Contoh Penerapan Machine Learning Dalam Kehidupan Sehari-hari

Machine learning adalah bidang penelitian yang bertujuan untuk mengajarkan mesin agar dapat meniru perilaku dan pengambilan keputusan manusia dengan memberikan kemampuan kepada mereka untuk belajar dan memperbarui program mereka sendiri. Istilah "machine learning" ini diperkenalkan oleh Arthur Samuel pada tahun 1959 dengan makna sebagai sebuah bidang studi yang memberikan kemampuan kepada komputer untuk belajar tanpa perlu diprogram secara eksplisit. Setelah itu, mari kita lihat contoh bagaimana machine learning diterapkan dalam situasi sehari-hari.

Ini Dia 5 Contoh Penerapan Machine Learning Dalam Kehidupan Sehari-hari

Berikut adalah lima contoh penerapan machine learning dalam kehidupan sehari-hari:

1. Pendidikan

Kegiatan akademik secara konsisten terlibat dalam tugas penulisan esai dan verifikasi plagiarisme sebagai standar untuk menilai keaslian sebuah tulisan. Contoh penerapan machine learning di bidang pendidikan adalah pengembangan alat detektor plagiarisme yang sangat akurat. Alat ini dapat melakukan analisis cepat untuk mengevaluasi sejauh mana kesamaan dokumen yang dimasukkan dengan dokumen lain dalam basis data.

Selain itu, teknologi machine learning juga dapat menciptakan sistem penilaian otomatis untuk esai, yang dikenal sebagai Robo-reader. Meskipun menilai esai merupakan tugas yang kompleks, berkat kecerdasan buatan, proses penilaian menjadi lebih mudah. Sebagai contoh, dalam ujian GRE, terdapat satu penilai manusia dan satu Robo-reader yang disebut e-Rater yang bertugas menilai esai. Bahkan di sektor pendidikan, machine learning berkontribusi dalam berbagai hal, seperti pembelajaran yang disesuaikan, bantuan asisten suara, menyederhanakan tugas administratif, serta menganalisis tingkat ketidaklancaran dalam perjalanan pendidikan seorang siswa.

2. Transportasi

Salah satu contoh penerapan machine learning di sektor transportasi adalah upaya untuk memperpendek durasi perjalanan. Sebagai contoh, Google Maps menggunakan data lokasi dari perangkat smartphone pengguna untuk memantau pergerakan arus lalu lintas secara langsung. Teknologi ini memungkinkan deteksi kondisi lalu lintas, seperti kemacetan atau kecelakaan, secara akurat. Dengan mengakses informasi yang relevan ini, Google Maps dapat menyarankan rute tercepat kepada pengguna, sehingga mengurangi waktu perjalanan mereka.

3. Kesehatan

Sebagai contoh penerapan machine learning dalam ranah medis adalah dalam penanganan isu-isu diagnostik dan prognostik. Teknologi ini juga memiliki kemampuan untuk menganalisis data medis guna mengidentifikasi pola-pola yang mungkin ada, menghilangkan data yang tidak valid, memberikan interpretasi atas data yang dihasilkan oleh unit-unit medis, serta memantau pasien secara efisien. Selain itu, pengelolaan pasien dan tugas administratif juga menjadi lebih efisien dengan bantuan machine learning.

4. Sosial Media

Ketika Anda mengunggah gambar di platform Facebook, secara otomatis akan muncul rekomendasi tag teman berdasarkan identifikasi wajah dalam gambar tersebut, yang merupakan hasil dari penggunaan kecerdasan buatan (AI). Selain dari identifikasi wajah, Facebook juga memanfaatkan AI untuk mempersonalisasi feed berita pengguna dengan menampilkan konten yang menghibur atau menarik minat berdasarkan minat pengguna. Ini juga berlaku untuk menampilkan iklan bisnis yang relevan dengan minat pengguna.

5. Perbankan dan Keuangan Pribadi

Perusahaan keuangan seperti bank memanfaatkan teknologi machine learning untuk berbagai keperluan, termasuk pencegahan penipuan, penilaian kredit, dan layanan perbankan mobile. Tingkat volume transaksi harian yang tinggi membuatnya sulit bagi manusia untuk mengawasinya secara manual satu per satu. Dengan menggunakan sistem berbasis machine learning, perusahaan menciptakan jaringan saraf tiruan untuk menentukan apakah suatu transaksi dapat dikategorikan sebagai penipuan atau tidak. Hal ini dilakukan dengan mempertimbangkan berbagai faktor seperti frekuensi transaksi terbaru, nilai transaksi, dan jenis pengecer yang terlibat dalam transaksi tersebut.

Dengan begitu, penerapan machine learning dalam berbagai bidang kehidupan sehari-hari menawarkan potensi yang besar untuk mengubah cara kita berinteraksi dengan teknologi dan lingkungan sekitar. Bagi Anda yang tertarik untuk lebih mendalami dan berkontribusi dalam perkembangan teknologi ini, mengambil jurusan Data Science di Cakrawala University bisa menjadi langkah awal yang tepat. Program studi ini akan membekali Anda dengan pengetahuan dan keterampilan yang dibutuhkan untuk menjadi bagian dari perubahan positif dalam dunia teknologi dan kecerdasan buatan. Jadilah bagian dari masa depan yang penuh inovasi dengan bergabung bersama kami di Cakrawala University.