Seberapa Dalam Algoritme Pembelajaran Mengubah Kehidupan Sehari-hari Kita?

Pembelajaran mendalam dan AI telah menjadi tren terbaru di industri teknologi. Tapi apa dampaknya? Dan bagaimana pengaruhnya terhadap kehidupan kita sehari-hari?

Aplikasi pembelajaran mendalam bertanggung jawab atas banyak perubahan di dunia saat ini, yang sebagian besar memiliki implikasi luas pada cara kita hidup di dunia. Dalam artikel ini, kita akan membahas berbagai algoritma pembelajaran mendalam dan kasus penggunaannya . Anda akan terkejut melihat beberapa kegunaan tersebut.

Banyak perusahaan sekarang mengandalkan pembelajaran mendalam dan AI untuk memberikan layanan berkualitas kepada pelanggan mereka. Berikut beberapa cara caranya:

Kasus Penggunaan Algoritme Pembelajaran Mendalam di Kehidupan Nyata

Rekomendasi Toko Aplikasi

Baik Google Play Store maupun Apple App Store menggunakan teknik pembelajaran mendalam untuk memberikan rekomendasi unduhan kepada penggunanya. Mereka melacak aktivitas pengguna, melihat aplikasi mana yang dipasang pengguna, dan aplikasi mana yang diabaikan pengguna. Menurut data yang diterima, mereka merekomendasikan aplikasi kepada pengguna.

Meskipun mungkin tampak sederhana, ada banyak faktor yang berperan di sini. Algoritme ini juga mempertimbangkan tren terkini, seperti aplikasi yang paling banyak diunduh. Mereka juga membandingkan aktivitas pengguna dengan pengguna serupa lainnya dan merekomendasikan aplikasi yang sesuai. Itu sebabnya rekomendasi mereka sangat akurat.

Misalkan, Anda menginstal aplikasi pembelajaran bahasa Inggris. Algoritme sekarang akan mulai merekomendasikan Anda aplikasi pembelajaran lain serta aplikasi yang terkait dengan bahasa Inggris. Karena algoritme ini, Play Store (atau App Store) setiap orang adalah unik bagi mereka. Ini dipersonalisasi dan menawarkan pengalaman pengguna yang fantastis.

Harga Dinamis

Layanan ride-hailing seperti Uber dan Ola memiliki banyak kesamaan. Salah satunya adalah harga dinamis mereka. Penetapan harga dinamis adalah hasil luar biasa lainnya dari pembelajaran mendalam. Mereka menggunakannya untuk menghitung harga perjalanan tertentu, yang bergantung pada banyak faktor seperti jarak, permintaan, dll.

Anda pasti pernah mengalami harga ini secara langsung saat memesan taksi. Cobalah memesan taksi pada waktu senggang saat lalu lintas sepi, lalu bandingkan harganya dengan taksi pada jam sibuk.

Mereka mengandalkan model penetapan harga ini untuk memastikan bahwa taksi tetap terjangkau sambil menghasilkan keuntungan bagi perusahaan. Penetapan harga dinamis tidak terbatas pada Uber atau Ola. Banyak industri lain, seperti perhotelan dan perjalanan, juga menggunakan teknik ini.

Google Maps

Google Maps adalah contoh luar biasa dalam menggunakan pembelajaran mesin dan AI untuk memberikan hasil yang berkualitas. Ini menggunakan algoritma pembelajaran mendalam untuk menghitung waktu perjalanan tertentu.

Hal ini terus meningkat. Karena penerapan pembelajaran yang mendalam, perhitungan perkiraan kebutuhan waktu setiap perjalanan menjadi lebih akurat.

Itu dapat menghitung jarak, mempertimbangkan lalu lintas di rute, menyarankan berbagai cara, dan bahkan memberikan petunjuk arah kepada pengguna. Google Maps menentukan rute yang sempurna bagi pengguna dengan mempertimbangkan banyak faktor. Ini menggunakan banyak algoritma pembelajaran mendalam untuk tujuan itu.

Fitur lain dari Google Maps, yang menggunakan algoritme pembelajaran mesin adalah opsi 'Jelajahi Terdekat'. Ini memungkinkan Anda menemukan ATM terdekat, rumah sakit, spa, dll. Ini harus melalui banyak data untuk menghasilkan hasil yang akurat.

