Pembelajaran mesin sekarang menjadi andalan bisnis modern dari dasar fiksi ilmiah karena bisnis di hampir semua industri mengintegrasikan teknologi ML secara sistematis.
Ini adalah metodologi analisis data yang mengotomatiskan pengembangan model analitis. Ini adalah cabang kecerdasan buatan yang didasarkan pada gagasan bahwa sistem belajar dari informasi , mengenali pola, dan mengambil keputusan dengan sedikit campur tangan manusia.
Dokter menggunakan pembelajaran mesin untuk mendiagnosis pasien dengan lebih tepat, bisnis menggunakan ML untuk mendapatkan barang yang tepat pada waktu yang tepat, dan teknologi untuk menghasilkan pengobatan baru yang berhasil digunakan oleh para peneliti.
Akses ke teknologi komputer canggih , pendidikan mesin saat ini tidak seperti pembelajaran sebelumnya. Gagasan bahwa komputer dapat dipelajari tanpa diprogram untuk melakukan tugas-tugas tertentu muncul dari pengenalan pola dan para peneliti yang tertarik pada pemahaman buatan berusaha menyelidiki apakah komputer dapat belajar dari data.
Komponen iteratif dari machine learning sangat penting karena machine learning mampu beradaptasi secara independen saat model dihadapkan pada data baru. Hasil dan penilaian yang dapat diandalkan diambil dari perhitungan sebelumnya. Machine learning bukanlah ilmu baru — machine learning telah menjadi ilmu baru.
Meskipun beberapa algoritma pembelajaran mesin telah lama tersedia, sebuah penemuan baru – yang semakin lama semakin cepat dan tangkas – mampu secara otomatis melakukan kalkulasi matematika yang rumit pada data yang sangat besar.
Pembelajaran mesin: menemukan pola dan memanfaatkan data
Pembelajaran mesin adalah bagian dari kecerdasan buatan , yang memungkinkan mesin menemukan pola, dengan menggunakan algoritma untuk belajar dari data – sebuah kapasitas yang dapat dimanfaatkan oleh organisasi, dalam banyak hal.
Sementara ilmu luas yang meniru keterampilan manusia disebut kecerdasan buatan (AI), pembelajaran mesin adalah bagian khusus dari AI yang melatih mesin untuk belajar.
Stratifikasi sosial yang memungkinkan perusahaan melakukan aktivitas pada skala yang sebelumnya tidak terpikirkan melalui pembelajaran mesin. Hal ini mempercepat alur kerja, meminimalkan kesalahan, dan meningkatkan akurasi, sehingga mendukung karyawan dan konsumen.
Selain itu, organisasi inovatif menemukan cara menggunakan pembelajaran mesin untuk menghasilkan efisiensi dan peningkatan serta memicu prospek bisnis baru yang dapat membedakan perusahaan mereka di pasar.
Berurusan dengan volume data yang besar
Pentingnya teknologi pembelajaran mesin diakui di sebagian besar sektor yang bekerja dengan data dalam jumlah besar . Dengan mengumpulkan wawasan dari data – biasanya, secara real-time – perusahaan dapat beroperasi lebih baik atau memperoleh keunggulan kompetitif.
Ini hanyalah salah satu kasus penggunaan yang muncul, karena banyaknya aktivitas di setiap perusahaan — mulai dari energi dan utilitas hingga perjalanan dan perhotelan, hingga produksi dan logistik — yang semakin banyak menggunakan mesin, kemajuan dengan manfaat yang sangat besar masih akan datang.
Mari kita bahas aplikasi pembelajaran mesin dalam bisnis yang digunakan untuk mengatasi masalah dan menawarkan keuntungan bisnis nyata:
Sistem pendukung keputusan
Panduan keputusan adalah salah satu bidang di mana pembelajaran mesin dapat membantu perusahaan mengubah kekayaan data yang mereka miliki menjadi wawasan praktis yang berharga.
Di sini, algoritma yang terlatih dapat mengevaluasi informasi pada data historis dan pada kumpulan data lainnya dan menjalankan sejumlah skenario alternatif pada skala dan kecepatan di mana orang tidak dapat memberikan saran tentang rute terbaik.
Misalnya, alat pengambilan keputusan berbasis mesin di bidang pertanian menggabungkan iklim, energi, air, sumber daya, dan aspek lainnya untuk membantu petani memutuskan pengelolaan tanaman.
