5 Terobosan Aplikasi Machine Learning

Machine Learning adalah kata kunci terbaru yang beredar, dan memang benar demikian. Ini adalah salah satu subbidang Ilmu Komputer yang paling menarik dan paling cepat berkembang. Sederhananya, Pembelajaran Mesin adalah yang membuat Kecerdasan Buatan Anda cerdas. Kebanyakan orang menganggap cara kerja Machine Learning misterius – tetapi itu jauh dari kebenaran. Jika Anda baru mulai memahami Machine Learning, mari kita permudah dengan menggunakan analogi:
Anda mencoba melempar bola kertas ke tempat sampah.

Setelah satu upaya, Anda akan mendapatkan gambaran yang adil tentang jumlah kekuatan yang perlu Anda berikan. Anda menempatkan kekuatan yang diperlukan dalam upaya kedua Anda, tetapi sudutnya tampaknya salah. Apa yang pada dasarnya terjadi di sini adalah bahwa dengan setiap lemparan Anda mempelajari sesuatu dan membawa hasil Anda lebih dekat ke hasil yang diinginkan. Itu karena kita, manusia, secara inheren diprogram untuk belajar dan tumbuh dari pengalaman kita.
Misalkan Anda mengganti diri Anda dengan mesin. Sekarang, kami memiliki dua cara untuk maju:

Pendekatan Pembelajaran Non-Mesin

Pendekatan pembelajaran non-mesin yang umum adalah mengukur sudut dan jarak dan kemudian menggunakan rumus untuk menghitung gaya optimal yang diperlukan. Sekarang, misalkan kita menambahkan variabel lain – kipas yang menambahkan beberapa kekuatan angin. Program non-ML kami hampir pasti akan gagal karena variabel yang ditambahkan. Jika kita ingin membuatnya bekerja, kita perlu memprogram ulang dengan mengingat faktor angin dan formula.

Pendekatan Pembelajaran Mesin

Sekarang, jika kita menggunakan pendekatan berbasis Machine Learning untuk masalah yang sama, itu juga akan dimulai dengan formula standar – tetapi, setelah setiap pengalaman, itu akan memperbarui/memperbaiki formula. Rumusnya akan terus ditingkatkan dengan menggunakan lebih banyak pengalaman (dikenal sebagai 'titik data' di dunia Pembelajaran Mesin) – ini akan mengarah pada peningkatan hasil juga. Anda mengalami hal-hal ini setiap hari dalam bentuk umpan berita Facebook Anda, atau saran YouTube yang dikuratori khusus atau hal-hal lain semacam ini – Anda mendapatkan intinya.
Perbedaan antara Ilmu Data, Pembelajaran Mesin, dan Data Besar!

Apa itu Pembelajaran Mesin?

Analogi di atas seharusnya memperjelas bahwa Machine Learning hanya menggunakan algoritme dan proses untuk melatih sistem Anda agar menjadi lebih baik dengan pengalaman. Namun, demi definisi teknis, suatu sistem dikatakan belajar dari pengalaman sehubungan dengan serangkaian tugas, jika kinerjanya pada tugas tersebut meningkat seiring waktu dan pengalaman.

Pada dasarnya ini berarti bahwa dalam Pembelajaran Mesin, sistem meningkatkan kinerjanya dengan pengalaman. Inilah tepatnya yang kami perhatikan dalam analogi kami juga.

Jenis Pembelajaran Mesin

Bergantung pada pernyataan masalah Anda, Anda dapat menggunakan salah satu dari tiga teknik untuk melatih sistem Anda:

Pembelajaran Terawasi

Pembelajaran Mesin yang Dibimbing harus diterapkan pada kumpulan data yang label/kelas setiap datanya diketahui. Mari kita bayangkan kita ingin mengajarkan sistem kita bagaimana membedakan antara gambar anjing dan manusia. Misalkan kita memiliki koleksi gambar yang diberi label sebagai manusia atau anjing (pelabelan dilakukan oleh annotator manusia untuk memastikan kualitas data yang lebih baik). Sekarang, kita dapat menggunakan kumpulan data dan kelas data ini untuk melatih algoritme agar mempelajari cara yang benar. Setelah algoritme kami mempelajari cara mengklasifikasikan gambar, kami dapat menggunakannya pada kumpulan data yang berbeda- untuk memprediksi label titik data baru.
Neural Networks for Dummies: Panduan Komprehensif

Pembelajaran tanpa pengawasan

Seperti yang dapat Anda tebak dari namanya, Pembelajaran Mesin tanpa pengawasan tidak memiliki kelas atau label pengawas. Kami hanya menyediakan sistem kami dengan sejumlah besar data dan karakteristik dari setiap bagian data. Sebagai contoh, misalkan dalam contoh kita sebelumnya, kita baru saja memasukkan sejumlah gambar (manusia dan anjing) ke sistem kita yang memberikan setiap gambar sebuah karakteristik. Yang jelas, ciri-ciri manusia akan mirip dan berbeda dengan anjing. Dengan menggunakan karakteristik ini, kita dapat melatih sistem kita untuk mengelompokkan data ke dalam dua kategori. Versi "klasifikasi" yang tidak diawasi disebut sebagai "pengelompokan". Dalam pengelompokan, kami tidak memiliki label apa pun. Kami mengelompokkan kumpulan data berdasarkan karakteristik umum.

Pembelajaran Penguatan

Dalam pembelajaran penguatan, tidak ada kelas atau karakteristik, hanya ada titik akhir – lulus atau gagal. Untuk lebih memahaminya, perhatikan contoh belajar bermain catur. Setelah setiap pertandingan, sistem diinformasikan tentang status menang/kalah. Dalam kasus seperti itu, sistem kami tidak memiliki setiap gerakan yang diberi label "benar" atau "salah", tetapi hanya memiliki hasil akhir. Karena algoritme kami memainkan lebih banyak game selama pelatihan, algoritme akan terus memberikan "bobot" (kepentingan) yang lebih besar pada kombinasi gerakan yang menghasilkan kemenangan.
Neural Networks: Aplikasi di Dunia Nyata

Aplikasi Terobosan di bidang Machine Learning

Dari diskusi kami di atas, jelas bahwa Machine Learning memang dapat memecahkan banyak masalah yang tidak bisa dilakukan oleh komputer tradisional. Mari kita lihat beberapa aplikasi Machine Learning yang telah mengubah dunia seperti yang kita kenal:

1. Memerangi Webspam

Google menggunakan "pembelajaran mendalam" - itu jaringan saraf, untuk melawan spam baik online maupun offline. Deep Learning menggunakan data dari pengguna dan menerapkan pemrosesan bahasa alami untuk menyimpulkan tentang email yang ditemuinya. Tidak hanya membantu pengguna web, tetapi juga perusahaan SEO yang mencoba membantu situs web yang sah berperingkat lebih tinggi menggunakan teknik white-hat.

Pelajari kursus ilmu data online dari Universitas top dunia. Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Tingkat Lanjut, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.

2. Pembelajaran Imitasi

Pembelajaran imitasi sangat mirip dengan pembelajaran observasional – sesuatu yang kita lakukan sebagai bayi. Ini banyak digunakan dalam robotika lapangan dan industri seperti pertanian, pencarian, konstruksi, penyelamatan, militer, dan lainnya. Dalam semua situasi seperti itu, sangat sulit untuk memprogram robot secara manual. Untuk membantu itu, pemrograman dengan demonstrasi – juga dikenal sebagai metode kolaboratif digunakan bersama dengan Pembelajaran Mesin. Lihatlah video ini yang diterbitkan oleh negara bagian Arizona , yang menunjukkan robot humanoid belajar untuk memahami objek yang berbeda.

