6 Solusi Pembelajaran Mesin Teratas pada tahun 2022
Diterbitkan: 2021-02-22Pembelajaran mesin (ML) adalah aplikasi kecerdasan buatan (AI). Pembelajaran mesin melengkapi sistem dengan kemampuan untuk belajar secara otomatis dan melakukan peningkatan dari pengalaman tanpa diprogram secara eksplisit. Algoritme ML menggunakan statistik untuk menemukan pola dalam pola data yang masif dan menggunakannya untuk belajar sendiri.
Tujuan ML adalah untuk memungkinkan komputer belajar secara otomatis tanpa intervensi atau masukan, atau bantuan dari manusia. Data yang digunakan untuk pembelajaran terdiri dari angka, gambar, kata, dll. Menurut penelitian terbaru, 77% perangkat yang kita gunakan saat ini menggunakan fasilitas ML.
Platform yang menggunakan ML adalah mesin pencari seperti Google dan Baidu, sistem rekomendasi Netflix, YouTube dan Spotify, asisten suara seperti Siri dan Alexa, dan umpan media sosial seperti Facebook dan Twitter.
Prinsip ML terdiri dari mengumpulkan data sebanyak mungkin dan menggunakannya untuk belajar dan menebak apa yang harus Anda sukai selanjutnya. ML menemukan pola dan menerapkan pengetahuan yang dikumpulkan untuk digunakan dengan menyarankan opsi berikutnya untuk orang yang bersangkutan.
Tren terus berkembang di dunia teknologi baru yang serba cepat ini dengan perkembangan baru yang terjadi di seluruh dunia. Di sini, kami memprediksi masa depan dengan solusi pembelajaran mesin terbaik.
Daftar isi
Solusi Pembelajaran Mesin Teratas untuk 2022
1. Ketersediaan Model Terdepan
Sejak ML diadopsi secara lebih luas, tren paralel dengan akses terbuka ke model juga menyaksikan peningkatan popularitas dan perkembangannya. Perusahaan besar yang mengembangkan ML juga meningkatkan standar kinerja model secara paralel. Hal ini dimungkinkan karena kumpulan data besar dan komprehensif yang tersedia bersama mereka, yang mereka gunakan untuk melatih model oleh praktisi ML khusus.
Namun, tidak semua perusahaan memiliki modal atau teknologi penelitian untuk membangun model seperti itu dari awal. Oleh karena itu, mereka menggunakan bantuan transfer learning di mana mereka dapat membangun atau menggunakan kembali model yang telah menjalani pelatihan ekstensif untuk mengembangkan model berkinerja tinggi. Sementara itu, bahkan perusahaan besar telah mengakui pentingnya dan manfaat dari kontribusi tersebut dari luar untuk pengembangan model mereka.
Model akses terbuka atau model publik juga dapat digunakan oleh siswa yang bereksperimen dengan ML. Demikian pula, penghobi dan kelompok lain juga dapat menggunakan model dasar ini. Eksperimen yang berhasil dapat berkontribusi pada model ini dan, pada saat yang sama, meningkatkan pertumbuhan karier mereka.
2. Hyper-Otomatis
Hyper-otomatisasi mendukung gagasan bahwa hampir semua hal di dalam perusahaan dapat diotomatisasi. Ini telah mendapatkan popularitas untuk beberapa waktu di seluruh dunia sekarang, tetapi dengan pandemi tahun lalu, kebutuhan dan penekanannya telah meningkat lebih jauh. Otomatisasi proses cerdas dan otomatisasi proses digital telah mengalami peningkatan.
Kekuatan pendorong untuk hiper-otomatisasi adalah ML dan AI, yang merupakan segmen utamanya. Persyaratan penting untuk proses bisnis otomatis untuk melanjutkan adalah bahwa mereka harus mampu beradaptasi sesuai dengan perubahan kondisi dan juga bereaksi terhadap keadaan mendadak ketika saatnya tiba.
Terkait: Aplikasi Pembelajaran Mesin Teratas
Dapatkan sertifikasi pembelajaran mesin secara online dari Universitas top dunia – Magister, Program Pascasarjana Eksekutif, dan Program Sertifikat Tingkat Lanjut di ML & AI untuk mempercepat karier Anda.
3. Alat Pendukung Unggul untuk ML
Di masa sekarang ini, menghasilkan model ML yang berfungsi yang membuat prediksi yang cukup baik tidaklah cukup. Praktisi ML memerlukan interpretasi model di mana mereka memahami mengapa prediksi dibuat sebelum memutuskan apakah model harus masuk ke produksi. Hal ini sering penting dalam kasus perusahaan di mana prediksi diteliti untuk faktor sosial seperti keadilan sosial, etika dan keadilan.
Alat yang ampuh untuk pengembangan model adalah penggunaan kartu model yang merupakan dokumen desain yang secara formal menggambarkan semua aspek model. Aspek tersebut meliputi rincian berikut-
- Ikhtisar rinci yang terdiri dari ringkasan tujuan model.
- Logistik tentang tautan penulis ke dokumen tambahan, lisensi, tanggal, dll.
- Spesifikasi tentang jaringan saraf atau jenis lapisan, input dan output.
