Pengkodean

Studi Kasus Pembelajaran Mesin Kehidupan Sehari-hari Teratas | Studi Kasus Pembelajaran Mesin 2024

10 Studi Kasus Pembelajaran Mesin Kehidupan Nyata Teratas tahun 2022. Penerapan Pembelajaran Mesin dalam Sains dan Bioteknologi

Ditulis oleh Ashok Kumar · 6 min baca >
pembelajaran mesin dalam kehidupan sehari-hari

Pembelajaran Mesin adalah bagian dari Algoritma yang memungkinkan komputer melakukan tugas tanpa pemrograman eksplisit atau Algoritma untuk belajar tanpa pemrograman yang tepat. Pembelajaran praktik berkaitan dengan pembelajaran mesin berupa program AI dengan kemampuan membaca dan berpikir seperti manusia. Pembelajaran mendalam terkait dengan Pikiran Mendalam. Ini adalah sekumpulan kecil pembelajaran mesin di mana jaringan saraf menjadi terbiasa dan belajar dari data besar.

Cakupan Pembelajaran Mesin: - 

Di masa lalu, kita masih bisa melihat bahwa teknologi mempengaruhi cara hidup kita, sehingga memudahkan pekerjaan kita. Seperti yang kita lihat, teknologi hampir bersifat universal. Jika menurut Anda pembelajaran mesin memiliki masa depan yang lebih baik, maka ini bisa menjadi pekerjaan terbaik yang dapat Anda pilih dari banyak peluang yang akan memberi Anda gaji lebih tinggi. Ya, Anda dapat berkontribusi terhadap pertumbuhan Bumi melalui pembelajaran mesin. Ladang ini tumbuh setiap hari; pelajari dasar-dasar Pembelajaran Mesin untuk memahaminya dengan lebih baik.

Pembelajaran mesin adalah subbidang dari Kecerdasan Buatan. Ini membantu untuk membangun sistem otomatis yang dapat membaca sendiri. Kemudian, sistem meningkatkan kinerjanya melalui pembelajaran berdasarkan pengalaman tanpa campur tangan manusia. Hal ini memungkinkan mesin untuk membuat pilihan berdasarkan data.

Pembelajaran mesin adalah cara terbaik untuk bekerja. Menurut Laporan Tahunan 2021, Engine Learning Engineer adalah pemimpin dalam hal gaji, pasca pertumbuhan, dan permintaan umum.

Pasar e-learning global diproyeksikan tumbuh dari $8.43 miliar pada tahun 2019 menjadi $117.19 miliar pada tahun 2027. … Pembelajaran mesin berpotensi membawa perubahan dinamis di semua industri. Dengan pembelajaran mesin yang begitu lazim dalam kehidupan kita saat ini, sulit membayangkan masa depan tanpa pembelajaran mesin.

10 Algoritma Pembelajaran Mesin Teratas untuk Pemula

10 Studi Kasus Pembelajaran Mesin Kehidupan Nyata Teratas tahun 2024

1) Uber: –

Ketika ada sesuatu yang lebih sederhana, ada konsep yang lebih kompleks yang tersembunyi di dalamnya. Sangat mudah untuk menghemat waktu dengan Uber. Oleh karena itu, kami berhutang budi pada algoritme pembelajaran mesin yang digunakan Uber untuk menentukan waktu kedatangan dan tujuan. Teknologi ini menganalisis perjalanan sebelumnya dan menggunakan data ini untuk mengukur efektivitas perjalanan Anda.

Pembelajaran Mesin dan AI di Uber
Pembelajaran Mesin dan AI di Uber

Platform Uber ML dinamai Michelangelo. Ini mencakup semua alur kerja ML: Insinyur Uber dapat memperoleh manfaat dari pengelolaan data otomatis, pelatihan, analisis, dan perkiraan. Forum digunakan di UberEAT untuk memperkirakan berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk memasak dan mengantarkan.

2) Spotify: –

Spotify telah menjadi perusahaan pertama yang mengumpulkan beberapa model analisis lagu di antara semua sumber musik. Jika Anda salah satu dari 100 juta pengguna yang baru saja membuka playlist baru untuk melihat apa yang Spotify sediakan untuk Anda, Anda mungkin ingin tahu algoritma pembelajaran mesin apa yang ada di baliknya. Ini menggabungkan 30 lagu yang belum pernah Anda dengar, tetapi Anda akan menyukainya. Ini disebut Discover Weekly, dan bekerja seperti sulap.