Asisten AI (Siri, Alexa, dll.)

Asisten Google, Siri, dan asisten AI lainnya adalah contoh yang bagus dari jaringan saraf tiruan. Mereka menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk pengenalan suara.

Melalui pengenalan suara, asisten bertenaga AI ini dapat mengenali perintah Anda dan bertindak sesuai dengan itu. Jadi, jika Anda memberi tahu Asisten Google Anda untuk memutar trek tertentu di YouTube, itu akan terjadi.

Asisten ini juga menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk meningkatkan kinerja mereka seiring waktu. Anda pasti memperhatikan bagaimana pengalaman Anda dengan Siri atau Alexa meningkat seiring waktu.

Google telah menciptakan proyek Google Brain dengan tujuan tunggal untuk menggunakan AI pembelajaran mendalam dengan lebih baik. Dan Asisten Google mereka adalah produk yang sama. Asisten ini juga dapat menggunakan algoritme pembelajaran mendalam yang menarik lainnya untuk berbagai tugas, termasuk text-to-speech, pengenalan gambar, dll.

Mesin Pencari Google

Mesin pencari Google adalah contoh paling populer dan paling signifikan dari algoritma pembelajaran mendalam dan aplikasinya . Ini luas, akurat, dan kuat. Meskipun kami tidak dapat menentukan algoritme pembelajaran mendalam mana yang mereka gunakan, kami yakin jumlahnya sangat banyak. Selain itu, Google juga memiliki beberapa algoritme yang meningkatkan pengalaman penelusuran bagi penggunanya.

Misalnya, alat paling ampuh yang digunakan Google adalah PageRank. Google menggunakan algoritme ini untuk memeringkat halaman web sesuai dengan relevansinya. Google telah meningkatkan algoritmenya secara substansial dalam beberapa tahun terakhir. Faktanya, pada tahun 2018 saja, Google meluncurkan 3.234 pembaruan untuk algoritma mesin pencarinya.

Ini berarti mereka merilis sekitar sembilan pembaruan setiap hari. Algoritma pencariannya sekarang jauh lebih kompleks dan beragam. Namun, mereka juga merupakan contoh yang bagus tentang bagaimana pembelajaran yang mendalam telah menjadi bagian penting dari kehidupan kita sehari-hari.

Rekomendasi Facebook

Pernahkah Anda bertanya-tanya bagaimana Facebook dapat merekomendasikan kepada Anda orang-orang yang Anda kenal dalam hidup? Seperti semua contoh yang telah kita bahas di artikel ini, Facebook juga menggunakan algoritme pembelajaran mendalam untuk tugas ini. Mereka mengambil banyak data dari setiap penggunaan dan menggunakannya untuk menyempurnakan pengalaman mereka.

Itulah mengapa Anda mulai melihat lebih banyak video kucing yang Anda sukai sebelumnya dan blazer yang pernah Anda klik sekali. Tidak hanya Facebook tetapi platform media sosial lainnya juga menggunakan algoritme ini untuk mengoptimalkan umpan Anda. Misalnya, untuk bagian 'Orang yang mungkin Anda kenal', algoritme Facebook memeriksa profil Anda dan kemudian menemukan profil lain yang serupa dengan profil Anda. Kriteria bisa sangat berbeda berdasarkan profil masing-masing.

Setelah memeriksa profil lain, ini merekomendasikan profil yang paling cocok dengan Anda. Mereka menggunakan Algoritma Sistem Rekomendasi untuk tugas ini.

Algoritma Pembelajaran Mendalam ada di mana-mana

Ada banyak contoh aplikasi pembelajaran mendalam. Dari platform media sosial hingga mesin pencari, mereka ada di mana-mana. Penggunaan algoritma pembelajaran mendalam juga berkembang. Terlepas dari aplikasi yang kami sebutkan di atas, pembelajaran mendalam juga menemukan kegunaan dalam peningkatan citra, logistik, keuangan, dan keamanan. Ketahui lebih banyak tentang Pembelajaran Mendalam dan Selami Dunia Pembelajaran Mesin!

Industri menemukan cara baru untuk menerapkan teknologi ini guna memfasilitasi pertumbuhan dan meningkatkan pengalaman pengguna.

Daftar sekarang di Sertifikasi PG upGrad dalam Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Mendalam dan dapatkan pemahaman yang lebih baik tentang topik tersebut.