fbpx
asset-1

Machine Learning: Manfaat, Cara Kerja, & Contoh Pengaplikasian

apa itu Machine Learning

Salah satu keajaiban Artificial Intelligence (AI) yang membuat kita kagum adalah menjalankan tugas secara mandiri tanpa manusia harus campur tangan di dalamnya. Artificial Intelligence dilengkapi dengan kemampuan Machine Learning sehingga bisa belajar seperti halnya manusia. Tanpa adanya Machine Learning, teknologi AI yang Anda gunakan belum tentu memberikan hasil yang kita harapkan. Melihat penjelasan ini, Anda pasti ingin mengetahui apa itu Machine Learning dan cara kerjanya dalam memproses perintah yang diinput.

Mari kenali lebih dalam tentang Machine Learning melalui ulasan lengkap berikut ini!

Apa Itu Machine Learning?

Machine Learning adalah model pengembangan algoritma sehingga sistem bisa melakukan tugas tanpa Anda harus memasukkan instruksi secara eksplisit di dalamnya. Machine Learning membuat komputer bekerja hanya mengandalkan pola dan inferensi. 

Sistem komputer menggunakan algoritma Machine Learning untuk memproses data historis yang besar (big data) dan mengidentifikasi pola data. Alhasil, komputer bisa memprediksi hasil yang lebih akurat dari sekumpulan data masukan yang diberikan. Sebagai contoh, data scientist dapat melatih aplikasi medis untuk mendiagnosis kanker dari gambar X-ray dengan menyimpan jutaan gambar hasil pemindaian dan diagnosis yang sesuai.

Seberapa penting Machine Learning dalam bisnis? Sangat penting karena teknologi ini membantu bisnis dengan mendorong pertumbuhan, membuka sumber penghasilan baru, dan menyelesaikan masalah yang menantang dan kompleks. 

Data merupakan elemen penting di balik pengambilan keputusan bisnis. Secara tradisional, bisnis biasanya menggunakan data dari berbagai sumber, seperti feedback pelanggan, karyawan, dan informasi keuangan.

Machine Learning dapat mengotomatiskan dan mengoptimalkan proses pengambilan keputusan. Software Machine Learning berguna dalam menganalisis volume data yang besar dengan kecepatan tinggi sehingga bisnis dapat mencapai keputusan dalam waktu yang lebih singkat.

Baca juga: 5 Contoh Penerapan AI di Berbagai Bidang Industri

Apa Saja Manfaat Machine Learning dalam Bidang Industri?

Setiap teknologi yang muncul tentu membawa manfaat dalam industri apa pun. Seperti apa manfaat dari Machine Learning dalam bidang industri? Berikut adalah penjelasannya.

1. Mampu Mengidentifikasi Tren atau Pola Data

Machine Learning dapat menganalisis big data dengan cepat dan efisien serta mengidentifikasi tren atau pola yang sulit dideteksi oleh manusia. Dengan algoritma yang dapat belajar dari data historis, mesin bisa mengenali tren yang berkembang seiring waktu.

Contohnya, di industri e-commerce, Machine Learning dapat mengidentifikasi tren pembelian pelanggan, sehingga perusahaan bisa merencanakan stok dan promosi dengan lebih baik.

2. Mengotomatiskan Pekerjaan Manusia

Salah satu manfaat paling mencolok dari Machine Learning adalah kemampuannya untuk mengotomatisasi pekerjaan yang repetitif alias berulang. Dalam berbagai industri seperti manufaktur dan logistik, mesin dapat mengambil alih tugas-tugas rutin seperti inspeksi visual, pemrosesan data, dan pengelolaan inventaris. Hal ini tidak hanya mengurangi beban kerja manusia, tetapi juga meningkatkan efisiensi dan akurasi proses.

3. Memberikan Hasil yang Akurat

Machine Learning memungkinkan prediksi dan analisis yang lebih akurat berdasarkan data historis. Dengan mengambil contoh dari data yang telah ada, model Machine Learning dapat menghasilkan hasil yang lebih akurat dibandingkan dengan pendekatan tradisional.

Contohnya, dalam diagnosis medis, algoritma Machine Learning dapat membantu mengidentifikasi penyakit berdasarkan gejala dengan tingkat akurasi yang lebih tinggi.

Baca juga: Memahami Liveness Detection: Cara Kerja dan Fungsinya bagi Keamanan Digital

4. Mengurangi Kesalahan Manusia

Manusia rentan terhadap kesalahan, terutama dalam pekerjaan yang memerlukan analisis data yang kompleks. Machine Learning mengurangi risiko kesalahan manusia dengan mengandalkan perhitungan dan analisis berdasarkan pola data yang lebih konsisten.

Di sektor keuangan, contohnya, model Machine Learning dapat membantu mengidentifikasi transaksi yang mencurigakan untuk pencegahan kegiatan ilegal.

5. Mampu Menangani Berbagai Format Data

Data dalam berbagai format dan jenis, termasuk teks, gambar, suara, dan video, makin umum di banyak industri. Machine Learning memiliki kemampuan untuk memproses dan menganalisis data dalam berbagai bentuk.

Contohnya adalah dalam analisis media sosial, di mana algoritma Machine Learning dapat mengidentifikasi sentimen dari postingan teks dan gambar untuk mengukur respons pelanggan terhadap produk atau layanan.

