7 Contoh Penerapan Machine Learning dalam Berbagai Bidang

Ada banyak sekali contoh penerapan Machine Learning (ML) dalam kehidupan sehari-hari yang sering kita jumpai. Barangkali Anda sudah familiar dengan asisten virtual seperti Siri, Alexa, Cortana hingga Google Assistant atau sistem pengenalan wajah yang biasanya inheren dalam setiap ponsel pintar.

Keberadaanya merupakan bagian dari perkembangan teknologi untuk membantu penggunanya dalam melakukan banyak hal seperti melakukan pencarian di internet, menanyakan jalan, cuaca, melakukan panggilan telepon, hingga membuka aplikasi.

Lantas, apa saja sih contoh lain penerapan Machine Learning yang ada di sekitar kita? Sebelum membahas lebih jauh mengenai hal tersebut, ada baiknya jika Anda memahami apa itu Machine Learning secara lebih mendalam terlebih dahulu. Mari simak penjelasan lengkapnya di bawah ini!

Apa Itu Machine Learning?

Istilah Machine Learning sendiri merupakan cabang dari kecerdasan buatan yang berfokus pada pengembangan algoritma dan model komputer yang dapat belajar dan meningkatkan kinerjanya dari data tanpa diatur secara eksplisit.

Machine Learning (ML) dikembangkan agar sebuah mesin dapat belajar dengan sendirinya tanpa arahan dari penggunanya. Teknologi ini akan belajar dari data dan pengalaman masa lalu sambil mengidentifikasi pola untuk membuat prediksi dengan intervensi manusia yang seminimal mungkin.

Algoritma dari Machine Learning membangun model berdasarkan data sampel, atau yang dikenal sebagai data pelatihan, untuk membuat prediksi atau keputusan tanpa perlu diprogram secara eksplisit untuk melakukannya.

Kini Algoritma Machine Learning banyak digunakan dalam berbagai pengaplikasian yang kompleks di mana algoritma konvensional kesulitan untuk melakukan tugas yang diperlukan.

Baca juga: Mengenal ICR (Intelligent Character Recognition)

Contoh Penerapan Machine Learning dalam Berbagai Bidang

Perkembangan Machine Learning (ML) telah mengubah berbagai industri dan bagaimana cara data ditangani. Algoritma akan ‘dilatih’ untuk menemukan pola dalam sejumlah besar data untuk membuat keputusan dan prediksi berdasarkan logika, memungkinkan mesin untuk belajar dan menyelesaikan tugas tanpa pemrograman yang eksplisit. Berikut ini adalah beberapa contoh penerapan Machine Learning dalam berbagai bidang.

1. Kesehatan

Kini ML telah digunakan untuk berbagai macam keperluan di dalam bidang kesehatan. Penerapan ML memungkinkan penyedia layanan kesehatan untuk menghasilkan volume data yang besar, dan memungkinkan untuk melakukan keputusan klinis yang kritis.

Algoritma ML dapat digunakan untuk mendeteksi pola yang terkait dengan penyakit dan kondisi kesehatan pasien dengan mempelajari ribuan catatan perawatan kesehatan dan data dari pasien lainnya. Selain itu, algoritma ML juga dapat membantu mendeteksi tumor pada pemindaian dan mengidentifikasi kemungkinan masalah kesehatan yang dapat terjadi.

Algoritma ML juga dapat diterapkan kepada berbagai macam perangkat pembantu kesehatan. Salah satu contoh semisal, perangkat dan sensor yang dapat dipakai untuk memantau hal-hal tertentu, mulai dari langkah, kadar oksigen, hingga detak jantung pasien, dapat menghasilkan sejumlah besar data yang memungkinkan dokter menilai kesehatan pasien secara real-time dan memberikan notifikasi kepada dokter apabila ada masalah yang terjadi pada pasien.

Baca juga: 5 Peran Teknologi Informasi dalam Bisnis di Era Digital

2. Transportasi dan Otomotif

Beberapa tahun ini, penerapan Machine Learning pada mobil atau sistem berbasis Artificial Intelligence di mobil dan kendaraan lainnya sudah meningkat dengan drastis. Pada tahun 2015, penerapan sistem berbasis AI pada mobil hanya mencapai angka 8% saja, tetapi angka tersebut diprediksi akan melonjak hingga 109% pada tahun 2025.

