5 fitur utama pembelajaran mesin

Pembelajaran mesin memiliki berbagai aplikasi dalam industri keuangan, perawatan kesehatan, pemasaran, dan transportasi. Ini digunakan untuk menganalisis dan memproses data dalam jumlah besar, membuat prediksi, dan mengotomatiskan proses pengambilan keputusan, di antara tugas-tugas lainnya.

Dalam artikel ini, pelajari lima fitur utama pembelajaran mesin yang menjadikannya alat yang ampuh untuk memecahkan serangkaian masalah yang luas, mulai dari pengenalan gambar dan ucapan hingga sistem rekomendasi dan pemrosesan bahasa alami.

Apa itu pembelajaran mesin?

Pembelajaran mesin adalah subbidang kecerdasan buatan (AI) yang melibatkan pengembangan algoritma dan model statistik, yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data tanpa diprogram secara eksplisit. Membangun sistem dengan kemampuan untuk terus meningkatkan kinerjanya pada tugas tertentu berdasarkan pengalaman yang diperoleh dari data yang mereka buka adalah tujuan pembelajaran mesin. Hal ini dicapai dengan memberikan pelatihan ekstensif pada algoritme pada kumpulan data besar, yang memungkinkan algoritme menemukan pola dan koneksi dalam data.

Pembelajaran yang diawasi: Ini melibatkan pelatihan model pada kumpulan data berlabel, di mana output yang benar disediakan untuk setiap input. Algoritme menggunakan informasi ini untuk mempelajari hubungan antara masukan dan keluaran dan kemudian dapat membuat prediksi pada data baru yang tidak terlihat.
Pembelajaran tanpa pengawasan: Ini melibatkan pelatihan model pada kumpulan data yang tidak berlabel di mana keluaran yang benar tidak disediakan. Algoritme harus menemukan struktur dalam datanya sendiri dan biasanya digunakan untuk pengelompokan, pengurangan dimensi, dan deteksi anomali.
Pembelajaran penguatan: Ini melibatkan pelatihan agen untuk membuat keputusan di lingkungan di mana ia menerima umpan balik melalui hadiah atau hukuman. Algoritme menggunakan umpan balik ini untuk mempelajari strategi terbaik untuk memaksimalkan hadiah dari waktu ke waktu.

Terkait: Akar DeFi: Kecerdasan buatan, data besar, komputasi awan, dan teknologi buku besar terdistribusi

5 fitur utama pembelajaran mesin

Pembelajaran mesin telah menjadi salah satu kemajuan teknologi terpenting dalam beberapa tahun terakhir dan telah berdampak signifikan pada berbagai industri dan aplikasi. Fitur utamanya adalah:

Pemodelan prediktif: Data digunakan oleh algoritme pembelajaran mesin untuk membuat model yang memperkirakan peristiwa di masa mendatang. Model ini dapat digunakan untuk menentukan antara lain risiko gagal bayar pinjaman atau kemungkinan konsumen akan melakukan pembelian.
Otomasi: Algoritme pembelajaran mesin mengotomatiskan proses menemukan pola dalam data, membutuhkan lebih sedikit keterlibatan manusia dan memungkinkan analisis yang lebih tepat dan efektif.
Skalabilitas: Teknik pembelajaran mesin sangat cocok untuk memproses data besar karena dibuat untuk menangani data dalam jumlah besar. Akibatnya, bisnis dapat membuat keputusan berdasarkan informasi yang diperoleh dari data tersebut.
Generalisasi: Algoritma untuk pembelajaran mesin mampu menemukan pola luas dalam data yang dapat digunakan untuk menganalisis data baru yang belum dijelajahi. Meskipun data yang digunakan untuk melatih model mungkin tidak langsung dapat diterapkan pada tugas yang ada, data tersebut berguna untuk meramalkan kejadian di masa mendatang.
Kemampuan beradaptasi: Saat data baru tersedia, algoritme pembelajaran mesin dibangun untuk belajar dan beradaptasi secara terus menerus. Akibatnya, mereka dapat meningkatkan kinerja mereka dari waktu ke waktu, menjadi lebih tepat dan efisien karena lebih banyak data tersedia untuk mereka.

Integrasi pembelajaran mesin dan teknologi blockchain

Integrasi pembelajaran mesin dan teknologi blockchain sangat menjanjikan untuk masa depan. Algoritma pembelajaran mesin dapat digunakan untuk menilai data dan menghasilkan prediksi berdasarkan itu menggunakan platform yang terdesentralisasi dan aman seperti blockchain.

Salah satu area penggunaan yang mungkin untuk integrasi ini adalah di sektor perbankan, di mana karakter dan kemampuan teknologi blockchain terdesentralisasi melarang akses yang tidak sah ke data sensitif dapat membantu algoritme pembelajaran mesin mendeteksi penipuan dan pencucian uang dengan lebih efisien.

Terkait: Potensi Blockchain: Bagaimana AI dapat mengubah buku besar yang terdesentralisasi

Pembelajaran mesin dan teknologi blockchain juga dapat membuat perbedaan yang signifikan manajemen rantai persediaan. Sementara teknologi blockchain dapat digunakan untuk memberikan keterbukaan dan akuntabilitas dalam rantai pasokan, algoritme pembelajaran mesin dapat digunakan untuk mengoptimalkan operasi rantai pasokan dan memperkirakan permintaan.

Teknologi Blockchain dapat memungkinkan berbagi catatan medis secara aman dan pribadi, sementara algoritme pembelajaran mesin dapat digunakan untuk memprediksi wabah penyakit dan meningkatkan hasil pasien.

Masa depan pembelajaran mesin

Masa depan pembelajaran mesin diharapkan ditandai dengan kemajuan berkelanjutan dalam algoritme, daya komputasi, dan ketersediaan data. Karena pembelajaran mesin menjadi lebih banyak diadopsi dan diintegrasikan ke dalam berbagai industri, ini memiliki potensi untuk berdampak besar pada masyarakat dalam beberapa cara.

Beberapa tren dan perkembangan utama di masa depan pembelajaran mesin meliputi:

Otomatisasi yang meningkat: Seiring kemajuan algoritme pembelajaran mesin, mereka akan dapat mengotomatiskan berbagai pekerjaan yang lebih luas, membutuhkan lebih sedikit input manusia dan meningkatkan produktivitas.
Pengalaman yang lebih dipersonalisasi: Algoritme pembelajaran mesin akan memiliki kapasitas untuk menilai dan memanfaatkan volume data yang sangat besar untuk memberikan pengalaman yang sangat individual, seperti saran dan iklan yang dipersonalisasi.
Penilaian yang ditingkatkan: Karena algoritme pembelajaran mesin menjadi lebih baik dalam membuat penilaian dan prediksi yang rumit, banyak bisnis akan mendapat manfaat dari pengambilan keputusan yang lebih tepat dan efisien.
Kemajuan etis AI: Karena pembelajaran mesin menjadi lebih umum, akan ada penekanan yang semakin besar untuk memastikan bahwa itu dikembangkan dan digunakan secara etis dan bertanggung jawab, dengan fokus pada perlindungan privasi dan menghilangkan bias dalam pengambilan keputusan.
Kolaborasi interdisipliner: Pembelajaran mesin akan semakin banyak digunakan dalam kolaborasi dengan bidang lain, seperti ilmu saraf dan biologi, untuk mendorong penemuan dan kemajuan baru di bidang tersebut.

Secara keseluruhan, masa depan pembelajaran mesin sangat menjanjikan dan diperkirakan akan terus mengubah berbagai industri, dari keuangan hingga perawatan kesehatan, di tahun-tahun mendatang.