Mesin rekomendasi pelanggan
Mesin rekomendasi klien yang dimaksudkan untuk meningkatkan penghargaan investor dan memberikan pengalaman yang disesuaikan, disediakan menggunakan pembelajaran mesin.
Dalam kasus ini, algoritma memproses titik data dari satu pelanggan, seperti pembelian sebelumnya yang dilakukan oleh pelanggan, bersama dengan kumpulan data lain seperti inventaris yang ada, tren demografi, dan riwayat akuisisi pelanggan lain, untuk menentukan produk dan layanan mana yang dapat direkomendasikan setiap orang.
Perusahaan e-commerce besar seperti Walmart dan Amazon memanfaatkan motor rekomendasi untuk menyesuaikan pengalaman berbelanja.
Agen Chatbot Langsung
Chatbot, yang menjembatani hubungan antara manusia dan teknologi, merupakan salah satu jenis otomatisasi pertama, yang memungkinkan manusia untuk berbicara secara mendasar dengan mesin yang kemudian dapat mengambil tindakan berdasarkan kebutuhan atau keinginan manusia. Generasi awal chatbot telah mengikuti aturan yang telah ditetapkan sebelumnya yang memberi tahu bot apa yang harus dilakukan dengan kata kunci.
NLP , anggota lain dari keluarga teknologi AI, memungkinkan chatbot menjadi lebih menarik dan produktif, tetapi pembelajaran mesin atau penanganan bahasa alami. Chatbot yang terakhir ini merespons kebutuhan pengguna dengan lebih baik dan berbicara lebih seperti manusia sungguhan.
Chatbot adalah salah satu aplikasi paling umum yang digunakan untuk menggabungkan pembelajaran mesin .
Watson Assistant, yang dipromosikan oleh IBM untuk ‘balasan cepat dan sederhana,’ dibuat untuk mengenali kapan harus meminta kejelasan dan kapan harus menyelesaikan permintaan adalah fitur yang relevan
Taktik penetapan harga yang ampuh
Perusahaan dapat menambang data perdagangan historis mereka bersama dengan kumpulan data untuk sejumlah variabel lain guna menentukan pengaruh dinamika tertentu – dari hari ke hari hingga musim – terhadap permintaan barang dan jasa. Algoritme pembelajaran mesin dapat belajar dari data ini dan dapat mengintegrasikannya dengan data pasar dan pelanggan tambahan untuk membantu perusahaan secara dinamis dalam menentukan harga produk mereka berdasarkan aspek yang sangat besar dan beragam ini.
Dalam bisnis transportasi , contoh paling jelas dari harga dinamis (juga disebut sebagai harga permintaan) adalah Uber.
Uber menaikkan biaya saat kondisi meningkatkan jumlah orang yang mencoba bepergian dalam satu waktu atau saat tarif tiket pesawat tinggi selama minggu-minggu libur sekolah.
Deteksi penipuan:
Pembelajaran mesin merupakan teknik yang berguna untuk mendeteksi perilaku penipuan sehingga Anda memahami tren—dan dengan cepat mengenali ketidaknormalan di luar pola tersebut. Kenyataannya, selama bertahun-tahun, lembaga keuangan telah menggunakan pembelajaran mesin secara efektif .
Beginilah cara kerjanya: Untuk memahami perilaku umum klien individu seperti kapan dan di mana klien menggunakan kartu kredit, ilmuwan data memanfaatkan pembelajaran mesin.
Pembelajaran mesin mungkin dapat mendeteksi secara tepat apakah transaksi berada dalam rentang yang lazim dan karenanya sah, atau transaksi mana yang melampaui standar yang diharapkan dan, oleh karena itu, kemungkinan merupakan penipuan, bersama dengan kumpulan data lainnya, hanya dalam hitungan milidetik.
Aplikasi pembelajaran mesin untuk deteksi penipuan lintas sektor meliputi:
- Layanan keuangan layanan keuangan
- bepergian
- bermain game
- pengecer
“Pemanfaatan pembelajaran mesin untuk memahami dokumen merupakan peluang besar di berbagai industri.”
Ini dapat digunakan oleh organisasi untuk menangani apa pun mulai dari formulir pajak hingga faktur untuk kontrak hukum , untuk meningkatkan efisiensi dan keakuratan, dan untuk meringankan orang dari pekerjaan yang membosankan dan berulang.
Menurut Pakar, ini adalah kasus penggunaan yang “tidak menarik, tetapi memberikan nilai riil bagi bisnis apa pun.”