Spotify Home dengan Pembelajaran Mesin
Spotify Home dengan Pembelajaran Mesin

Spotify mengetahui musik favorit Anda lebih baik daripada orang lain. Setiap minggu Anda dapat menemukan pilihan trek terbaik yang dapat Anda temukan sendiri.

3) Pengoptimalan Mesin Pencari (SEO): –

Mesin pencari seperti Google menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk meningkatkan hasil pencarian. Algoritma melacak respons kita terhadap hasil yang ditunjukkan kepada kita. Misalnya, hasil yang dihasilkan efektif dan berguna bagi pengguna. Dalam hal ini, pengguna akan tetap berada di halaman web lebih lama, yang dapat membantu mesin pencari mengetahui bahwa hasil yang dihasilkan relevan dengan kueri. Sebaliknya, misalkan hasilnya tidak membantu dan pengguna membuka halaman 4 atau 5 hasil pencarian tanpa membuka halaman web apa pun di tengahnya. Dalam hal ini, algoritma pencarian akan mendeteksi bahwa hasilnya tidak berfungsi dengan baik dan tidak sesuai dengan tujuannya.

4) Rekomendasi Belanja Online: –

Tidak ada keraguan bahwa belanja online telah mengambil alih pasar ritel selama beberapa tahun terakhir. Belanja online menawarkan informasi hebat tentang banyak pilihan produk, dan diskon kompetitif serta dilengkapi dengan lokasi pengiriman lokal. Saat ini, Anda mungkin memperhatikan bahwa saat pengguna menelusuri atau membeli produk dari situs web atau aplikasi, produk yang sama atau serupa direkomendasikan kepada pengguna pada kunjungan berikutnya ke aplikasi. Rekomendasi produk dibuat berdasarkan perilaku situs web atau aplikasi, pembelian sebelumnya, daftar favorit atau keinginan, dan item yang dibeli. Peningkatan pembelian ini disebabkan oleh ML yang berjalan di belakang aplikasi atau situs web.

5) Terjemahan: –

Salah satu alat pembelajaran mesin yang paling umum adalah terjemahan bahasa. Pembelajaran mesin memainkan peran penting dalam menerjemahkan satu bahasa ke bahasa lain. Kami bertanya-tanya bagaimana situs web dapat dengan mudah menerjemahkan dari satu bahasa ke bahasa lain dan memberikan konteks. Teknologi yang mendukung alat penerjemahan ini disebut 'terjemahan mesin'. Hal ini memungkinkan orang untuk berkomunikasi dengan orang lain di seluruh dunia; tanpanya, hidup tidak akan sesederhana sekarang. Hal ini memberikan rasa percaya diri pada wisatawan dan mitra bisnis untuk memasuki negara asing dengan aman dan jaminan bahwa bahasa tidak lagi menjadi hambatan.

6)Netflix: –

Kekuatan Netflix terdapat pada mesin pencari. Dan pembelajaran mesin adalah bagian dari proses menemukan program TV yang paling sesuai berdasarkan data dan preferensi pengguna.

Algoritma Pembelajaran Mesin Meningkatkan Sektor Hiburan

Algoritma Pembelajaran Mesin Meningkatkan Sektor Hiburan

Netflix adalah salah satu perusahaan pertama yang menggunakan filter gabungan untuk membuat model rekomendasi yang menggunakan peringkat pengguna. Dengan menganalisis peringkat, Netflix dapat memahami film mana yang dapat direkomendasikan kepada pengguna “serupa” lainnya.

Baru-baru ini, untuk meningkatkan pengalaman pengguna, Netflix bahkan mulai memilih sampul untuk konten yang sangat menarik bagi pemirsa tertentu. Departemen pengembangan Netflix telah menjelaskan cara kerja algoritma pribadi. Bergantung pada selera pengguna yang diperoleh dari algoritme pembelajaran mesin, ini mungkin menunjukkan karakter atau waktu yang menakjubkan.

7) Google Peta: –

Tidak heran mesin pencari menggunakan pembelajaran mesin untuk membantu kita menemukan sesuatu secara online dengan cepat. Teknologi pembelajaran mesin yang baru diperoleh di Google Maps meningkatkan pemanfaatan layanan.

