Bagaimana Machine Learning mengubah dunia?

Pernahkah Anda mendengar tentang teori Bir dan Popok yang terkenal ?

Walmart, pengecer terbesar di dunia, "seharusnya" menciptakan teori ini untuk memahami korelasi antara produk dan mengidentifikasi pola.

Pria, dalam kelompok usia 30-40 tahun, yang membeli popok di suatu tempat antara jam 5 sore dan 7 malam pada hari Jumat, cenderung membawa bir di truk mereka. Teori ini memotivasi toko kelontong untuk menyimpan karat bir di samping popok, sehingga meningkatkan penjualan kedua barang tersebut secara geometris.

Sekarang, bagaimana teori ini bekerja? Setelah seminggu kerja keras yang panjang, pria kelas pekerja cenderung lelah. Seiring dengan tanggung jawab sehari-hari mereka, akhir pekan mereka sering melibatkan membeli popok untuk bayi mereka dan mengambil bir untuk diri mereka sendiri dari lorong yang berdekatan.

Ini adalah contoh sempurna dari korelasi. Teori ini menjelaskan seberapa besar rantai supermarket mengasosiasikan produk. Korelasi dapat menjadi bagian penting dalam membangun model pembelajaran mesin.

Pembelajaran mesin adalah segala sesuatu yang membuat tugas lebih mudah. Kami tidak hanya berbicara tentang tugas-tugas besar, tetapi pewarnaan manual gambar hitam putih dan juga menemukan seseorang secara manual di media sosial. Sekarang bayangkan sebuah mesin yang memahami tugas itu sendiri dan berkembang dengan persyaratan baru, saat ini dan masa lalu.

Apa itu pembelajaran mesin?

Pembelajaran mesin adalah bagian dari AI (Kecerdasan Buatan). Ini adalah ilmu membuat algoritma yang bisa belajar sendiri. Ia bekerja dengan mengenali pola dari data daripada menerapkan pemrograman tertentu. Setelah dirancang, tidak memerlukan operasi manual. Pembelajaran mesin cukup cerdas untuk belajar dengan sendirinya. Ini menemukan pola dari data asli dan memprediksi pola masa depan dengan menggunakan analisis statistik.

Untuk pemahaman yang lebih baik, berikut adalah beberapa contoh:

1) Siri, Alexa, dan Google Assistant adalah beberapa contoh pembelajaran mesin yang terkenal. Mereka adalah Asisten Suara Virtual, mereka membantu menemukan informasi ketika ditanya melalui suara, dan yang perlu Anda lakukan hanyalah mengaktifkannya. Beberapa contoh lagi dari Asisten Suara Virtual terintegrasi adalah:

• Amazon Echo
• Samsung Bixby
• Google Allo

2) Pengenalan Gambar

Pengenalan Gambar adalah salah satu contoh pembelajaran mesin yang paling umum. Ini adalah kemampuan untuk mengidentifikasi objek, tempat, orang, dll. Orang-orang berbagi data dalam jumlah besar melalui aplikasi, media sosial, situs web, dll. dan Facebook cukup mampu untuk melakukan pengenalan wajah dengan akurasi 98% yang menempatkan sejumlah data dalam risiko . Ada banyak kontroversi mengenai bagaimana pengenalan gambar akan mempengaruhi privasi dan keamanan di seluruh dunia.

Pembelajaran Mesin: Mengapa itu penting?

Secara tradisional, ilmuwan data digunakan untuk membangun model jadi untuk mendapatkan wawasan daripada melatih komputer untuk melakukannya. Ini tampaknya menjadi pendekatan yang mustahil sekarang, karena data berlimpah dan heterogen. Pembelajaran mesin berperan di sini karena memecahkan sejumlah besar data dengan cerdik dan mengusulkan algoritme cerdas untuk memberikan solusi yang berarti.

Google memproses 20 petabyte (1 petabyte= 10^15 byte) data per hari. Raksasa mesin pencari ini memiliki pusat data yang menyimpan semua informasi yang dijelajahinya. Anda mungkin tidak ingat apa yang Anda cari di Google 2 tahun yang lalu, tetapi Google mengingatnya. Ini seperti perpustakaan besar tempat miliaran buku tersedia yang mencakup hampir setiap bit data di planet ini.

