Bagaimana Cara Kerja Pembelajaran Mesin?

Di era ini, pembelajaran mesin menjadi penting. Lpembelajaran mesin membantu dalam mengelola operasi bisnis dan memahami perilaku pelanggan. Ini juga membantu dalam pengembangan produk baru. Pembelajaran mesin (ML) adalah salah satu teknologi kecerdasan buatan yang utama.

Ini terdiri dari melatih algoritme untuk mengenali pola berulang dalam basis pembelajaran. Pelatihan ini menghasilkan model komputer yang dirancang untuk membuat prediksi (mengenali suara, gambar, dll.) atau mengotomatiskan tugas (menjawab pertanyaan, mengotomatiskan mengemudikan kendaraan, dll.).

Semua perusahaan besar beralih ke pembelajaran mesin. Perusahaan seperti Amazon, Facebook, dan Google menjadikan pembelajaran mesin sebagai prioritas. Mari kita lihat cara kerja pembelajaran mesin.

Apa itu pembelajaran mesin?

Ada banyak definisi, tetapi saya akan memberikannya kepada Anda dengan kata-kata sederhana. Pembelajaran mesin adalah salah satu bentuk kecerdasan buatan. Kecerdasan Buatan mengajarkan komputer untuk belajar dari pengalaman masa lalu, seperti yang dilakukan manusia.

Melalui proses ini, komputer dapat memperbaiki dirinya sendiri dengan mengidentifikasi polanya dan menjelajahi datanya. Namun, itu membutuhkan keterlibatan manusia yang minimal untuk beberapa pengkodean.

Ada begitu banyak percobaan di tahap awal. Ada beberapa teori tentang data dan pembelajaran dan bagaimana komputer mengenali semuanya.

Namun di dunia sekarang ini, pembelajaran mesin semakin kompleks. Tetapi Anda juga perlu mengetahui pengalaman dasar ini.

CBagaimana cara kerja pembelajaran mesin?

Pembelajaran mesin telah ada sejak lama. Namun, algoritme semakin kompleks dari hari ke hari. Perkembangan terakhir adalah untuk menerapkan data ini lebih cepat dan efisien.

Aplikasi sulit. Lulusan yang dapat melakukan semua hal ini dengan cara yang canggih selangkah lebih maju dari programmer lainnya. Perusahaan besar membutuhkan programmer ini untuk tetap berada di depan pesaing mereka.

Tidak ada tugas yang tidak dapat diselesaikan dengan pembelajaran mesin. Dengan bantuan pembelajaran mesin, pola yang pasti dapat dibuat. Dan kedepannya akan bekerja secara otomatis dengan interaksi yang minimal.

Setelah hadirnya pembelajaran mesin, perusahaan mengubah proses mereka, yang sebelumnya dikelola oleh manusia. Ada beberapa contoh.

• Menghadiri panggilan pelanggan
• Peninjauan riwayat hidup
• Pengenalan gambar
• Pengenalan suara
• Diagnosa medis
• Arbitrase statistik
• Analisis prediktif
• Ekstraksi.

Pembelajaran mesin menggunakan dua teknik

Ada dua teknik utama yang digunakan oleh pembelajaran mesin. Mereka adalah sebagai berikut.

Pembelajaran yang diawasi-

Dalam teknik ini, AI mengumpulkan data sebelumnya. Ini juga membantu mengumpulkan dan menghasilkan keluaran penerapan pembelajaran mesin. Sederhananya, pembelajaran yang diawasi adalah bagaimana kita manusia mempelajari sesuatu.

Kami melakukan sesuatu yang salah dan melakukan hal yang benar setelah mempelajari dan menganalisisnya. Ini adalah cara yang sama komputer mempelajari hal-hal yang berbeda.

Kami manusia menyediakan berbagai data ke komputer. Itulah yang kami sebut set pelatihan.

Pembelajaran tanpa pengawasan –

Teknik ini membantu menemukan pola data yang tidak diketahui, dan kemudian membantu menemukan kesalahan. Algoritme umumnya mencoba memahami struktur yang melekat dengan contoh yang tidak berlabel. Ada dua tugas berbeda dalam pembelajaran mesin tanpa pengawasan.

Pengelompokan

Dalam pembelajaran ini, manusia terlebih dahulu mencoba mengumpulkan poin data. Kemudian mengubahnya menjadi kelompok. Dan terakhir, mencoba membuat mereka mirip satu sama lain tetapi berbeda dari cluster lain. Ini berguna untuk segmentasi pasar.

Pengurangan ukuran

Model ini lebih efektif dalam pelatihan. Teknik ini memungkinkan atribut serupa dikelompokkan bersama untuk pengalaman dan interpretasi yang lebih baik.

