Panduan Pengembangan Machine Learning yang Harus Diikuti pada tahun 2024

Apa yang terlintas di benak Anda saat membaca tentang Machine Learning? Pengembangan pembelajaran mesin sesederhana mesin yang berfokus pada pembelajaran.

Namun apakah definisinya hanya sebatas uraian kecil ini?

Kemajuan teknologi di industri digital memanfaatkan algoritma AI/ML. Tren dan teknologi ini membawa keuntungan baru bagi industri bisnis di berbagai sektor.

Menurut laporan, ukuran pasar Pembelajaran Mesin memproyeksikan sekitar $31,36 miliar untuk platform global pada tahun 2028. Jadi, statistik ini menunjukkan tingginya penggunaan taktik pembelajaran mesin dalam berbagai cara.

Oleh karena itu, jika Anda juga ingin menemukan tren pengembangan pembelajaran mesin yang sedang berkembang untuk disertakan dalam bisnis Anda, kunjungi blog ini untuk menjelajahi lebih lanjut.

Tinjauan Perkembangan Pembelajaran Mesin di Pasar Digital

Kecerdasan Buatan (AI) dan Pembelajaran Mesin (ML) adalah teknologi yang lazim di sektor bisnis. Namun, Pembelajaran Mesin adalah bagian dari AI yang memungkinkan mesin belajar dari data sebelumnya. Jadi, tidak perlu mengambil keputusan apa pun tanpa perintah tambahan. Algoritme ML jauh melampaui prediksi. Sesuai laporan, pasar global pengembangan Machine Learning akan tumbuh pada tingkat CAGR sebesar 38,8% menjadi $209,91 miliar pada tahun 2029.

Ada juga berbagai algoritma yang mendukung proses pengambilan keputusan yang cerdas. Jadi, bukan untuk organisasi bisnis, Machine Learning juga penting bagi karyawan. Seiring dengan meningkatnya jumlah profesional ML, integrasi membuat segalanya menjadi mudah bagi tim manajemen.

Pentingnya Pengembangan Pembelajaran Mesin

Menurut pepatah terkenal saat ini, 'Data adalah Uang', data telah menjadi alat yang ampuh selama berabad-abad. Pada awalnya, kehadiran di koran merupakan sebuah tren, namun sekaranglah saatnya untuk menjadi tren. Jadi, peralihan dari praktik lama ke praktik baru bukanlah sebuah proses yang besar.

Keputusan-keputusan terbaru yang berbasis data menawarkan hasil maksimal bagi bisnis, mulai dari pendapatan hingga keuntungan dan keputusan bagi investor. Pembelajaran Mesin adalah kunci untuk membuka kemampuan masa depan perusahaan bisnis. Hal ini juga memungkinkan mereka untuk tetap berada di depan para pesaing di pasar digital yang sedang berlangsung.

Manfaat Integrasi Pembelajaran Mesin

1. Personalisasi

Setiap bisnis harus memiliki identitas pasar yang unik untuk membantu pengguna terhubung dengan mereka kapan saja. Di sini, Anda dapat menggunakan teknologi ML untuk mulai terhubung dengan pelanggan Anda. Sebagai teknologi yang berfokus pada masa depan, ML memberikan rekomendasi pengguna yang disesuaikan untuk mengembangkan bisnis Anda di berbagai bidang.

2. Peramalan

Pembelajaran mesin adalah teknologi terbaik untuk mendapatkan perkiraan yang lancar tentang apa pun yang digunakan bisnis. Ini membantu Anda mendapatkan informasi tentang peristiwa mendatang untuk memprediksi tren perkembangan di masa depan. Dan, antisipasinya membantu untuk tetap berada di puncak persaingan pasar digital. Peramalan bahkan memungkinkan Anda melawan risiko bisnis.