Ada perangkat lunak yang tersedia di pasar yang dapat melacak jadwal sehari-hari dan membantu Anda dalam tugas sehari-hari seperti memesan taksi, menyalakan AC sebelum sampai di rumah atau menyalakan pembuat kopi di pagi hari.

Terlepas dari apakah kita mau atau tidak, kita meninggalkan pola perilaku setiap kali kita melakukan tugas sederhana; pola-pola ini didekodekan oleh algoritme untuk memahami kebutuhan kita dan menemukan alternatif yang efisien untuk proses standar dasar.

Apakah Kecerdasan Buatan, Pembelajaran Mesin & Pembelajaran Mendalam sama?

Tidak, mereka bukan. Anda dapat menganggapnya sebagai satu set yang saling bersarang. Cara termudah untuk memahami ini adalah dengan memvisualisasikannya dalam lingkaran konsentris. Pembelajaran mendalam adalah bagian dari Pembelajaran Mesin yang juga merupakan bagian dari Kecerdasan Buatan.

Mari kita lihat bagaimana mereka berbeda satu sama lain.

Kecerdasan Buatan- Menurut John McCarthy, Kecerdasan buatan adalah proses menciptakan mesin, mesin komputer yang dikendalikan robot, atau produk yang berpikir cerdas seperti manusia. Kecerdasan Buatan adalah kombinasi dari dua kata "Buatan" dan "Kecerdasan" di mana artifisial berarti tidak alami atau diciptakan oleh manusia dan kecerdasan berarti kemampuan untuk berpikir & memahami.

Beberapa poin penting tentang Kecerdasan Buatan:

• Motif utamanya adalah untuk meningkatkan peluang keberhasilan.
• Ini adalah program yang melakukan semua pekerjaan cerdas.
• AI dapat memecahkan masalah yang kompleks.
• Ini mengembangkan sistem "seperti manusia", untuk merespons berdasarkan keadaan.

Pembelajaran Mesin- Seperti yang didefinisikan di atas, Pembelajaran mesin adalah ilmu membuat algoritma yang dapat belajar sendiri. Ini adalah bagian dari kecerdasan buatan.

Beberapa poin penting tentang Machine Learning:

• Tujuan utamanya adalah untuk meningkatkan akurasi.
• Ini mempelajari data dan belajar darinya.
• Itu juga belajar tentang informasi yang diproses.
• Ini berlaku untuk satu solusi, apakah itu optimal atau tidak.

Deep Learning – Deep Learning adalah bagian dari Machine Learning. Ini menyimpulkan pola dari data yang disediakan dan membantu dalam mengekstraksi solusi darinya. Ia mampu belajar dari data tidak terstruktur atau tidak berlabel, yang bisa memakan waktu puluhan tahun untuk menemukan polanya.

Beberapa poin penting tentang Deep Learning:

• Tujuan utamanya adalah untuk menemukan pola dalam data yang diberikan.
• Ia mengamati pola dan memprediksi darinya.
• Menggunakan dimensi multi-level sistem saraf tiruan untuk menyelesaikan prosedur pembelajaran mesin.

Pengaruh Pembelajaran Mesin

Pembelajaran mesin adalah teknologi tingkat berikutnya di mana mesin bertemu dengan pengetahuan manusia, yang sangat penting dalam mengubah hidup kita. Mari kita lihat berbagai bidang kehidupan sehari-hari yang dipengaruhi oleh Machine Learning:

• Rumah
  Lima belas tahun yang lalu, kita tidak akan pernah memikirkan betapa nyamannya komunikasi di masa depan. Tetapi sekarang, kita dapat berkomunikasi dengan siapa saja di dalam dan di seluruh dunia dalam hitungan detik dan di suatu tempat kita semua mengandalkannya. Kami sangat bergantung pada komputer untuk komunikasi, navigasi, memperoleh informasi, dll. Di sinilah Machine Learning berperan dan membantu aktivitas kami sehari-hari.
• Kesehatan
  Proses manajemen kesehatan, seperti perencanaan perawatan kesehatan masyarakat, dimulai dengan klasifikasi berdasarkan sejarah. Ini membantu dalam memeriksa, menyelidiki dan memantau untuk memberikan hasil di masa depan. Asumsi-asumsi ini membantu dalam menemukan kebutuhan di area yang paling membutuhkannya.
• Mengangkut
  Kita sudah tahu tentang kemajuan baru-baru ini seperti mobil self-driving, atau truk semi-otonom baru Tesla di mana AI telah membawa transportasi ke tingkat yang berbeda. Pengamat menganalisis data untuk memprediksi keputusan dengan tepat seperti keselamatan publik, membantu dalam manajemen lalu lintas atau rincian kejahatan secara real-time. Ini juga membantu dalam menemukan jalur untuk pejalan kaki dan pengendara sepeda yang mengarah pada penurunan jumlah kecelakaan lalu lintas.
• Pendidikan
  Sebelumnya, hanya ada satu metode pembelajaran antara guru dan siswa. Namun dengan penambahan pembelajaran mesin, banyak institusi mulai memanfaatkannya dengan memaksimalkan interaksi guru-murid dan meningkatkan efisiensi dengan membuat jadwal yang tepat untuk mereka. Ini juga membantu menantang siswa dengan memberikan pembelajaran adaptif, menggunakan pembelajaran yang dipersonalisasi untuk memberikan perhatian individual kepada setiap siswa.

Pembelajaran Mesin sebagai Mitra SEO

Apakah Anda tidak yakin bagaimana Machine Learning dan SEO dapat berjalan beriringan?

Mari kita jelajahi.

Setiap mesin pencari belajar bagaimana melihat sesuatu dengan cara yang lebih baik yang memungkinkan mereka untuk memberikan hasil yang lebih baik.

Contoh yang tepat tentang bagaimana pembelajaran mesin mengubah dunia SEO adalah melihat bagaimana penyaringan email dilakukan sekarang, yang cukup signifikan. Tingkat keberhasilan Google menyaring spam adalah 99,9% dengan cara yang halus, Proses pembelajaran mesin ini diadopsi oleh Google untuk menghilangkan spam di TensorFlow secara khusus. Seluruh proses ini telah berlangsung selama bertahun-tahun sekarang.

Bersamaan dengan ini, Google juga telah menggunakan kecerdasan buatan dengan filter berbasis aturan yang mampu memblokir spam yang jelas. Pola-pola ini dideteksi oleh situs tempat spam ini ditautkan, jenis tautan yang tidak diinginkan yang mereka dapatkan, dll.

Pembelajaran Mesin juga memengaruhi SEO konten. Mari kita lihat caranya:

Sejak 10 tahun, Google telah menangani masalah ini – mencocokkan frasa dan mengeluarkan hasilnya. Untuk mengatasi masalah ini, mereka memperkenalkan sistem pembelajaran mesin pada September 2016 bernama Google Neural Machine Translation System (GNMT). Ini mencapai efisiensi dalam memahami frasa dengan menyandikannya dan kemudian mendekodekannya untuk menampilkan hasil yang diperlukan.

Pembelajaran mesin: Mengapa penting untuk masa depan?

Segera tidak akan ada kebutuhan bisnis yang terlewat oleh kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin. Dalam beberapa tahun, akan ada perubahan signifikan dalam cara orang bekerja. Ketergantungan akan lebih pada komputer daripada manusia. Sebagian besar energi tenaga kerja akan diotomatisasi oleh komputer.

Anda mungkin berpikir bahwa evolusi dalam pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan ini dapat menyebabkan hilangnya pekerjaan di seluruh dunia. Tapi itu tidak benar.

Menurut BBC , Pembelajaran Mesin mengambil alih sehingga tugas rutin dan berulang dapat dilakukan dengan cepat dan efisien oleh algoritme yang ditulis oleh manusia. Ini mungkin mempengaruhi pasar tenaga kerja, tetapi mereka mungkin memperoleh pekerjaan yang membutuhkan keterampilan yang lebih kompleks dan kurang rutin.

Sebuah Studi dari Mckinsey menunjukkan bahwa pada tahun 2030, AI & ML akan menggantikan 30% dari tenaga kerja dunia.

Terlepas dari ketakutan ini, setiap revolusi teknologi akhirnya menciptakan lebih banyak pekerjaan daripada yang dihancurkan.