Menggunakan pembelajaran mesin

Ada ribuan aplikasi pembelajaran mesin saat ini. Dari entri data hingga penilaian risiko yang kompleks, pembelajaran mesin melakukan semuanya. Dunia bergerak menuju hal-hal otomatis. Misalnya, kami menyukai autopilot di mobil.

Ada begitu banyak layanan pelanggan dan fungsi layanan pelanggan yang dimiliki mesin

Magang membantu mengelola dan membuat jalur karier yang baik.

Pengenalan suara dari Google dan Amazon juga merupakan aplikasi pembelajaran mesin. Ada sejumlah besar aplikasi internal yang memungkinkan organisasi meningkatkan prosesnya, yang juga membantu mengurangi beban kerja manual.

Salah satu hal paling berguna yang dilakukan pembelajaran mesin adalah menemukan kesalahan. Terkadang saat melihat pola atau analisis yang rumit, mata manusia tidak dapat melihat kesalahan, tetapi komputer dapat mendeteksinya.

Pembelajaran mesin juga memungkinkan untuk menawarkan kualitas layanan yang sempurna, layanan yang efisien, dan produk inovatif. Ini membebaskan pekerja manusia untuk melakukan ini. Teknologi ini adalah pemrosesan bahasa alami, pembelajaran mendalam, visi komputer, dan pembelajaran mesin.

Seorang manusia bisa pandai mengatur spreadsheet atau mengidentifikasi pola. Tapi itu tidak bisa menganalisis dan memeriksa kumpulan data besar.

Algoritma AI dapat mengidentifikasi dan memeriksa data besar dan menganalisisnya dengan cepat. Tanpa pembelajaran mesin, ini tidak mungkin.

Apa perbedaan antara pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan?

Kecerdasan buatan bertujuan untuk mensimulasikan pikiran manusia. Dari situ, pembelajaran mesin hanyalah salah satu alat untuk mencapai tujuan ini.

Ini memungkinkan mesin mencerna contoh sesuai dengan tujuan yang ingin dicapai, misalnya gambar atau video untuk mengenali penyeberangan pejalan kaki dalam kasus mobil otonom.

Tetapi teknik ini ada batasnya. Itu tidak memungkinkan dilakukannya penalaran yang kompleks. Oleh karena itu perlu untuk memasangkannya dengan metode lain untuk bergerak menuju AI yang layak untuk namanya.

Tentu sangat kuat dalam hal pembelajaran, namun jaringan saraf bukanlah pelengkap yang andal dan dalam beberapa kasus dapat menyebabkan hasil yang bias atau tidak logis (contoh : mobil self-driving mengambil jalan memutar yang salah).

Oleh karena itu minat untuk menggabungkan pembelajaran mendalam dengan metode lain, AI simbolis misalnya berdasarkan aturan bisnis yang telah ditentukan sebelumnya, kode jalan raya dalam contoh kita, yang akan disuntikkan ke jaringan untuk menyempurnakan alasannya.

Bahasa pemrograman terbaik untuk pembelajaran mesin

Bahasa pemrograman yang paling efektif untuk pembelajaran mesin adalah Python dan R. Data scientist sudah familiar dengan kedua bahasa ini. Tapi ada juga bahasa lain untuk pembelajaran mesin.

Proyek yang berbeda memerlukan bahasa yang berbeda. Alat AI adalah pustaka perangkat lunak untuk melakukan tugas. Menurut GitHub, bahasa pemrograman terbaik untuk pembelajaran mesin adalah Python.

Python dapat digunakan untuk analisis data dan penambangan. Ini juga memungkinkan Anda mengembangkan model dan algoritma pembelajaran mesin yang berbeda. Python memungkinkan pengelompokan, klasifikasi, regresi, dan pengurangan dimensi. Komunitas Piton itu penting, dan dia adalah relatif mudah dipelajari Python

Kesimpulannya

Pembelajaran mesin itu penting karena memberi bisnis wawasan tentang tren perilaku pelanggan dan model operasi bisnis, sekaligus mendukung pengembangan produk baru.

Banyak perusahaan terkemuka saat ini, seperti Facebook, Google, dan Uber, menjadikan pembelajaran mesin sebagai pusat operasi mereka. Pembelajaran mesin telah menjadi pembeda kompetitif yang penting bagi banyak perusahaan.

Jika Anda ingin tahu lebih banyak tentang pembelajaran mesin. Mulailah belajar Python, dan seiring waktu Anda akan menjadi seorang profesional. Jangan ragu untuk berkomentar jika ada yang tidak Anda mengerti.