Apa itu Pembelajaran Mesin? Apa Kegunaan Pembelajaran Mesin?

Salah satu topik dalam agenda dunia digital yang popularitasnya meningkat dalam beberapa tahun terakhir adalah pembelajaran mesin, yaitu pembelajaran mesin. Apa itu pembelajaran mesin, yang merupakan konsep penting dalam hal perbankan dan teknologi kecerdasan buatan dan menawarkan banyak keuntungan bagi sektor perbankan?

Apa itu Pembelajaran Mesin?

Pembelajaran mesin, yang dapat didefinisikan sebagai semacam aplikasi di mana program komputer dapat mempelajari pola melalui data pelatihan dan algoritma, adalah sub-cabang dari kecerdasan buatan. Aplikasi yang meniru gerakan manusia ini bertujuan untuk belajar melalui pengalaman, tanpa pemrograman. Berkat data pelatihan dan algoritme, ia mendeteksi data dan secara otomatis menyelesaikan tugas dengan membuat prediksi.

Pembelajaran mesin kecerdasan buatan, pertama kali digunakan oleh peneliti IBM Arthur Samuel pada tahun 1959, membentuk dasar aplikasi seperti Google Assistant dan Siri yang digunakan saat ini. Pembelajaran mesin, yang dianggap sebagai sub-cabang dari kecerdasan buatan, memungkinkan komputer untuk berpikir seperti manusia dan melakukan tugasnya sendiri.

Agar komputer dapat berpikir seperti manusia, jaringan saraf yang terdiri dari algoritma yang dimodelkan berdasarkan otak manusia digunakan.

Apa Kegunaan Pembelajaran Mesin?

Di dunia sekarang ini, di mana teknologi berkembang dan proses digitalisasi menyebar dengan cepat, aplikasi pembelajaran mesin dapat digunakan di hampir semua bidang. Anda dapat menemukan pembelajaran mesin di banyak bidang, terutama belanja online, aplikasi media sosial, sektor perbankan dan keuangan, kesehatan dan pendidikan. Untuk lebih mengenal area penggunaan machine learning, kami telah mencantumkan beberapa contoh untuk Anda:

• ASR (Automatic Speech Recognition): Dirancang dengan memanfaatkan teknologi NLP (tautan dapat dihubungkan ke konten NLP) untuk mengubah suara manusia menjadi teks, ASR memungkinkan panggilan suara dilakukan dari perangkat seluler atau percakapan untuk menjangkau pihak lain dalam bentuk pesan.
• Layanan Pelanggan: Robot percakapan online yang dirancang untuk komunikasi pelanggan adalah salah satu area pembelajaran mesin yang paling banyak diterapkan. Robot percakapan online dapat menjawab pertanyaan yang sering diajukan oleh pelanggan dan memberikan saran yang dipersonalisasi kepada pengguna. Robot perpesanan, asisten virtual dan suara di situs e-niaga adalah contoh yang baik dari penggunaan pembelajaran mesin.

Apa itu Pembelajaran Mendalam?

Pembelajaran mendalam, yang dianggap sebagai sub-cabang dari pembelajaran mesin, adalah teknik yang menciptakan pola menggunakan algoritme dan kumpulan data besar dan memberikan jawaban yang sesuai untuk pola ini, tanpa campur tangan manusia. Ilmuwan data sering menggunakan perangkat lunak pembelajaran mendalam untuk menganalisis data yang besar dan kompleks, melakukan tugas yang kompleks, dan merespons gambar, teks, dan audio lebih cepat daripada manusia.

Teknik pembelajaran mendalam mengajarkan perangkat untuk menyaring, mengklasifikasikan, dan membuat prediksi dari input audio, teks, atau gambar. Berkat pembelajaran mendalam, perangkat rumah pintar dapat memahami dan menerapkan perintah suara, dan kendaraan otonom dapat membedakan pejalan kaki dari objek lain. Teknik deep learning menggunakan jaringan saraf yang dapat diprogram sehingga mesin memiliki kemampuan untuk membuat keputusan yang benar tanpa faktor manusia. Pembelajaran mendalam, area penggunaannya meningkat dari hari ke hari; Dia memiliki suara di banyak bidang seperti sistem pengenalan suara dan wajah, autopilot kendaraan, kendaraan tanpa pengemudi, sistem alarm, sektor kesehatan, peningkatan citra, dan analisis ancaman dunia maya.

Apa Perbedaan Antara Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Mendalam?

Meskipun konsep pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam sering digunakan secara bergantian, mereka memiliki sifat yang berbeda. Perbedaan utama adalah jumlah data yang diproses. Sejumlah kecil data cukup untuk membuat prediksi dalam pembelajaran mesin. Dalam pembelajaran yang mendalam, sejumlah besar data diperlukan untuk mengembangkan kemampuan prediktif. Dengan demikian, tidak diperlukan daya komputasi yang tinggi dalam pembelajaran mesin, sedangkan banyak operasi perkalian matriks digunakan dalam teknik pembelajaran mendalam.

Untuk perolehan keterampilan pembelajaran mesin, fitur perlu ditentukan dan dibuat oleh pengguna. Dalam teknik deep learning, fitur dipelajari dari data dan fitur baru dibuat oleh sistem itu sendiri. Output dalam pembelajaran mesin; sementara itu terdiri dari nilai numerik seperti klasifikasi atau skor, dalam teknik pembelajaran mendalam outputnya adalah; mungkin berbeda dalam bentuk teks, audio atau skor.