5 Aplikasi Algoritma Pembelajaran Mesin Terbaik Menggunakan Cloud

Machine Learning (ML), bagian dari Artificial Intelligence (AI), bertujuan untuk membuat sistem/mesin yang dapat secara otomatis belajar dari pola data dan melalui pengalaman dan terus meningkatkan prediksinya, tanpa diprogram secara eksplisit. Pada dasarnya, Machine Learning melibatkan studi tentang algoritma dan pengembangan program komputer yang dapat mengakses data dan menggunakannya untuk melatih diri mereka sendiri.

Namun, menerapkan algoritme pembelajaran mesin (pohon keputusan, regresi logistik, regresi linier, SVM, KNN, dll.) ke sejumlah besar data yang dikumpulkan bisa sangat menantang bagi praktisi ML. Karena pustaka ML tradisional tidak mendukung pemrosesan kumpulan data besar, diperlukan pendekatan baru dan inovatif.

Selain itu, ML jauh di luar jangkauan perusahaan kecil dan menengah – sangat mahal untuk memanfaatkan dan menerapkan teknologi dan solusi ML dalam infrastruktur bisnis. Masuk – awan. Anda mungkin bertanya mengapa pembelajaran mesin di cloud?

Aplikasi Machine Learning dapat ditingkatkan dan diperluas jika digabungkan dengan cloud. Integrasi Machine Learning di cloud disebut sebagai "cloud cerdas." Meskipun cloud terutama digunakan untuk komputasi, jaringan, dan penyimpanan, dengan Cloud Machine Learning, kemampuan algoritma cloud dan ML akan meningkat secara signifikan.

Baca: 4 Manfaat Utama Machine Learning di Cloud

Misalnya, Machine Learning secara intrinsik merupakan tugas yang memakan waktu, tetapi dengan paradigma komputasi awan, tugas ML dapat dipercepat hingga batas tertentu. Akibatnya, bahkan alat Statistik populer seperti R, Oktaf, dan Python juga beralih ke cloud.

Saat ini, sebagian besar penyedia cloud yang menawarkan kemampuan ML, termasuk pemimpin teratas dalam bisnis cloud – AWS, Google, dan Microsoft – memberikan dukungan untuk tiga jenis prediksi:

• Prediksi biner – Jenis prediksi ML ini berkaitan dengan respons “ya” atau “tidak”. Ini terutama digunakan untuk deteksi penipuan, mesin rekomendasi, dan pemrosesan pesanan, untuk beberapa nama.
• Prediksi kategori – Dengan jenis prediksi ini, kumpulan data diamati dan berdasarkan informasi yang dikumpulkan darinya, kumpulan data itu ditempatkan di bawah kategori tertentu. Misalnya, perusahaan asuransi menggunakan prediksi kategori untuk mengkategorikan berbagai jenis klaim.
• Prediksi nilai – Jenis prediksi ini menemukan pola dalam akumulasi data dengan menggunakan model pembelajaran untuk menunjukkan ukuran kuantitatif dari semua kemungkinan hasil. Perusahaan menggunakannya untuk memprediksi jumlah kasar berapa banyak unit produk yang akan dijual dalam waktu dekat (misalnya, bulan depan). Hal ini memungkinkan mereka untuk membentuk rencana manufaktur mereka sesuai.

Apa keuntungan dari Pembelajaran Mesin di cloud?

Berikut adalah 3 keunggulan inti Cloud Machine Learning:

• Cloud memungkinkan perusahaan/perusahaan untuk bereksperimen dengan teknologi ML dan meningkatkan skala sesuai kebutuhan saat proyek memasuki produksi dan permintaan meningkat.
• Model platform cloud bayar per penggunaan menghadirkan solusi yang terjangkau bagi perusahaan yang ingin memanfaatkan kemampuan ML untuk bisnis mereka tanpa menghabiskan banyak uang.
• Dengan cloud, Anda tidak memerlukan keterampilan Ilmu Data tingkat lanjut untuk mengakses dan memanfaatkan berbagai fungsi ML.

Aplikasi Algoritma Machine Learning menggunakan Cloud

1. Awan Kognitif

Cloud menyimpan sejumlah besar data yang menjadi sumber pembelajaran untuk algoritma ML. Karena miliaran orang di seluruh dunia menggunakan platform cloud untuk menyimpan data, ini memberikan peluang bagus bagi algoritme ML untuk memanfaatkan data tersebut dan belajar darinya. Dengan kata lain, algoritma ML dapat menggeser paradigma cloud dari komputasi awan ke komputasi kognitif.

Komputasi kognitif berkaitan dengan platform teknologi yang dirancang berdasarkan prinsip AI dan pemrosesan sinyal. Ini menggabungkan pembelajaran mesin, pemrosesan bahasa alami, pengenalan ucapan/objek, interaksi manusia-komputer, dan pembuatan naratif. Ketika diresapi dengan kemampuan ML, cloud menjadi “Cognitive Cloud” yang dapat membuat aplikasi komputasi kognitif dapat diakses oleh massa umum.

IBM Cognitive dan Microsoft Azure Cognitive Services adalah contoh yang sangat baik – platform ini memungkinkan Anda untuk mengembangkan aplikasi cerdas tanpa kerumitan.