Mobil yang menerapkan ML sudah menjadi tolak ukur dan banyak sekali dicari oleh orang-orang saat ini. Walaupun harganya masih relatif mahal, tetapi mekanisme prediktifnya dapat memberi tahu pengemudi mengenai kemungkinan kerusakan suku cadang, rute dan petunjuk arah mengemudi, protokol darurat dan pencegahan bencana, dan masih banyak lagi, secara akurat.

3. Keuangan

Ada berbagai penerapan ML yang dapat memudahkan dan membuat keuntungan dalam bidang keuangan. Sebagai contoh, metode perdagangan algoritmik yang mulai banyak digunakan di bidang keuangan mengacu pada penggunaan algoritma untuk membuat keputusan perdagangan yang lebih baik; ML dapat memberikan berbagai informasi yang memungkinkan investor untuk mengidentifikasi kapan harus menjual atau membeli.

ML juga dapat digunakan untuk menganalisis jutaan kumpulan data dalam waktu yang relatif singkat untuk meningkatkan hasil perdagangan tanpa perlu diprogram secara eksplisit untuk melakukannya. Hal ini dapat membantu mendeteksi transaksi yang ilegal, seperti penipuan, dan membuat proses transaksi online lebih aman dan terjamin.

Baca juga: Apa Fungsi Lembaga Keuangan Bukan Bank? Ini Penjelasannya!

4. Pertanian

Salah satu bidang yang paling banyak mendapat keuntungan dari penerapan ML adala Pertanian. Dengan adanya pengaplikasian ML, berbagai aspek kebutuhan pertaninan dapat dioptimalkan mulai dari mendeteksi gulma dan penyakit, memprediksi hasil dan kualitas tanaman, hingga mengumpulkan data, memberikan informasi, dan memberikan prediksi terkait produksi ternak.

Precision agriculture (PA), atau pertanian yang presisi, adalah mimpi dari sebuah petani. Ketika petani dapat menerapkan PA, artinya pertanian tersebut sudah berjalan dengan sukses. Nah, untuk dapat menerapkan konsep PA, manajemen pertanian harus dapat menerapkan algoritma ML dan perangkat Internet of Things (IoT) di dalam pekerjaannya.

5. Cybersecurity

ML telah menjadi teknologi yang vital untuk bidang cybersecurity, atau keamanan siber, dan dapat membuat keamanan organisasi berjalan lebih lancar Dengan menerapkan ML, sistem keamanan siber dapat menganalisis pola dan belajar dari pola tersebut untuk membantu mencegah serangan siber dan merespons perubahan perilaku pelaku. Penerapan ML juga dapat membantu tim keamanan siber menjadi lebih proaktif dalam menanggapi serangan siber yang sedang terjadi.

6. Pemasaran

Penerapan ML di bidang pemasaran adalah salah satu langkah untuk mengefektifkan strategi pemasaran yang dilakukan. ML dapat memahami sejumlah besar data dengan lebih cepat dan jauh lebih efektif daripada manusia, dan memberi peluang bagi staf pemasaran untuk membuat keputusan penting berdasarkan data yang besar.

Selain itu, ML juga dapat digunakan untuk membuat prediksi dari strategi pemasaran yang akan dilakukan. Sistem bertenaga kecerdasan buatan (AI) dan ML akan secara efisien mensimulasikan strategi pemasaran yang sudah dibuat berdasarkan data masa lalu yang sudah dikumpulkan untuk memberikan hasil yang tepat.

Baca juga: 5 Strategi Pemasaran untuk Generasi Milenial yang Ampuh

7. Manufaktur

Bidang manufaktur memiliki banyak sekali aspek yang dapat ditingkatkan dengan menerapkan ML, mulai dari jalur perakitan yang digerakkan robot hingga sistem cerdas yang dapat memprediksi kerusakan mesin. ML juga akan membantu memecahkan masalah rantai pasokan di lokasi geografis yang luas dan mengefektifkan proses pengiriman produk online.

Demikian contoh penerapan Machine Learning dalam berbagai bidang yang ada di sekitar Anda. Sistem berbasis AI seperti Machine Learning ini memang dapat mempermudah berbagai macam pekerjaan. Salah satu teknologi yang dapat digunakan untuk mempermudah pekerjaan adalah Aplikasi OCR dari AdIns. Hubungi AdIns sekarang juga untuk informasi lebih lanjut.