Aplikasi Pembelajaran Mesin Learning

  • Post
    Aplikasi Pembelajaran Mesin Learning

    Pembelajaran mesin adalah kata kunci untuk teknologi saat ini, dan ini berkembang sangat pesat dari hari ke hari. Kami menggunakan pembelajaran mesin dalam kehidupan sehari-hari bahkan tanpa menyadarinya seperti Google Maps, asisten Google, Alexa, dll. Di bawah ini adalah beberapa aplikasi Machine Learning di dunia nyata yang paling tren:

    1. Image Recognition:

    Pengenalan gambar adalah salah satu aplikasi pembelajaran mesin yang paling umum. Ini digunakan untuk mengidentifikasi objek, orang, tempat, gambar digital, dll. Kasus penggunaan populer dari pengenalan gambar dan deteksi wajah adalah, Saran pemberian tag teman otomatis :

    Facebook memberi kami fitur saran penandaan teman otomatis. Setiap kali kita mengunggah foto dengan teman-teman Facebook kita, maka kita secara otomatis mendapatkan saran penandaan dengan nama, dan teknologi di baliknya adalah algoritma pendeteksian dan pengenalan wajah dari pembelajaran mesin .

    Ini didasarkan pada proyek Facebook bernama ” Deep Face ,” yang bertanggung jawab untuk pengenalan wajah dan identifikasi orang dalam gambar tersebut.

    2. Speech Recognition

    Saat menggunakan Google, kami mendapatkan opsi ” Telusuri dengan suara “, yang ada di bawah pengenalan ucapan, dan ini adalah aplikasi pembelajaran mesin yang populer.

    Pengenalan ucapan adalah proses mengubah instruksi suara menjadi teks, dan ini juga dikenal sebagai ” Ucapan ke teks “, atau ” Pengenalan ucapan komputer “. Saat ini, algoritma pembelajaran mesin banyak digunakan oleh berbagai aplikasi pengenalan suara. Asisten Google , Siri , Cortana , dan Alexa menggunakan teknologi pengenalan suara untuk mengikuti instruksi suara.

    3. Traffic prediction:

    Jika kami ingin mengunjungi tempat baru, kami mengambil bantuan Google Maps, yang menunjukkan kepada kami jalur yang benar dengan rute terpendek dan memprediksi kondisi lalu lintas.

    Ini memprediksi kondisi lalu lintas seperti apakah lalu lintas kosong, lambat, atau sangat padat dengan bantuan dua cara:

    • Lokasi real-time kendaraan dari aplikasi dan sensor Google Map
    • Waktu rata-rata yang diambil pada hari-hari terakhir pada waktu yang sama.

    Setiap orang yang menggunakan Google Map membantu aplikasi ini menjadi lebih baik. Ini mengambil informasi dari pengguna dan mengirim kembali ke database-nya untuk meningkatkan kinerja.

    4. Product recommendations:

    Pembelajaran mesin banyak digunakan oleh berbagai perusahaan e-commerce dan hiburan seperti Amazon , Netflix , dll., Untuk rekomendasi produk kepada pengguna. Setiap kali kami mencari beberapa produk di Amazon, kami mulai mendapatkan iklan untuk produk yang sama saat menjelajahi internet di browser yang sama dan ini karena pembelajaran mesin.

    Google memahami minat pengguna menggunakan berbagai algoritme pembelajaran mesin dan menyarankan produk sesuai minat pelanggan.

    Sama halnya, ketika kami menggunakan Netflix, kami menemukan beberapa rekomendasi untuk serial hiburan, film, dll., Dan ini juga dilakukan dengan bantuan pembelajaran mesin.

    5. Self-driving cars:

    Salah satu aplikasi pembelajaran mesin yang paling menarik adalah mobil yang dapat mengemudi sendiri. Pembelajaran mesin memainkan peran penting dalam mobil tanpa pengemudi. Tesla, perusahaan manufaktur mobil paling populer sedang mengerjakan mobil self-driving. Ini menggunakan metode pembelajaran tanpa pengawasan untuk melatih model mobil untuk mendeteksi orang dan benda saat mengemudi.