Algoritme cerdas mendeteksi nama jalan dan objek dalam gambar yang diambil dengan kendaraan Street View dan meningkatkan akurasi hasil penelusuran.

Pada awal Februari 2017, Google memperkenalkan fitur baru pada layanan Google Maps yang memungkinkan Anda mengetahui jumlah aktivitas parkir. Untuk mengajarkan algoritme tersebut, para insinyur dari Google mempelajari detail betapa mudahnya bagi pengemudi untuk “menemukan” tempat parkir dan mengukur waktu yang dihabiskan dalam prosesnya. Setelah itu, perusahaan menghapus data yang tidak penting: pengemudi yang tinggal di tempat parkir pribadi, dan pengemudi taksi. Google telah menetapkan bahwa menemukan tempat parkir cukup sulit jika pengemudi mengemudi berputar-putar dengan cara yang sama.

Peringatan Lalu Lintas

Jadi, bagaimana Anda tahu bahwa rute Anda adalah rute tercepat meskipun lalu lintas padat?

Dengan bantuan algoritme pembelajaran mesin dan kombinasi beberapa faktor seperti data historis rute tersebut, dan beberapa teknik waktu nyata, Anda dapat memeriksa aspek-aspek berikut:

  • Lokasimu
  • Kecepatan perjalanan rata-rata Anda
  • Jawaban atas pertanyaan seperti 'apakah rutenya masih macet'?
  • Hari, waktu, dan acara tertentu

8) PayPal

Jaringan saraf dan algoritme pembelajaran mesin memungkinkan Anda mengumpulkan dan menganalisis kumpulan data besar – tanggal dan waktu pembelian yang tepat, lokasi, informasi pelanggan, dan perilaku pelanggan. Teknologi pelatihan mendalam digunakan dalam sistem pembayaran online PayPal: Perusahaan telah mengembangkan sistem besar untuk mengumpulkan dan menganalisis pola etika guna melindungi pelanggan.

Algoritme pembelajaran mesin digunakan oleh PayPal untuk mendeteksi dan memerangi penipuan. Dengan menggunakan strategi pembelajaran mendalam, PayPal menganalisis data pelanggan dan menilai risiko dengan lebih efektif.

9) Pengklasifikasi Foto Yelp

Kita semua tahu Yelp sebagai tujuan Anda mencari tempat yang nyaman untuk berkumpul bersama teman-teman. Peringkat, ulasan, foto, alamat, jam kerja – semuanya tercantum di sana. Dengan lebih dari 2.8 juta bisnis lokal terdaftar di Yelp – Anda punya pilihan. Apa yang kita semua pertimbangkan ketika memilih lokasi? Benar sekali, gambarnya bagus. Itu sebabnya Yelp perlu memantau jutaan foto setiap hari. Bagaimana mereka melakukannya?

Yelp menggunakan algoritme pembelajaran mesin untuk mengotomatiskan pemrosesan gambar dan meningkatkan pengalaman pengguna secara otomatis. Dengan menggunakan layanan klasifikasi foto yang mengenali dan mengurutkan gambar menurut jenis dan kelasnya, perusahaan dapat dengan mudah memproses jutaan foto setiap hari. Ini juga menampilkan gambar paling relevan berdasarkan preferensi pengguna.

10. Sinyal Pasar Saham Menggunakan Pembelajaran Mesin

Memprediksi harga pasar saham merupakan pekerjaan yang sulit sebelumnya, namun dengan bantuan algoritma pembelajaran mesin, pedagang kini dapat membuat keputusan yang stabil dan juga membantu dalam mengidentifikasi skor sentimen sosial, menganalisis indikator teknis, dan memberikan hasil yang berarti bagi pedagang saham.

Pentingnya Pembelajaran Mesin dalam Kehidupan Sehari-hari

Studi Kasus Dunia Nyata Untuk Pembelajaran Mesin pada tahun 2024

  1. Prediksi Penjualan Toko Ritel
  2. Tantangan Gangguan Jaringan Telekomunikasi
  3. Prediksi Penjualan Restoran
  4. Deteksi Penipuan Kartu Kredit
  5. Prediksi Inventaris
  6. Prediksi Diabetes
  7. Harga Umbi Ulat
  8. Prediksi Kanker Payudara
  9. Perkiraan Produksi Batubara
  10. Prediksi Penyakit Jantung
  11. Prediksi Gaji Pemain

Perusahaan Besar Besar Menggunakan Teknologi Pembelajaran Mesin dalam Aplikasinya.