6. Bermanfaat untuk Segala Bidang Industri

Salah satu keunggulan Machine Learning adalah fleksibilitasnya yang memungkinkan penerapan dalam berbagai industri. Baik itu kesehatan, keuangan, pertanian, energi, atau lainnya, konsep Machine Learning dapat disesuaikan dengan kebutuhan masing-masing sektor.

Dengan adaptasi yang sesuai, setiap industri dapat memanfaatkan potensi Machine Learning untuk meningkatkan efisiensi, produktivitas, dan inovasi.

Baca juga: Pengertian Face Recognition: Fungsi dan Cara Kerjanya

Bagaimana Cara Kerja Machine Learning?

Berbicara tentang cara kerja Machine Learning, ada dua teknik yang digunakan, yaitu supervised learning dan unsupervised learning. Berikut ini adalah penjelasan lengkapnya.

1. Supervised Learning

Supervised learning membangun model yang membuat prediksi berdasarkan bukti yang sudah ada. Algoritma supervised learning mengambil sekumpulan data input dan respons terhadap data output, kemudian melatih model Machine Learning untuk menghasilkan prediksi yang masuk akal untuk respons terhadap data baru. Intinya, supervised learning digunakan jika Anda mempunyai data yang sudah diketahui pola dan informasinya.

Dalam pengembangan modelnya, supervised learning menggunakan teknik klasifikasi dan regresi. Teknik klasifikasi bekerja dengan memprediksi respons yang saling berlainan. Contohnya, memprediksi jika email yang masuk merupakan email spam atau email yang aman untuk diklik.

Sedangkan teknik regresi bekerja dengan cara memprediksi respons secara berkelanjutan. Contohnya, memprediksi kuantitas fisik yang sulit diukur seperti harga aset keuangan atau status pengisian baterai.

2. Unsupervised Learning

Teknik unsupervised learning bekerja lebih canggih karena mampu menemukan pola tersembunyi atau unsur intrinsik dalam data. Metode ini digunakan untuk membuat kesimpulan dari kumpulan data yang terdiri dari data input tanpa respons yang diberi label.

Teknik unsupervised learning yang paling umum adalah clustering. Clustering digunakan untuk menganalisis data eksploratif untuk menemukan pola tersembunyi atau pengelompokan dalam data. Contohnya, analisis urutan gen, riset pasar, dan pengenalan objek.

Baca juga: Apa Itu OCR? Cek Juga Cara Kerjanya dalam Pelayanan Kesehatan

Apa Saja Contoh Pengaplikasian Machine Learning di Industri?

Melihat manfaat di atas, Anda bisa melihat bahwa Machine Learning membawa dampak positif dalam berbagai bidang industri. Lantas, bagaimana cara Machine Learning diaplikasikan dalam berbagai bidang industri? Lihat penjelasannya di bawah ini.

1. Bidang Kesehatan

Program Machine Learning telah mendukung dokter dalam diagnosis dan pengobatan secara real-time. Sebagai contoh, penggunaan Machine Learning mengotomatiskan dan menyesuaikan perawatan untuk pasien yang mengalami keluhan melalui aplikasi yang sedang dikembangkan.

2. Manufaktur

Machine Learning dapat mendukung pemeliharaan, kontrol kualitas, dan riset inovatif di sektor manufaktur. Teknologi Machine Learning juga membantu perusahaan meningkatkan solusi logistik, termasuk aset, rantai pasokan, dan pengelolaan persediaan. Contohnya algoritma Machine Learning dapat menganalisis setiap perubahan kecil dalam bahan baku bisa meningkatkan daya tahan suatu produk.

3. Media dan Hiburan

Industri media dan hiburan juga tidak lepas dari dampak positif Machine Learning. Mereka memanfaatkan Machine Learning untuk lebih memahami target audiens dan menyajikan konten yang lebih personal dan sesuai permintaan.

Baca juga: Pengertian Business Process Automation dan Contoh Penerapannya

4. Ritel

Industri ritel juga menggunakan Machine Learning untuk meningkatkan layanan pelanggan, pengelolaan persediaan, penjualan tambahan, dan pemasaran cross-channel. Sebagai contoh, Machine Learning untuk mengidentifikasi persediaan atau stok barang agar tidak terjadi masalah salah kirim.

5. Layanan Keuangan

Terakhir, Machine Learning juga membawa pengaruh besar dalam layanan keuangan. Machine Learning di bidang ini dapat membantu investor dalam mengidentifikasi peluang baru dengan menganalisis pergerakan pasar saham. Selain itu, teknologi ini dapat membantu mengidentifikasi klien dengan histori kredit yang berisiko tinggi dan mengurangi tanda-tanda kecurangan.

Penggunaan software OCR  dari eendigo yang berbasis Machine Learning juga bermanfaat bagi sektor layanan keuangan. Software OCR kami bekerja dengan memasukkan informasi mengenai nasabah dalam formulir yang harus diisi hanya berdasarkan data dari dokumen seperti KTP, KK, BPKB, NPWP, STNK, atau Rekening Koran yang sudah dipindai. 

Alhasil, proses pengisian formulir dengan software OCR pun lebih ringkas dan praktis, tetapi tetap akurat. Klik di sini untuk mulai menggunakan software andalan eendigo dalam layanan keuangan Anda!