Apa itu 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 algoritma internal komputer tetap terkini, terlepas dari perubahan ekonomi dunia.
Pembelajaran Mesin Dijelaskan
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 yang progresif. Perusahaan dan pemerintah menyadari wawasan besar yang dapat diperoleh dari memanfaatkan data besar tetapi kekurangan sumber daya dan waktu yang dibutuhkan untuk menyisir kekayaan informasi. Dengan demikian, langkah-langkah intelijen buatan digunakan oleh berbagai industri 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.
Aplikasi Pembelajaran Mesin
Berbagai aplikasi data pembelajaran mesin dibentuk melalui algoritma yang kompleks atau kode sumber yang dibangun ke dalam mesin atau komputer. Kode pemrograman ini membuat model yang mengidentifikasi data dan membangun prediksi di sekitar data yang diidentifikasi. Model ini menggunakan parameter yang dibangun dalam algoritma untuk membentuk pola untuk proses pengambilan keputusannya. Ketika data baru atau tambahan tersedia, algoritma secara otomatis menyesuaikan parameter untuk memeriksa perubahan pola, jika ada. Namun, modelnya tidak boleh berubah.
Pembelajaran mesin digunakan di berbagai sektor karena berbagai alasan. Sistem perdagangan dapat dikalibrasi untuk mengidentifikasi peluang investasi baru. Platform pemasaran dan e-niaga dapat disesuaikan untuk memberikan rekomendasi yang akurat dan personal kepada pengguna mereka berdasarkan riwayat pencarian internet pengguna atau transaksi sebelumnya. Lembaga pemberi pinjaman dapat menggabungkan pembelajaran mesin untuk memprediksi kredit 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 ketika bisnis dan pemerintah menjadi lebih sadar akan peluang yang disajikan data besar.
Bagaimana Pembelajaran Mesin Bekerja
Bagaimana pembelajaran mesin bekerja dapat dijelaskan dengan lebih baik dengan ilustrasi di dunia keuangan. Secara tradisional, pemain investasi di pasar sekuritas seperti peneliti keuangan, analis, manajer aset, 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 manusia dalam jangka waktu tertentu. Di sinilah pembelajaran mesin masuk
Perusahaan manajemen aset dapat menggunakan pembelajaran mesin dalam analisis investasi dan bidang penelitiannya. Katakanlah manajer aset hanya berinvestasi di saham pertambangan. Model yang dibangun dalam sistem memindai web dan mengumpulkan semua jenis peristiwa berita dari bisnis, industri, kota, dan negara, dan informasi yang dikumpulkan ini merupakan 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 hanya mengekstrak data tentang perusahaan pertambangan, kebijakan peraturan di sektor eksplorasi, dan peristiwa politik di negara-negara tertentu dari kumpulan data. Katakanlah perusahaan pertambangan XYZ baru saja menemukan tambang berlian di sebuah kota kecil di Afrika Selatan, aplikasi pembelajaran mesin akan menyoroti ini sebagai data yang relevan. Model kemudian dapat menggunakan alat analisis yang disebut prediktif analytics untuk membuat prediksi apakah industri pertambangan akan menguntungkan untuk jangka waktu tertentu, atau saham pertambangan mana yang cenderung meningkat nilainya pada waktu tertentu. Informasi ini disampaikan kepada manajer aset untuk menganalisis dan membuat keputusan untuk portofolionya. Manajer aset dapat membuat keputusan untuk menginvestasikan jutaan dolar ke dalam saham XYZ.
Setelah peristiwa yang tidak menguntungkan, seperti penambang Afrika Selatan mogok, algoritma komputer menyesuaikan parameternya secara otomatis untuk membuat pola baru. Dengan cara ini, model komputasi yang dibangun di dalam mesin tetap terkini bahkan dengan perubahan dalam peristiwa dunia dan tanpa perlu manusia untuk mengubah kode untuk mencerminkan perubahan. Karena manajer aset menerima data baru ini tepat waktu, mereka dapat membatasi kerugiannya dengan keluar dari saham.