  1. Studi Kasus Pembelajaran Mesin di Harley Davidson
  2. Studi Kasus Pembelajaran Mesin di Sky
  3. Studi Kasus Pembelajaran Mesin di Yelp
  4. Studi Kasus Pembelajaran Mesin di Trendyol
  5. Studi Kasus Pembelajaran Mesin di Dell

Penerapan ML Kehidupan Sehari-hari di Yelp

Meskipun Yelp mungkin tidak terlihat seperti perusahaan teknologi pada awalnya, Yelp tetap memanfaatkan pembelajaran mesin untuk meningkatkan pengalaman pengguna.

Algoritme pembelajaran mesin Yelp memudahkan karyawan manusia di perusahaan untuk mengumpulkan, mengkategorikan, dan memberi label pada foto. Karena foto hampir sama pentingnya bagi Yelp dengan penilaian pengguna, perusahaan terus berupaya meningkatkan pemrosesan gambarnya. Perusahaan ini sekarang melayani jutaan pengguna sebagai hasilnya.

Apa Kerangka dan Jenis Otomasi Pengujian Terbaik?

Penerapan Pembelajaran Mesin dalam Sains dan Bioteknologi

  1. Optimalisasi rantai pasokan
  2. Pengembangan terapi mikrobioma
  3. Terapi yang dipersonalisasi dalam pengobatan kanker ovarium
  4. Cetak Bioprinting 3D
  5. Publikasi penelitian dan pemindaian database untuk biomarker stroke
  6. Prediksi, diagnosis, dan pengobatan penyakit mental
  7. Memprediksi gagal jantung dalam kesehatan seluler
  8. Obat presisi untuk blockbuster rheumatoid arthritis

20 Daftar Kerangka JavaScript Paling Populer

Kasus Penggunaan Pembelajaran Mesin di Industri eCommerce Saat Ini

#Studi Kasus Pembelajaran Mesin eCommerce | ML dalam e-niaga
1 Pencarian Cerdas untuk menemukan produk ecommerce yang tepat menggunakan ML
2 Mesin Rekomendasi yang Meningkatkan Pendapatan Anda
3 Optimasi Harga dengan ML di e-niaga
4 Estimasi Nilai Seumur Hidup Pelanggan
5 Prediksi Churn untuk Mencegah Mereka Pergi ke Pesaing
6 Inventory Management atau manajemen stok dengan ML
7 Pengembalian yang Tidak Mencuri Uang Anda
8Chatbots berbasis Machine Learning di industri e-niaga
9 CRM Berbasis AI untuk Proses Penjualan yang Lebih Kurang Rutin dan Lebih Baik
10 Deteksi Penipuan untuk Menghilangkan Cheat dengan ML
11 Menjadikan Logistik Hemat Biaya

Kesimpulan:- 

Pembelajaran Mesin dapat Diawasi atau Tidak Dicentang. Jika Anda memiliki sejumlah kecil data dan data dengan label yang jelas, pilih Bacaan yang Diawasi. Pembacaan tanpa pengawasan sering kali dapat memberikan performa dan hasil yang lebih baik untuk kumpulan data yang lebih besar.

Pembelajaran mesin adalah bagian dari kebijaksanaan praktis. Daripada mengandalkan sistem transparan, sebuah sistem di mana komputer menggunakan kumpulan data yang lebih besar dan menggunakan algoritma “pelatihan” – pelatihan mandiri – dan membuat prediksi.

Bidang ini berkembang, dan semakin cepat Anda memahami cakupan alat pembelajaran mesin, semakin Anda dapat memberikan solusi terhadap masalah pekerjaan yang kompleks.

Ditulis oleh Ashok Kumar
CEO, Pendiri, Kepala Pemasaran di Make An App Like. Saya Penulis di OutlookIndia.com, KhaleejTimes, DeccanHerald. Hubungi saya untuk mempublikasikan konten Anda. Profil

Tinggalkan Balasan

Translate »