disesuaikan dengan kebutuhan individu.
3. Pembelajaran mesin memfasilitasi analisis sinar-X, pemindaian MRI, dan slide patologi, secara otomatis mendeteksi kelainan, mengidentifikasi fitur spesifik, dan membantu ahli radiologi dalam diagnosis penyakit.
4. Model ML mengoptimalkan proses penemuan obat dengan memungkinkan pengoptimalan uji klinis, rekrutmen pasien, dan mengidentifikasi kandidat yang cocok untuk perawatan tertentu.
5. Pembelajaran mesin mengoptimalkan operasi perawatan kesehatan dengan menyediakan sistem manajemen rantai pasokan, memprediksi kegagalan peralatan, dan mengoptimalkan alokasi sumber daya.
6. Pembelajaran mesin memungkinkan analitik prediktif, bekerja dengan perangkat yang dapat dikenakan Internet of Things (IoT) untuk memantau pasien dan memberikan peringatan dini.

Aplikasi ini menunjukkan potensi pembelajaran mesin untuk merevolusi layanan kesehatan, meningkatkan akurasi diagnosis, kemanjuran pengobatan, dan perawatan pasien secara keseluruhan.

5. Mobil Mengemudi Sendiri

Pembelajaran mesin memainkan peran penting dalam pengembangan mobil modern, dengan Tesla sebagai contoh yang menonjol. Mobil Tesla mengandalkan perangkat keras AI yang disediakan oleh NVIDIA, menggabungkan model ML tanpa pengawasan yang memungkinkan kemampuan pengenalan dan deteksi objek belajar mandiri. Tetapi bukan hanya Tesla dengan fitur self-driving.

Mobil-mobil ini mengumpulkan informasi lengkap tentang lingkungannya dan dilengkapi dengan berbagai sensor seperti kamera, LiDAR, radar, dan GPS. Data ini kemudian diproses untuk memastikan persepsi yang akurat dan pengambilan keputusan yang efektif. Mobil self-driving menggunakan teknik Simultaneous Localization and Mapping (SLAM), memanfaatkan data sensor untuk membuat peta terbaru yang membantu navigasi.

Model ML selanjutnya berkontribusi pada mobil self-driving dengan menentukan jalur optimal dan membantu pengambilan keputusan secara real-time. Model ini juga memfasilitasi pengembangan sistem adaptif yang mampu mendeteksi dan memprediksi potensi kerusakan pada kendaraan.

Dengan mengintegrasikan pembelajaran mesin, mobil menjadi lebih cerdas, otonom, dan mampu meningkatkan keselamatan dan efisiensi jalan raya.

6. Perjalanan dan Transportasi

Algoritme pembelajaran mesin bahkan meningkatkan standar perjalanan dan transportasi kami. Aplikasi ride-hailing seperti Uber menggunakan model ML untuk mengotomatisasi fitur-fitur seperti harga perjalanan, lokasi penjemputan, rute optimal, dan perkiraan waktu kedatangan, membuat perjalanan sehari-hari kita menjadi lebih nyaman.

Google Maps adalah alat berharga lainnya yang memanfaatkan ML untuk menyempurnakan perjalanan kita. Memanfaatkan data lokasi menawarkan navigasi cerdas, prediksi lalu lintas, dan rekomendasi yang dipersonalisasi, memastikan perjalanan yang efisien.

Dalam industri penerbangan, algoritme ML mengaktifkan sistem autopilot pesawat, termasuk penerbangan komersial. Integrasi AI dan ML ini memastikan pengoperasian yang aman dan andal.

Selain itu, algoritme ML berkontribusi untuk mengembangkan sistem kontrol sinyal lalu lintas yang cerdas. Sistem ini menganalisis data arus lalu lintas waktu nyata dan menyesuaikan pengaturan waktu sinyal, mengurangi kemacetan dan waktu tunggu untuk meningkatkan pengalaman perjalanan secara keseluruhan.

Algoritme pembelajaran mesin juga banyak digunakan di situs jejaring sosial, di mana mereka telah memperkenalkan banyak fitur untuk meningkatkan pengalaman pengguna. Selain itu, banyak perusahaan media sosial juga gunakan AI dan ML untuk mendeteksi dan mencegah serangan berbahaya. Berikut beberapa contohnya:

• Banyak platform jejaring sosial populer seperti Facebook, Instagram, dan Snapchat menggabungkan fitur pengenalan wajah untuk menerapkan berbagai filter.
• Situs media sosial menggunakan model ML untuk mempersonalisasi postingan berdasarkan preferensi pengguna individu.
• Iklan yang ditampilkan di platform ini disesuaikan dengan minat pengguna, merekomendasikan produk dan layanan yang relevan.
• Jejaring sosial memberikan saran untuk koneksi dan teman berdasarkan jaringan pengguna yang ada.
• Teknik analisis emosi digunakan untuk menganalisis sentimen yang disampaikan oleh emoji.

Penerapan algoritme pembelajaran mesin ini di situs jejaring sosial berkontribusi pada peningkatan pengalaman pengguna dengan menyediakan konten yang dipersonalisasi, rekomendasi yang relevan, dan sosial yang ditingkatkan koneksi.

Pandangan ke Depan untuk Masa Depan ML

Tren pembelajaran mesin saat ini menunjukkan penerapannya yang luas di berbagai industri, memungkinkan otomatisasi sistem dan meningkatkan pengalaman pengguna. Dari perawatan kesehatan hingga keuangan, pembelajaran mesin mengubah cara kita hidup, bekerja, dan berinteraksi dengan teknologi.

Ke depan, masa depan pembelajaran mesin memiliki potensi besar untuk inovasi yang lebih inovatif. Dengan munculnya alat dan perangkat lunak berbasis AI, algoritme pembelajaran mesin diharapkan terus memainkan peran penting. Aplikasi mereka meluas ke domain mana pun yang membutuhkan analisis data besar, pengenalan pola, dan implementasi AI.

Seiring kemajuan pembelajaran mesin, kami dapat mengantisipasi kemajuan dan penemuan lebih lanjut yang akan membentuk cara kami memanfaatkan teknologi canggih ini di berbagai industri dan aspek kehidupan kita.