10 Manfaat Dan Pola Penerapan Machine Learning
Perkembangan teknologi semakin hari semakin cepat. Machine learning merupakan salah satu bidang ilmu pengetahuan yang berperan besar di dalamnya. Secara tidak sadar, hampir semua orang memakai produk yang dihasilkan oleh penerapan machine learning. Berikut 10 manfaat dan pola penerapan machine learning dalam kehidupan sehari-hari.
-
Hasil Pencarian Search Engine
Google dan mesin pencari lainnya ibarat Bing dan Yandex sudah dari dulu menerapkan machine learning untuk melaksanakan perangkingan laman suatu website. Setiap mesin pencari memiliki resep tersendiri pada algoritma pencarian yang digunakan. Dalam praktiknya ketika kita mengetik kata kunci, Google akan menampilkan hasil pencarian yang paling mendekati kata kunci tersebut. Apabila kita menentukan suatu halaman dan menghabiskan banyak waktu pada halaman tersebut, Google akan mendeteksi bahwa halaman tersebut sesuai dengan kata kunci yang kita masukkan. Begitu pula, ketika kita melihat halaman pencarian berikutnya contohnya halaman 2, 3, dan seterusnya. Google akan mendeteksi adanya ketidaksesuaian kata kunci dengan hasil pencarian yang dihasilkan. Begitulah data tersebut terkumpul dan dianalisis memakai machine learning oleh Google Search Engine, untuk menghasilkan hasil pencarian yang dinamis dan berkualitas.
Baca juga: 8 Skill Utama Syarat Menjadi Seorang Data Scientist
-
Rekomendasi Produk Marketplace
Perkembangan teknologi menjadikan penggunaan marketplace semakin diminati baik dari sisi penjual dan pembeli. Hampir semua orang memakai marketplace, contohnya Tokopedia, Bukalapak, dan Shopee. Tiap detik sanggup dipastikan terjadi transaksi antar pedagang dan pembeli. Untuk meningkatkan pengalaman pengguna, setiap akun perlu menampilkan rekomendasi produk yang sesuai dengan minat pembelian pembeli. Untuk melaksanakan ini secara otomatis dan real time, tentunya machine learning sangat menentukan keakuratan rekomendasi produk tiap pembeli di akunnya.
-
Pengalaman Pengguna Sosial Media
Tidak sanggup dipungkiri, walaupun tidak sanggup mengalahkan mesin pencari sebagai situs terpopuler. Sosial media merupakan situs yang paling usang diakses oleh penggunanya menurut data Alexa. Sosial media ibarat Facebook dan Twitter memakai machine learning sehingga penggunanya betah untuk terus melihat layar gadget. Berikut beberapa peningkatan pengalaman pengguna yang merupakan aplikasi dari machine learning.
-
Orang yang Mungkin Anda kenal
Facebook mengumpulkan informasi pengguna, baik dari informasi umum ibarat kawasan tinggal, alamat sekolah, alamat kerja, dan kesukaan sampai log acara ibarat data percakapan, posting, dan profil yang sering dilihat (stalking). Sehingga sanggup dilakukan prediksi teman yang mungkin sama di dunia nyata.
-
Pengenalan Wajah
Facebook sanggup mengetahui bahwa suatu gambar yang diunggah memuat wajah orang-orang. Sehingga pengguna sanggup menawarkan tag wajah pada area wajah di gambar. Seiring berjalannya waktu dengan banyaknya foto yang diunggah, facebook akan mengenali wajah-wajah penggunanya. Ini memungkinkan facebook melaksanakan tag secara otomatis wajah orang-orang pada gambar gres yang diunggah.
-
Pos pada Beranda
Facebook akan mengumpulkan acara tiap penggunanya, orang yang sering diajak berkomunikasi, posting yang sering disukai, sampai grup yang sering dilihat. Hal ini dipakai untuk menampilkan prioritas postingan yang ditampilkan pada beranda akun penggunanya. Sehingga peluang terjadinya interaksi terhadap pos yang tampil semakin tinggi.