2. Chatbots dan Asisten Pribadi Cerdas

Chatbots dan asisten pribadi telah mengambil alih lanskap individu dan bisnis. Asisten virtual pintar seperti Siri, Alexa, dan Cortana dapat melakukan berbagai tugas untuk Anda dan bahkan berinteraksi dengan Anda seperti manusia lain. Betapapun berkembangnya mereka, chatbots dan asisten virtual masih dalam tahap awal. Mereka masih berkembang, masih belajar. Oleh karena itu, wajar bagi mereka untuk memiliki keterbatasan.

Ketika terintegrasi dengan cloud, chatbots dan asisten pribadi yang cerdas akan memiliki kumpulan data yang sangat banyak untuk dipelajari. Akibatnya, kemampuan belajar mereka akan mendapatkan dorongan yang cukup besar. Seiring waktu, chatbot dan asisten pribadi akan berevolusi untuk sepenuhnya menghilangkan segala bentuk intervensi atau dukungan manusia.

Baca: Bagaimana cara membuat chatbot dengan Python?

3. Awan IoT

IoT Cloud adalah platform cloud yang dirancang khusus untuk menyimpan dan memproses data yang dihasilkan oleh Internet of Things (IoT). IoT Cloud Salesforce ditenagai oleh Thunder – “ mesin pemrosesan peristiwa real-time yang dapat diskalakan secara besar-besaran. “

IoT Cloud dapat memasukkan sejumlah besar data yang dihasilkan oleh perangkat, sensor, aplikasi, situs web, dan pelanggan yang terhubung dan memicu tindakan untuk respons waktu nyata. Ini dapat digunakan untuk berbagai skenario dunia nyata. Misalnya, dengan menghubungkan ke perangkat pribadi yang digunakan, IoT dapat mengetahui status penerbangan dan memesan ulang tiket penerbangan untuk penumpang yang penerbangannya tertunda atau dibatalkan.

4. Intelijen Bisnis

Berkat komputasi awan Machine Learning, layanan business intelligence (BI) juga menjadi semakin cerdas. Cloud Machine Learning memiliki manfaat ganda bagi BI. Sementara platform cloud dapat menyimpan volume besar data pelanggan dan perusahaan, algoritme ML dapat memproses dan menganalisis data tersebut untuk menemukan solusi inovatif.

Dengan data pelanggan yang ada, algoritme ML dapat membantu bisnis mendapatkan pemahaman yang lebih mendalam dan lebih baik tentang audiens target mereka – perilaku pembelian, preferensi, kebutuhan, poin kesulitan, dll. Dengan demikian, perusahaan dapat membuat pengembangan produk dan strategi pemasaran untuk meningkatkan penjualan dan meningkatkan ROI.

Area lain di mana ML memiliki pengaruh yang signifikan adalah pengalaman dan kepuasan pelanggan. Saat bisnis memahami pelanggan mereka dengan lebih baik, mereka menciptakan produk yang dapat mengatasi masalah dan kebutuhan mereka. Ini mengarah pada kepuasan pelanggan yang lebih tinggi. Selain itu, algoritme ML dapat membuat mesin rekomendasi intuitif dan chatbot untuk pengalaman pelanggan yang lebih baik.

Ini hanyalah salah satu aspek dari bagaimana kombinasi algoritme Pembelajaran Mesin dan komputasi awan meningkatkan sistem BI.

5. AI-sebagai-Layanan

Saat ini, banyak penyedia layanan cloud menawarkan kemampuan AI melalui platform AI-as-a-Service (AIaaS) open-source. Ini adalah model penerapan fungsionalitas AI yang sangat hemat biaya untuk bisnis, terutama perusahaan kecil dan menengah yang dibatasi oleh keterbatasan keuangan.

AIaaS menawarkan kepada pelanggan sejumlah alat dan fungsi AI yang diperlukan untuk pembuatan model AI/ML, otomatisasi cerdas, komputasi kognitif, dan banyak lagi. Tak perlu dikatakan, AIaaS membuat segalanya menjadi super cepat dan efisien. Program yang diluncurkan upGrad dapat sangat membantu untuk memahami Machine Learning dan Cloud dengan lebih baik. Program ini adalah Program Sertifikasi Lanjutan dalam Pembelajaran Mesin & Cloud dengan IIT Madras

Kesimpulan

Karena semakin banyak penyedia layanan cloud dan bisnis menyadari potensi Machine Learning di cloud, itu akan memacu permintaan untuk platform Cloud Machine Learning. Sementara ML membuat komputasi awan jauh lebih ditingkatkan, efisien, dan skalabel, platform awan memperluas cakrawala untuk aplikasi ML. Jadi, keduanya saling terkait secara rumit, dan ketika digabungkan menjadi hubungan simbiosis, konotasi bisnis bisa menjadi luar biasa.

Jika Anda tertarik untuk mempelajari cloud computing dan Machine learning, upGrad bekerjasama dengan IIT- Madras telah meluncurkan program Machine Learning in Cloud. Kursus ini akan membekali Anda dengan keterampilan yang diperlukan untuk peran ini: matematika, perselisihan data, statistik, pemrograman, keterampilan terkait cloud, serta mempersiapkan Anda untuk mendapatkan pekerjaan impian Anda.