- Ringkasan tentang batasan dan pertimbangannya, termasuk informasi mengenai masalah etika dan privasi, batasan kecepatan dan akurasi.
- Target dan metrik kinerja aktual yang pada dasarnya diharapkan versus akurasi aktual.
Visualisasi adalah alat utama lainnya. Aspek yang tak ternilai adalah kemampuan untuk memvisualisasikan model selama desain, pelatihan dan bahkan selama audit.
Kartu model dapat digunakan oleh anggota tim untuk terus mengevaluasi kinerja model terhadap apa yang ditentukan pada kartu.
4. Peramalan dan Analisis Bisnis
ML dapat berkontribusi terhadap prakiraan bisnis dan membantu dalam membuat keputusan penting dan terinformasi terkait bisnis. Para ahli mengumpulkan dan menyaring sekumpulan data selama periode waktu tertentu, yang kemudian digunakan untuk membuat keputusan yang cerdas. Setelah ML dilatih dengan kumpulan data yang beragam, ML dapat memberikan dugaan dengan akurasi setinggi sekitar 95%.
Kami memperkirakan bahwa organisasi akan menggabungkan jaringan saraf berulang dan mendapatkan hasil perkiraan dengan ketelitian tinggi. Salah satu keuntungan utama menggunakan ML adalah menemukan pola tersembunyi yang mungkin terlewatkan. Contoh terbaik untuk penggunaannya adalah di perusahaan asuransi untuk mengidentifikasi potensi penipuan yang bisa sangat mahal. ML dapat membantu menemukan pola tersembunyi dan membuat perkiraan yang akurat.
5. ML dan Internet of Things (IoT)
Analis ekonomi Transforma Insights telah memperkirakan bahwa pasar IoT akan mengembangkan 24,1 miliar perangkat pada tahun 2030, yang menghasilkan pendapatan $1,5 triliun di seluruh dunia karena perkembangannya yang pesat.
Pemanfaatan pembelajaran mesin dan Internet of Things berpotongan. Produksi perangkat IoT menggunakan ML, AI, dan pembelajaran mendalam untuk membuat layanan lebih cerdas dan lebih aman. Dengan cara yang sama, jaringan sensor dan perangkat IoT menyediakan volume data yang sangat besar untuk ML dan AI agar dapat bekerja secara efektif.
6. ML di Ujung
Diperkirakan inferensi di tepi akan tumbuh secara substansial sepanjang tahun 2022. Di antara berbagai faktor yang berkontribusi terhadap pertumbuhan ini, dua yang utama adalah pertumbuhan IoT dan ketergantungan yang lebih besar pada perangkat untuk melakukan pekerjaan jarak jauh.
Perangkat berorientasi perusahaan dan konsumen seperti Google-mini menggunakan ML yang didukung cloud. Pada dasarnya, ML yang didukung cloud mengumpulkan data dengan menyulap gambar perangkat kecil dengan akses internet dan mengirimkannya ke cloud untuk inferensi. Hal ini diperlukan dalam banyak situasi seperti mendeteksi penipuan oleh bank dan dalam kasus di mana latensi yang lebih lama tidak menjadi masalah. Namun, dalam kasus perangkat tepi, mereka mendapatkan kekuatan pemrosesan yang diperlukan untuk melakukan interferensi di tepi.
Salah satu contoh teknologi terdepan adalah Coral by Google. Ini memiliki unit pemrosesan tensor onboard (TPU) dan menangani banyak kasus penggunaan IoT (misalnya, menganalisis suara dan gambar). Ini menunjukkan bahwa inferensi sekarang dimungkinkan tanpa koneksi internet dan back-end cloud dengan teknologi yang dikemas ke dalam faktor bentuk kecil. Keuntungan tambahan yang ditawarkan ML at the edge adalah keamanan dengan menyimpan data yang dikumpulkan di perangkat itu sendiri.
Secara teknis, penerapan yang disebutkan di atas menuntut model ML yang lebih kecil yang ditransfer dengan cepat dan sesuai dengan perangkat yang disematkan dengan penyimpanan terbatas. Di sini, kuantisasi adalah solusi untuk mengurangi ukuran model.
Menurut statistik yang diberikan oleh Gartner, ML digunakan dalam beberapa bentuk atau lainnya di sekitar 37% dari semua perusahaan untuk bisnis mereka yang ditinjau. Diperkirakan juga bahwa sekitar 80% dari kemajuan modern akan didasarkan pada ML dan AI pada tahun 2022.
Ada lonjakan permintaan dan minat pada ML dengan berbagai pola dan teknologi baru yang meningkat seiring dengan meningkatnya jumlah aplikasi yang berguna.
Baca Juga: Proyek Pembelajaran Mesin untuk Pemula
Kesimpulan
Dengan semua keterampilan yang dipelajari, Anda juga bisa aktif di platform kompetitif lainnya untuk menguji keterampilan Anda dan mendapatkan lebih banyak lagi praktik langsung. Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang kursus ini, lihat halaman Program PG Eksekutif dalam Pembelajaran Mesin & AI dan bicarakan dengan konselor karir kami untuk informasi lebih lanjut.