-
-
Konten yang Ditampilkan Periklanan Digital
Google Adword yaitu media periklanan digital terpopuler di dunia. Adword menampilkan iklan-iklan pada situs web yang menjadi publisher di Google Adsense. Iklan yang ditampilkan yaitu iklan yang bersifat dinamis atau berubah-ubah. Google Adword mengumpulkan data situs menurut topik, kemudian menampilkan iklan-iklan yang relevan dengan topik tersebut. Disamping itu Google Adword juga memakai cookies, sebagai rujukan acara pengunjung suatu website terkait situs-situs yang dikunjungi sebelumnya. Adword melaksanakan akumulasi terhadap 2 faktor tersebut, sehingga sanggup ditampilkan iklan yang sesuai dengan pengunjung website.
Penerapan machine learning pada industri periklanan Google -
Asisten Pribadi Virtual
Gadget telah dilengkapi dengan ajun pribadi virtual, baik laptop maupun smartphone, misalnya: Cortana di Microsoft Windows, Siri di Iphone, dan Google Now di Android. Asisten virtual ini sanggup membantu penggunanya untuk melaksanakan pencarian di internet, menanyakan jalan, cuaca, melaksanakan panggilan telepon, sampai membuka aplikasi. Di Windows, cortana bahkan mempelajari penggunanya untuk menawarkan rekomendasi perintah yang akan dilakukan.
-
Penyaring Pesan Spam
Machine learning memegang andil yang sangat besar untuk melaksanakan penyaringan (filter) spam baik di email, website, sampai media komunikasi berbasis software. Algoritma pohon keputusan (decision tree) merupakan cikal bakal dari algoritma spam filtering, untuk menentukan suatu pesan termasuk spam atau bukan.
-
Online Fraud Detection
Online fraud detection yaitu metode yang dipakai untuk mendeteksi suatu transaksi digital sah atau tidak. Online fraud detection dipakai oleh semua bank baik bank umum maupun bank virtual ibarat paypal. Online fraud detection memakai machine learning untuk melaksanakan proteksi (cybersecurity) terhadap pembersihan uang, pendeteksian transaksi palsu, sampai deteksi pembobolan akun bank digital.
-
Videos Surveillance
Videos surveillance atau pengawasan video merupakan teknologi gres yang merupakan penerapan dari machine learning yang disematkan pada CCTV untuk mendeteksi suatu tindak kejahatan atau kecelakaan. Di negara-negara maju, CCTV sudah dipakai untuk melaksanakan pencarian penjahat yang masih buron.
-
Diagnosa Medis
Di negara Inggris, diagnosa medis memakai derma chatbot sudah marak dilakukan. Chatbot ini berjulukan Babylon Health. Ini dilengkapi dengan speech recognition untuk mempermudah berbicara dengan penggunanya. Dalam perkembangan selanjutnya, analisis diagnosa medis dengan kontak fisik mulai dikembangkan dengan deep learning.
-
Mobil Kendali Otomatis
Mobil kendali otomatis merupakan penerapan serta pengembangan dari machine learning yaitu machine vision. Mobil kendali otomatis merupakan penerapan machine learning yang kompleks dan dengan resiko eksklusif yang tinggi. Banyak hal yang harus dipelajari oleh mobil, mulai dari rambu-rambu lalulintas, arah dan tujuan, kondisi jalan, traffic light, kondisi insan sekitarnya, dan sensor lainnya yang terintegrasi.
Baca juga tutorial lainnya: Daftar Isi Machine Learning
Sekian artikel 10 Manfaat dan Contoh Penerapan Machine Learning. Nantikan artikel menarik lainnya dan mohon kesediaannya untuk share dan juga menyukai Fans Page Advernesia. Terima kasih…
Sumber https://www.advernesia.com/
0 Response to "10 Manfaat Dan Pola Penerapan Machine Learning"
Posting Komentar