Keunggulan Machine Learning dan Deep Learning dalam Dunia Nyata
Dalam praktiknya, Machine Learning digunakan dalam berbagai aplikasi seperti rekomendasi produk, deteksi penipuan, dan analisis tren. Misalnya, saat kamu berbelanja online dan mendapatkan rekomendasi produk berdasarkan riwayat belanja, itu adalah hasil kerja algoritma Machine Learning yang mengolah data belanja dan preferensi pengguna.
Sementara itu, Deep Learning unggul dalam bidang yang membutuhkan analisis data yang lebih kompleks. Contohnya, dalam pengenalan wajah, mobil otonom, dan asisten virtual seperti Siri atau Google Assistant. Artificial Neural Network dalam Deep Learning mampu menganalisis gambar dan suara dengan lebih mendalam, mengenali pola yang tidak bisa diidentifikasi oleh metode Machine Learning tradisional.
Machine Learning: Sebuah Revolusi dalam Komputasi
Machine Learning (ML) adalah subbidang kecerdasan buatan (AI) yang memberikan kemampuan pada komputer untuk belajar dari data tanpa diprogram secara eksplisit. Istilah “belajar” dalam konteks ML bukan berarti menyerap pengetahuan melalui instruksi atau ceramah, melainkan mengacu pada proses ekstraksi pola dan wawasan secara otomatis dari kumpulan data yang besar.
Dengan memanfaatkan algoritma canggih, sistem ML dapat mengidentifikasi keterkaitan tersembunyi, memprediksi tren, dan membuat keputusan berdasarkan temuan yang diperoleh dari data. Kemampuan ini telah merevolusi berbagai industri, mulai dari perawatan kesehatan hingga keuangan, dengan mengotomatiskan tugas-tugas kompleks, meningkatkan efisiensi, dan menghasilkan wawasan yang berharga.
RNN atau Recurrent Neural Network
Pernahkah Sahabat DQ memperhatikan ketika Sahabat DQ mulai mengetik sesuatu, Google secara otomatis melengkapi kalimat untuk Sahabat DQ! Sekarang, jika Sahabat DQ memikirkan cara kerjanya, rahasianya adalah RNN.
Recurrent Neural Networks telah mengarahkan siklus di antara node yang saling berhubungan. Mereka menggunakan memori mereka untuk memproses urutan input berikutnya untuk mengimplementasikan jenis fungsi fitur pelengkapan otomatis. RNN dapat mengambil serangkaian input tanpa batasan ukurannya, menjadikannya unik.
Google, Mesin Pencari, dan Peramban Web secara ekstensif menggunakan RNN untuk melengkapi kata dan kalimat secara otomatis. Aplikasi lain adalah Deteksi dan Pengenalan Teks, Menganalisis bingkai video, dll.
Machine Learning dan Deep Learning: Meningkatkan Kemampuan Komputasi dan Analisis Data
Di era transformasi digital, peran teknologi Machine Learning (ML) dan Deep Learning (DL) semakin vital dalam meningkatkan kemampuan komputasi dan analisis data. Sebagai perusahaan teknologi masa depan, Puskomedia menyadari pentingnya teknologi ini dan terus menghadirkan berbagai solusi inovatif untuk memenuhi kebutuhan masyarakat akan infrastruktur digital.
Artikel ini akan mengupas perkembangan terkini ML dan DL, sehingga pembaca dapat memahami cara kerja teknologi ini dan memanfaatkannya dalam kehidupan sehari-hari. Bagi Puskomedia, kunci kemajuan teknologi terletak pada pemahaman dan pemanfaatan yang optimal. Dengan memahami ML dan DL, kita dapat membuka pintu inovasi tanpa batas.
Analisis Data yang Lebih Baik
ML dan DL memberikan kekuatan pada komputer untuk “belajar” dari data tanpa pemrograman eksplisit. Dengan menganalisis pola dan hubungan dalam kumpulan data yang sangat besar, ML dan DL membantu mengekstrak wawasan yang berharga dari data yang tidak terstruktur. Pengambilan keputusan pun menjadi lebih cepat, tepat, dan efisien. Umpamanya, perusahaan ritel dapat menggunakan ML untuk memprediksi preferensi pelanggan, memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi, dan mengoptimalkan strategi pemasaran mereka.
Contoh lain, DL berperan penting dalam pengenalan pola yang kompleks, seperti mengenali gambar, ucapan, dan teks. Teknologi ini mendukung aplikasi seperti pengenalan wajah, asisten suara, dan terjemahan bahasa. Bayangkan Anda memiliki album foto yang berisi ribuan gambar. DL dapat membantu Anda mengurutkan foto berdasarkan orang, tempat, atau benda-benda yang muncul di dalamnya, sehingga memudahkan Anda menemukan foto yang Anda butuhkan dalam sekejap.
Puskomedia sebagai perusahaan teknologi terkemuka, menyediakan layanan dan pendampingan terkait Machine Learning dan Deep Learning. Dengan keahlian kami di bidang AI dan infrastruktur digital, kami memastikan bahwa Anda memiliki akses ke teknologi terkini dan sumber daya yang diperlukan untuk memaksimalkan potensi data Anda. Mari bersama kami, raih kesuksesan Anda di era society 5.0!
Long Short-Term Memory Networks (LSTMs)
LSTM adalah jenis khusus dari RNN dan sangat mampu mempelajari dependensi jangka panjang. Mari kita coba memahami ketergantungan jangka panjang dengan sebuah contoh.
