Apa itu Pembelajaran Mesin & Mengapa Penting?

Pembelajaran mesin

Pembelajaran mesin (ML) adalah semacam kecerdasan buatan (AI) yang memungkinkan aplikasi perangkat lunak untuk memprediksi hasil secara lebih akurat tanpa diprogram secara tegas untuk melakukannya. Algoritme pembelajaran mesin menggunakan statistik historis sebagai masukan untuk memprediksi nilai keluaran baru.

Kasus penggunaan khas untuk pembelajaran mesin adalah mesin rekomendasi. Aplikasi populer lainnya termasuk pemfilteran junk mail, deteksi penipuan, deteksi ancaman malware, pemeliharaan prediktif, dan otomatisasi proses bisnis (BPA).

Pentingnya Pembelajaran Mesin

Mendaftar di kursus pembelajaran mesin bermanfaat karena pembelajaran mesin sangat penting karena memberi perusahaan wawasan tentang tren dalam perilaku klien dan proses bisnis, dan mendukung pengembangan produk baru. Banyak organisasi terkemuka saat ini seperti Google, Fb, dan Uber menjadikan pembelajaran mesin sebagai bagian inti dari pekerjaan mereka. Pembelajaran mesin telah menjadi keunggulan kompetitif yang menonjol bagi banyak organisasi.

Apa Jenis Pembelajaran Mesin yang Ada?

Pembelajaran mesin klasik sering dinilai untuk seberapa baik suatu algoritme belajar menjadi lebih akurat dalam bidang prediksinya. Ada empat pendekatan umum: pembelajaran yang diawasi, pembelajaran tanpa pengawasan, pembelajaran penguatan, dan pembelajaran semi-diawasi. Jenis algoritma yang dipilih ilmuwan knowledge untuk digunakan bervariasi pada jenis knowledge yang ingin mereka prediksi.

  • Pembelajaran yang Diawasi: Dalam pembelajaran mesin semacam ini, ilmuwan knowledge menyediakan algoritme dengan knowledge pelatihan yang ditandai dan menguraikan variabel yang harus diuji oleh algoritme untuk korelasinya. Baik output dan enter dari algoritma ditentukan.
  • Pembelajaran Tanpa Pengawasan: Pembelajaran mesin semacam ini mencakup algoritme yang dilatih pada knowledge yang tidak berlabel. Algoritme mencari kumpulan knowledge untuk koneksi yang signifikan. Knowledge di mana algoritma dilatih dan prediksi atau rekomendasi yang dihasilkannya telah ditentukan sebelumnya.
  • Pembelajaran Penguatan: Ilmuwan knowledge sering menggunakan pembelajaran penguatan untuk melatih mesin untuk menyelesaikan proses multi-langkah yang memiliki aturan yang terdefinisi dengan baik. Ilmuwan knowledge membuat algoritme untuk melakukan tugas dan memberikannya sinyal negatif atau positif saat bekerja untuk menyelesaikan tugas. Namun untuk sebagian besar, algoritme itu sendiri memutuskan langkah mana yang harus diambil di sepanjang jalan.
  • Pembelajaran Semi-Diawasi: Pendekatan pembelajaran mesin ini melibatkan kombinasi dari dua jenis yang disebutkan di atas. Ilmuwan knowledge dapat memberi makan suatu algoritme, sebagian besar disebut sebagai knowledge pelatihan, tetapi fashion dapat memeriksa knowledge itu sendiri dan mengembangkan pemahamannya sendiri tentang kumpulan knowledge.

Siapa yang Menggunakan Pembelajaran Mesin dan Untuk Apa Digunakan?

Pembelajaran mesin digunakan dalam berbagai aplikasi saat ini. Mungkin salah satu contoh pembelajaran mesin yang paling terkenal dalam pekerjaan adalah mesin rekomendasi yang menggerakkan umpan berita Fb.

Fb menggunakan ML untuk menyesuaikan cara pengiriman umpan setiap anggota. Jika seorang anggota sering berhenti membaca postingan dari grup tertentu, mesin rekomendasi mulai menampilkan lebih banyak aktivitas grup tersebut sebelumnya di umpan berita.

Di balik layar, mesin tersebut berupaya memperkuat pola yang diketahui dalam perilaku on-line anggota. Jika anggota mengubah perilakunya dan tidak membaca kiriman apa pun dari grup ini dalam beberapa minggu ke depan, umpan berita akan mulai diperbarui.

Selain mesin rekomendasi, kegunaan lain dari pembelajaran mesin terdiri dari berikut ini:

  • Pengelolaan hubungan pelanggan
  • Intelijen Bisnis
  • Sistem Informasi Sumber Daya Manusia
  • Mobil Mengemudi Sendiri
  • Asisten Digital

Apa Manfaat dan Kelemahan Pembelajaran Mesin?

Pembelajaran mesin telah menghadapi kasus penggunaan mulai dari prediksi perilaku klien hingga pengembangan sistem operasi untuk mobil self-driving.

Ketika kita berbicara tentang manfaat, mendaftar di a kursus pembelajaran mesin on-line membuka opsi untuk banyak jalur karier yang menguntungkan. Pembelajaran mesin dapat membantu perusahaan mengenal klien mereka pada tingkat yang jauh lebih dalam. Dengan mengumpulkan knowledge klien dan menghubungkannya dengan perilaku dari waktu ke waktu, algoritme ML dapat mempelajari institusi dan membantu tim menyesuaikan tugas pemasaran peningkatan produk dengan permintaan pelanggan.

Pembelajaran mesin juga digunakan sebagai penggerak utama dalam beberapa fashion bisnis perusahaan. Uber, misalnya, menggunakan algoritme untuk menyamakan pengemudi dengan pengendara. Google menggunakan pembelajaran mesin untuk menampilkan iklan wisata di penelusuran.

Tetapi pembelajaran mesin juga memiliki kelemahan. Pertama, harganya bisa mahal. Proyek pembelajaran mesin sering didorong oleh ilmuwan knowledge. Yang menuntut gaji tinggi. Proyek-proyek ini juga membutuhkan infrastruktur perangkat lunak, yang bisa jadi mahal.

Masalah bias pembelajaran mesin juga ada. Algoritma yang dilatih pada kumpulan knowledge yang mengecualikan populasi tertentu atau mengandung worm dapat menghasilkan fashion dunia yang tidak akurat yang, paling banter, gagal, dan paling buruk, mereka diskriminatif. Ketika sebuah perusahaan mendasarkan proses bisnis utama pada fashion yang bias, ia dapat mengalami kerusakan reputasi dan peraturan.

Mengapa Anda Harus Mendaftar di Kursus Pembelajaran Mesin On-line?

Angka menunjukkan bahwa antara 2018 dan 2019, pekerjaan pembelajaran mesin menempati peringkat pertama dengan lowongan pekerjaan terbanyak (75%), diikuti oleh insinyur pembelajaran mendalam (61%) dan ilmuwan knowledge (58%). Insinyur pembelajaran mesin juga mendapatkan pekerjaan dengan gaji tertinggi dengan gaji bersih 3.700.000 atau lebih.

Kursus pembelajaran mesin Hero Vired adalah yang terbaik untuk memiliki pengalaman langsung dengan mengoperasikan proyek dunia nyata dari bisnis paling kreatif di seluruh dunia. Anda dapat belajar kapan saja di mana saja, mendapatkan bimbingan on-line mingguan oleh para profesional, berinteraksi dengan orang-orang dengan minat yang sama, dan mendapatkan dukungan program khusus.

Leave a Reply

Your email address will not be published.

Back to top button