3. Teknologi Bantuan dan Medis

Robot bantu adalah robot yang mampu memproses informasi sensorik, dan melakukan tindakan pada saat dibutuhkan. Smart Tissue Autonomous Robot (STAR) dibuat menggunakan jenis pembelajaran mesin ini dan kolaborasi dunia nyata. STAR menggunakan penginderaan ML dan 3D dan dapat menyatukan usus babi (digunakan untuk pengujian) lebih baik daripada ahli bedah mana pun. Meskipun STAR tidak dikembangkan untuk menggantikan ahli bedah, STAR menawarkan solusi kolaboratif untuk langkah-langkah rumit dalam prosedur medis.
Machine Learning juga menemukan aplikasi dalam bentuk tindakan prediktif. Seperti rekan kerja yang dapat melihat resep dokter dan mencari tahu apa yang mungkin terlewatkan, sistem kecerdasan buatan juga dapat menemukan mata rantai yang hilang dalam resep jika dilatih dengan baik. Tidak hanya itu, AI juga dapat mencari pola yang menunjukkan kemungkinan gagal jantung. Ini terbukti sangat membantu dokter karena mereka dapat berkolaborasi dengan robot virtual AI untuk mendiagnosis kondisi jantung yang fatal dengan lebih baik sebelum menyerang. Sepasang mata ekstra (dan kecerdasan) dapat melakukan lebih banyak manfaat daripada bahaya. Studi sejauh ini juga menjanjikan untuk penerapan teknologi ini di masa depan.

4. Terjemahan/Pengenalan Otomatis

Meskipun terlihat seperti konsep yang sederhana, ML juga dapat digunakan untuk menerjemahkan teks (bahkan dari gambar) ke dalam bahasa apa pun. Menggunakan jaringan saraf akan membantu dalam ekstraksi teks dari gambar yang kemudian dapat diterjemahkan ke dalam bahasa yang diperlukan sebelum memasukkannya kembali ke dalam gambar. Selain itu, ML juga digunakan di setiap aplikasi yang berhubungan dengan segala jenis pengenalan – suara, gambar, teks, apa saja!

5. Memainkan Video Game Secara Otomatis

Ini adalah salah satu aplikasi Machine Learning yang lebih keren meskipun mungkin tidak memiliki banyak utilitas sosial seperti yang disebutkan dalam daftar. Machine Learning dapat digunakan untuk melatih Neural Networks untuk menganalisis piksel pada layar dan memainkan video game yang sesuai. Salah satu upaya awal untuk ini adalah Deepmind Google.
Pergi dan Tantangan Kecerdasan Umum Buatan

Kesimpulannya…
Karena itu, Pembelajaran Mesin bukanlah solusi untuk semua masalah Anda. Anda tidak perlu pembelajaran mesin untuk mengetahui usia seseorang dari DOB-nya, tetapi Anda tentu membutuhkan ML untuk mengetahui usia seseorang dari preferensi musiknya. Misalnya, Anda akan menemukan bahwa penggemar Johnny Cash and the Doors sebagian besar berusia 35+, sedangkan sebagian besar penggemar Selena Gomez berusia di bawah 20 tahun. Machine Learning *dapat* digunakan untuk masalah apa pun di sekitar Anda, tetapi haruskah? Tidak juga. Jangan pernah menggunakan pembelajaran mesin sebagai solusi untuk masalah Anda tanpa yakin bahwa Anda benar-benar membutuhkan mesin Anda untuk belajar. Jika tidak, itu seperti membunuh nyamuk menggunakan senapan mesin – mereka mungkin terbunuh, mungkin tidak, tetapi pada akhirnya, apakah itu sepadan?
Jika Anda penasaran untuk belajar tentang ilmu data, lihat Program PG Eksekutif IIIT-B & upGrad dalam Ilmu Data yang dibuat untuk para profesional yang bekerja dan menawarkan 10+ studi kasus & proyek, lokakarya praktis, bimbingan dengan pakar industri, 1 -on-1 dengan mentor industri, 400+ jam pembelajaran dan bantuan pekerjaan dengan perusahaan-perusahaan top.