Misalkan Sahabat DQ telah membangun model untuk memprediksi kata berikutnya berdasarkan yang sebelumnya. Asumsikan Sahabat DQ mencoba memprediksi kata terakhir dalam kalimat, "matahari terbit di timur," kita tidak memerlukan konteks lebih lanjut, dan jelas istilah berikutnya adalah timur.
Dalam kasus seperti ini, di mana tidak ada banyak kesenjangan antara informasi yang relevan dan tempat yang membutuhkannya, RNN dapat mempelajari dan memprediksi output dengan mudah. Tetapi jika kita memiliki kalimat seperti, “Saya lahir di India. Saya berbicara bahasa Hindi dengan lancar”.
Prediksi semacam ini membutuhkan beberapa konteks dari kalimat sebelumnya tentang di mana seseorang dilahirkan, dan RNN mungkin tidak dapat mempelajari dan menghubungkan informasi dalam kasus seperti itu.
Deteksi anomali dalam data lalu lintas jaringan atau IDS (sistem deteksi intrusi), Peramalan deret waktu, Penyelesaian otomatis, analisis teks dan video, dan Pembuatan teks.
Baca juga : Kenali Algoritma Klasifikasi Machine Learning Terpopuler di Tahun 2021
Belajar memulai karir sebagai praktisi data science dengan menggunakan Python, R dan SQL sederhana dengan sign up dan login melalui DQLab Academy! Yuk nikmati kemudahan belajar tanpa ribet melalui live code editor DQLab. Belajar sambil buat portfolio dengan modul DQLab!
Signup sekarang atau isi form dibawah ini ya Sahabat DQ!
Pernahkah kamu mendengar istilah Machine Learning dan Deep Learning? Di era digital ini, dua bidang kecerdasan buatan tersebut semakin populer dan sering digunakan untuk menyelesaikan berbagai masalah. Tapi, tahukah kamu apa bedanya?
Banyak orang mengira Machine Learning dan Deep Learning sama saja, padahal sebenarnya mereka bagaikan pizza biasa dan pizza gourmet. Biar makin jelas, yuk simak analogi pizza berikut!
Di era digitalisasi yang pesat ini, kemampuan komputasi dan analisis data menjadi semakin krusial. Dengan memanfaatkan Machine Learning dan Deep Learning, kita dapat meningkatkan kemampuan tersebut secara signifikan. Namun, apakah Anda sudah memahami konsep dan manfaat dari Machine Learning dan Deep Learning? Artikel ini akan mengulas secara mendalam topik tersebut. Mari kita eksplorasi bersama!
Bagaimana Machine Learning Bekerja?
Proses kerja ML melibatkan beberapa langkah utama. Pertama, data dikumpulkan dari berbagai sumber dan dibersihkan untuk menghilangkan kesalahan atau data tidak relevan. Kemudian, data ini dibagi menjadi set pelatihan dan set pengujian. Set pelatihan digunakan untuk “melatih” model ML, yaitu memberikan algoritma sebuah dasar pengetahuan untuk mengidentifikasi pola dan membuat prediksi.
Setelah dilatih, model ML dievaluasi menggunakan set pengujian untuk mengukur kinerjanya. Jika model gagal memenuhi standar akurasi yang diharapkan, maka algoritma dan parameternya dapat disesuaikan untuk meningkatkan efektivitasnya. Proses iteratif ini berlanjut hingga model ML mencapai tingkat akurasi yang memuaskan.
Machine Learning dan Deep Learning: Meningkatkan Kemampuan Komputasi dan Analisis Data
Di era digital yang serba cepat ini, Machine Learning (ML) dan Deep Learning (DL) telah muncul sebagai pendorong utama kemajuan teknologi. Kedua teknologi ini merevolusi segala bidang kehidupan, dari perawatan kesehatan hingga keuangan, dengan meningkatkan kemampuan komputasi dan membuka cakrawala baru untuk analisis data.
Multilayer Perceptron (MLP)
MLP adalah algoritma deep learning paling dasar dan juga salah satu teknik deep learning tertua. Algoritma ini digunakan oleh situs media sosial (Instagram, Facebook) untuk mengkompres data gambar. Itu secara signifikan membantu memuat gambar bahkan jika kekuatan jaringan tidak terlalu kuat. Aplikasi lain termasuk Digunakan dalam pengenalan gambar dan ucapan, kompresi data, dan juga untuk masalah klasifikasi.
Jika Sahabat DQ seorang pemula dalam pembelajaran mendalam dan baru saja mulai menjelajahinya, kami sarankan Sahabat DQ memulai dengan MLP. MLP dapat disebut sebagai bentuk jaringan syaraf Feedforward. Cara kerja MLP sama dengan yang kita bahas di atas dalam contoh data MNIST kita. Lapisan pertama mengambil input, dan yang terakhir menghasilkan output berdasarkan lapisan tersembunyi.
Setiap node terhubung ke setiap node pada lapisan berikutnya, sehingga informasi terus-menerus diumpankan antara beberapa lapisan, itulah sebabnya disebut sebagai jaringan feed-forward. Setiap lapisan tersembunyi diberi makan dengan beberapa bobot (nilai yang ditetapkan secara acak). Kombinasi bobot dan input dipasok ke fungsi aktivasi yang diteruskan lebih jauh ke lapisan berikutnya untuk menentukan output.
Jika kami tidak mencapai output yang diharapkan, kami menghitung kerugian (kesalahan) dan kami melacak kembali untuk memperbarui bobot. Ini merupakan proses berulang sampai diperoleh keluaran yang diprediksi (trial and error). Sangat penting dalam melatih model pembelajaran mendalam, karena bobot yang benar akan menentukan hasil akhir Sahabat DQ.
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
