Pembelajaran mesin

Apa Pembelajaran mesin?

Pembelajaran mesin adalah konsep bahwa program komputer dapat belajar dan beradaptasi dengan data baru tanpa campur tangan manusia. Pembelajaran mesin adalah bidang kecerdasan buatan (AI) yang membuat algoritme internal komputer tetap terkini terlepas dari perubahan ekonomi di seluruh dunia.

Poin Penting

  • Pembelajaran mesin adalah area kecerdasan buatan (AI) dengan konsep bahwa program komputer dapat belajar dan beradaptasi dengan data baru tanpa campur tangan manusia.
  • Algoritme atau kode sumber yang kompleks dibangun ke dalam komputer yang memungkinkan mesin untuk mengidentifikasi data dan membuat prediksi seputar data yang diidentifikasi.
  • Pembelajaran mesin berguna dalam mengurai sejumlah besar informasi yang secara konsisten dan tersedia di dunia untuk membantu dalam pengambilan keputusan.
  • Pembelajaran mesin dapat diterapkan di berbagai bidang, seperti dalam investasi, periklanan, peminjaman, pengorganisasian berita, deteksi penipuan, dan banyak lagi.

Memahami Pembelajaran Mesin

Berbagai sektor ekonomi berurusan dengan sejumlah besar data yang tersedia dalam format berbeda dari sumber yang berbeda. Sejumlah besar data, yang dikenal sebagai data besar, menjadi mudah tersedia dan dapat diakses karena penggunaan teknologi secara progresif, khususnya kemampuan komputasi tingkat lanjut dan penyimpanan cloud. Perusahaan dan pemerintah menyadari wawasan besar yang dapat diperoleh dari memanfaatkan data besar tetapi kekurangan sumber daya dan waktu yang diperlukan untuk menyisir kekayaan informasinya. Dengan demikian, langkah-langkah kecerdasan buatan digunakan oleh industri yang berbeda untuk mengumpulkan, memproses, berkomunikasi, dan berbagi informasi yang berguna dari kumpulan data. Salah satu metode AI yang semakin banyak digunakan untuk pemrosesan data besar adalah pembelajaran mesin.

Berbagai aplikasi data pembelajaran mesin dibentuk melalui algoritme kompleks atau kode sumber yang dibangun ke dalam mesin atau komputer. Kode pemrograman ini membuat model yang mengidentifikasi data dan membuat prediksi seputar data yang diidentifikasi. Model tersebut menggunakan parameter yang dibangun dalam algoritme untuk membentuk pola untuk proses pengambilan keputusannya. Saat data baru atau tambahan tersedia, algoritme secara otomatis menyesuaikan parameter untuk memeriksa perubahan pola, jika ada. Namun, modelnya tidak boleh berubah.

Penggunaan Machine Learning

Pembelajaran mesin digunakan di berbagai sektor karena berbagai alasan. Sistem perdagangan dapat dikalibrasi untuk mengidentifikasi peluang investasi baru. Platform pemasaran dan e-niaga dapat disetel untuk memberikan rekomendasi yang akurat dan dipersonalisasi kepada pengguna mereka berdasarkan riwayat pencarian internet pengguna atau transaksi sebelumnya. Lembaga pemberi pinjaman dapat menggunakan pembelajaran mesin untuk memprediksi pinjaman macet dan membangun model risiko kredit. Pusat informasi dapat menggunakan pembelajaran mesin untuk meliput sejumlah besar berita dari seluruh penjuru dunia. Bank dapat membuat alat deteksi penipuan dari teknik pembelajaran mesin. Penggabungan pembelajaran mesin di era digital-savvy tidak ada habisnya karena bisnis dan pemerintah menjadi lebih sadar akan peluang yang dihadirkan oleh data besar.

Penerapan Machine Learning

Cara kerja pembelajaran mesin dapat dijelaskan dengan lebih baik melalui ilustrasi di dunia keuangan. Secara tradisional, pemain investasi di pasar sekuritas seperti peneliti keuangan, analis, manajer aset, dan investor individu menjelajahi banyak informasi dari berbagai perusahaan di seluruh dunia untuk membuat keputusan investasi yang menguntungkan. Namun, beberapa informasi terkait mungkin tidak dipublikasikan secara luas oleh media dan mungkin hanya diketahui oleh segelintir orang yang memiliki keuntungan menjadi karyawan perusahaan atau penduduk negara tempat informasi tersebut berasal. Selain itu, hanya ada begitu banyak informasi yang dapat dikumpulkan dan diproses oleh manusia dalam jangka waktu tertentu. Di sinilah pembelajaran mesin berperan.

Sebuah manajemen aset perusahaan dapat menggunakan mesin belajar dalam analisis investasi dan daerah penelitian. Katakanlah manajer aset hanya berinvestasi di saham pertambangan. Model yang dibangun ke dalam sistem memindai web dan mengumpulkan semua jenis berita acara dari bisnis, industri, kota, dan negara, dan informasi yang dikumpulkan ini membentuk kumpulan data. Manajer aset dan peneliti perusahaan tidak akan bisa mendapatkan informasi dalam kumpulan data menggunakan kekuatan manusia dan kecerdasan mereka. Parameter yang dibangun di samping model ini hanya mengekstrak data tentang perusahaan pertambangan, kebijakan peraturan di sektor eksplorasi, dan peristiwa politik di negara tertentu dari kumpulan data.

Contoh Pembelajaran Mesin

Katakanlah perusahaan pertambangan XYZ baru saja menemukan tambang berlian di sebuah kota kecil di Afrika Selatan. Alat pembelajaran mesin di tangan manajer aset yang berfokus pada perusahaan pertambangan akan menyoroti ini sebagai data yang relevan. Model dalam alat pembelajaran mesin kemudian akan menggunakan alat analitik yang disebut analitik prediktif untuk membuat prediksi tentang apakah industri pertambangan akan menguntungkan untuk jangka waktu tertentu, atau saham pertambangan mana yang cenderung meningkat nilainya pada waktu tertentu, berdasarkan pada informasi terbaru ditemukan, tanpa masukan dari manajer aset. Informasi ini diteruskan ke manajer aset untuk menganalisis dan membuat keputusan untuk portofolionya. Manajer aset kemudian dapat membuat keputusan untuk menginvestasikan jutaan dolar ke dalam saham XYZ.

Setelah peristiwa yang tidak menguntungkan, seperti penambang Afrika Selatan melakukan pemogokan, algoritme komputer menyesuaikan parameternya secara otomatis untuk membuat pola baru. Dengan cara ini, model komputasi yang dibangun ke dalam mesin tetap terkini bahkan dengan perubahan dalam peristiwa dunia dan tanpa perlu manusia mengubah kodenya untuk mencerminkan perubahan tersebut. Karena manajer aset menerima data baru ini tepat waktu, mereka dapat membatasi kerugian mereka dengan keluar dari saham .