4 Contoh Penerapan Machine Learning yang Sering Ditemukan di Sekitar Kita
Semakin hari perkembangan teknologi semakin berkembang dengan cepat. Machine Learning merupakan salah satu bidang ilmu pengetahuan yang berperan besar di dalamnya. Kini hampir semua orang menggunakan produk yang dihasilkan dengan penerapan Machine Learning.
Hal ini dikarenakan apapun bidangnya pasti memiliki data dan dapat memanfaatkan data tersebut. Machine Learning akan melatih algoritma dan menghasilkan model dari Machine Learning itu sendiri, dan model tersebut akan digunakan dalam pengambilan keputusan kedepannya.
Peran Machine Learning sangat membantu manusia dalam berbagai bidang dan seringnya tanpa kita sadari Machine Learning sering hadir dalam aktivitas keseharian kita. Sebagai contoh ketika kita menggunakan fitur sidik jari ketika akan meng-unlock smartphone, dan masih banyak yang lainnya.
Oleh karena itu, DQLab akan berbagi ilmu tentang penerapan algoritma Machine Learning yang mungkin secara tidak sadar sering kita temukan di kehidupan sehari-hari. Yuk, simak terus penjelasan dalam artikel ini!
1. Quality Control dengan Machine Learning
Sebelum produk dijual ke pasaran, tim manajemen kualitas harus meyakinkan bahwa produk tersebut tidak memiliki kecacatan. Tanpa adanya Data Science, proses tersebut memakan waktu yang lama dan biaya yang cukup tinggi. Dan yang lebih parahnya lagi, bisa terjadi human error dimana setelah kita cek tidak ada yang bermasalah, tetapi setelah beberapa lama muncul sesuatu yang bisa berdampak buruk ataupun fatal.
Untuk menghindari masalah ini, algoritma Machine Learning mengaplikasikannya dengan model Image Recognition dan Anomaly Detection. Model ini bekerja dengan belajar dari jutaan set data sehingga dapat mendeteksi dengan akurat kecacatan produk sebelum memasuki proses pembuatan produk. Proses mendeteksi anomali ini sangatlah penting bagi perusahaan dan pabrik untuk menghemat biaya dan memastikan keamanan penggunanya.
Algoritma Machine Learning ini juga diimplementasikan di area Predictive Maintenance. Tujuan utama dari model ini adalah mencari titik keseimbangan antara Reactive Maintenance yang menimbulkan risiko terjadinya kegagalan dan Preventive Maintenance yaitu prosedur yang berbiaya tinggi. Dengan Predictive Maintenance, harapannya akan terwujud zero down time dengan biaya paling efisien.
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
2. Manajemen yang Baik
Pabrik cerdas LG memanfaatkan Machine Learning untuk mendiagnosis dan memprediksi kerusakan pada mesin sebelum menjadi masalah. Dengan cara ini, tim manajemen dapat memperkirakan jika terjadi kelambatan tak terduga karena isu semacam ini dapat menimbulkan biaya yang cukup mahal bagi perusahaan.
Sementara retail online sudah melalui tahap penerapan Machine Learning. Penjual akan dapat menganalisis pelanggan saat mereka mengunjungi situs, dan Machine Learning akan mulai melihat analisis ini untuk membantu pelanggan menemukan produk dan penawaran yang tepat. Dengan penggabungan analisis video, penjual akan dapat menganalisis produk mana yang dilihat orang, dan bahkan dimana mereka melihat produk itu. Apakah itu harga, fitur, atau gambar di kotak. Dengan mempertimbangkan data ini terhadap pelanggan, penjual akan dapat membuat rekomendasi terbaik untuk produk lain yang mungkin ingin dipertimbangkan oleh pelanggan.
3. Integrasi Data
Machine Learning berbasis cloud, seperti Azure Advanced Data Analytics memungkinkan sektor apapun dalam menyederhanakan komunikasi antarcabang. Azure Advanced Data Analytics adalah layanan analitik tanpa batas yang menyatukan Data Integration, Warehousing Data, dan analitik Big Data. Layanan ini memberikan kebebasan untuk menjalankan query data sesuai dengan ketentuan, dan menggunakan opsi tanpa server.
Perusahaan dapat memanfaatkan fitur advanced analytics yang ada di Azure, dimana data dapat disimpan dan ditransformasikan sehingga siap diolah untuk membantu berbagai bagian bisnis dalam menganalisis data dan membuat keputusan.
4. Custom Machine Learning Models
Setiap bisnis dalam perusahaan memiliki tujuan yang berbeda-beda, sehingga setiap bisnis tersebut memerlukan model Machine Learning yang mampu mengerjakan pekerjaan yang telah dispesifikasi secara khusus. Berbagai jenis model Machine Learning telah dirancang sampai saat ini, salah satunya adalah model yang dipakai oleh AstraZeneca, sebuah organisasi yang maju dalam bidang perobatan. AstraZeneca bekerja sama dengan sebuah startup biofarma untuk mengembangkan biomarker dan obat penyakit saraf. AstraZeneca memanfaatkan model Machine Learning untuk mengklasifikasi bahan-bahan obat untuk menemukan jenis obat baru yang aman dikonsumsi manusia dan efektif menyembuhkan penyakit tertentu.
Kemudian contoh lainnya dari anak perusahaan Roche, Genentech yang berkolaborasi dengan GNS Healthcare untuk menganalisis terapi onkologi. Genentech menggunakan Machine Learning untuk melakukan modeling berdasarkan data dari pasien kanker yang berguna untuk mengembangkan metode terapi baru untuk pengobatan kanker.
Baca juga : Kenali Algoritma Klasifikasi Machine Learning Terpopuler di Tahun 2021
Setelah kamu mengetahui apa itu Machine Learning dan penerapannya dalam kehidupan sehari-hari, maka kamu akan sadar bahwa mesin pun terus belajar sama seperti manusia. Semua ini ada berkat perkembangan teknologi yang sangat pesat. Jika kita tidak bisa memanfaatkan setiap teknologi terbaru, maka dapat dipastikan kita akan tertinggal jauh. Terlebih lagi jika kamu memiliki usaha atau bisnis.
Ingin mempelajari metode-metode dari algoritma Machine Learning? Terapkan ilmunya sekarang dengan bergabung bersama platform belajar online DQLab! Selain bisa meningkatkan ilmu data yang dimiliki, kamu juga bisa membangun portofolio datamu di DQLab guna mempersiapkan dirimu berkarir di industri data!
Penulis: Salsabila MR
Editor: Annisa Widya Davita