    6. Email Spam and Malware Filtering:

    Setiap kali kami menerima email baru, itu difilter secara otomatis sebagai penting, normal, dan spam. Kami selalu menerima email penting di kotak masuk kami dengan simbol penting dan email spam di kotak spam kami, dan teknologi di baliknya adalah Pembelajaran Mesin. Berikut adalah beberapa filter spam yang digunakan oleh Gmail:

    • Filter Konten
    • Filter tajuk
    • Filter daftar hitam umum
    • Filter berbasis aturan
    • Filter izin

    Beberapa algoritme pembelajaran mesin seperti Multi-Layer Perceptron , Decision tree , dan pengklasifikasi Naïve Bayes digunakan untuk pemfilteran spam email dan deteksi malware.

    7. Virtual Personal Assistant:

    Kami memiliki berbagai asisten pribadi virtual seperti asisten Google , Alexa , Cortana , Siri . Seperti namanya, mereka membantu kami dalam menemukan informasi menggunakan instruksi suara kami. Asisten ini dapat membantu kami dalam berbagai cara hanya dengan instruksi suara kami seperti Memutar musik, menelepon seseorang, Membuka email, Menjadwalkan janji temu, dll.

    Asisten virtual ini menggunakan algoritme pembelajaran mesin sebagai bagian penting.

    Asisten ini merekam instruksi suara kami, mengirimkannya ke server di cloud, dan mendekodekannya menggunakan algoritme ML dan bertindak sesuai dengan itu.

    8. Online Fraud Detection:

    Pembelajaran mesin membuat transaksi online kami aman dan terjamin dengan mendeteksi transaksi penipuan. Setiap kali kita melakukan beberapa transaksi online, mungkin ada berbagai cara yang penipuan transaksi dapat berlangsung seperti akun palsu , id palsu , dan mencuri uang di tengah transaksi. Jadi untuk mendeteksi ini, jaringan Neural Feed Forward membantu kita dengan memeriksa apakah itu transaksi asli atau transaksi penipuan.

    Untuk setiap transaksi asli, keluarannya diubah menjadi beberapa nilai hash, dan nilai tersebut menjadi masukan untuk putaran berikutnya. Untuk setiap transaksi asli, ada pola tertentu yang berubah untuk transaksi penipuan sehingga mendeteksi dan membuat transaksi online kita lebih aman.

    9. Stock Market trading:

    Pembelajaran mesin banyak digunakan dalam perdagangan pasar saham. Di pasar saham, selalu ada risiko naik turunnya saham, jadi untuk jaringan saraf tiruan memori jangka pendek pembelajaran mesin ini digunakan untuk prediksi tren pasar saham.

    10. Medical Diagnosis:

    Dalam ilmu kedokteran, pembelajaran mesin digunakan untuk mendiagnosis penyakit. Dengan ini, teknologi kedokteran berkembang sangat pesat dan mampu membangun model 3D yang dapat memprediksi posisi lesi di otak secara tepat.

    Ini membantu dalam menemukan tumor otak dan penyakit terkait otak lainnya dengan mudah.

    11. Automatic Language Translation:

    Saat ini, jika kita mengunjungi tempat baru dan kita tidak mengetahui bahasanya maka itu tidak menjadi masalah sama sekali, karena untuk ini juga pembelajaran mesin membantu kita dengan mengubah teks ke dalam bahasa yang kita kenal. GNMT Google (Google Neural Machine Translation) menyediakan fitur ini, yang merupakan Pembelajaran Mesin Neural yang menerjemahkan teks ke dalam bahasa yang kita kenal, dan disebut sebagai terjemahan otomatis.

    Teknologi di balik terjemahan otomatis adalah algoritma pembelajaran urutan ke urutan, yang digunakan dengan pengenalan gambar dan menerjemahkan teks dari satu bahasa ke bahasa lain.

     

    credit. javatpoint

Tagged: 

  • You must be logged in to reply to this topic.