3. Otomatisasi

Ada kalanya tugas bisnis yang berulang-ulang menjadi kesibukan bagi manusia. Oleh karena itu, untuk mengoptimalkan kecepatan dan kinerja proses bisnis, Machine Learning menjadi pilihan terbaik karena berfokus pada tugas-tugas kompleks dalam waktu terbatas. Selain itu, melalui ML, Anda dapat memproses kumpulan data untuk mendapatkan hasil yang akurat dengan kecepatan tinggi.

Kasus Penggunaan Pengembangan Pembelajaran Mesin

Pengguna online menghadapi pembelajaran mesin dalam satu atau lain cara. Contoh paling umum mencakup rekomendasi produk atau konten. Baik Anda menjelajahi mesin pencari Google atau mencari video di YouTube, ketahuilah bahwa algoritme ML membantu Anda memilih.

Contoh lain melibatkan asisten virtual seperti Siri dari Apple, Alexa dari Amazon, atau Asisten Google. Mereka mengandalkan pengenalan ucapan otomatis (ASR) dan pengenalan ucapan komputer untuk menerjemahkan kata-kata manusia ke dalam format tertulis. Sekarang, Anda juga dapat melihat beberapa chatbot di situs web yang memungkinkan Anda bernavigasi dengan lebih baik dan menjawab pertanyaan pelanggan.

Tahukah Anda tentang GPT-3 Open AI? Ini adalah jaringan saraf yang dilatih pada artikel berbahasa Inggris dan menghasilkan jawaban atas perintah teks. Beberapa penggunaan ML khusus industri yang membantu bisnis berkinerja lebih baik adalah sebagai berikut-

1. E-niaga dan Ritel

Machine Learning memprediksi penjualan di masa depan agar organisasi bisnis dapat merencanakan pendapatan, persediaan, dan faktor lainnya. Teknologi ini juga menangani sejumlah besar data, memori, dan batasan waktu komputasi.

Pemilik bisnis dapat menggunakan visi komputer untuk personalisasi dan pengelolaan inventaris. Machine Learning mendeteksi penipuan dan melibatkan konsumen secara real-time untuk sistem rekomendasi guna menyesuaikan layanan periklanan dan penetapan harga.

2. Pembelajaran elektronik

Machine Learning merevolusi pendidikan dengan menyesuaikan pengalaman belajar, meningkatkan hasil siswa, dan mengoptimalkan sumber daya pendidikan. Dengan pembelajaran mesin, Anda dapat menganalisis sejumlah data untuk menemukan tren dan pola.

Selain itu, teknologi ini memungkinkan pendidik untuk menginstruksikan kebutuhan siswa dan menawarkan intervensi yang ditargetkan untuk siswa. Pembelajaran mesin juga dapat mengotomatiskan tugas administratif seperti penjadwalan dan penilaian.

3. Kesehatan

Pembelajaran Mesin membantu organisasi layanan kesehatan meningkatkan perawatan, diagnostik, dan pengalaman pasien menggunakan asisten visual, analisis citra medis, dan keperawatan virtual.

Teknologi berteknologi tinggi juga membantu mengenali suara dan ucapan yang tidak terdengar pada saat operasi. Perusahaan produksi obat menggunakan pembelajaran mesin untuk menemukan obat dalam uji coba manufaktur.

4. Keuangan

Perusahaan jasa keuangan menggunakan Machine Learning untuk penilaian risiko, perbankan yang dipersonalisasi, perdagangan algoritmik, layanan pelanggan, dan banyak lagi.

Ini juga membantu dalam pertahanan kartu kredit dan deteksi anomali untuk melindungi dari penipuan.

5. Asuransi

Perusahaan asuransi memberikan pilihan kepada nasabah sesuai dengan kebutuhannya dan pengalaman pengguna lain terhadap produk asuransi lainnya.

Manfaat Machine Learning dalam memproses klaim dan penjaminan emisi.

6. Rantai Pasokan dan Logistik

Sistem pembelajaran mesin memungkinkan perusahaan logistik dan rantai pasokan meningkatkan manajemen lalu lintas, produktivitas, optimalisasi gudang, dan keselamatan penumpang.

Teknologi ML juga menawarkan layanan seperti pemantauan lalu lintas, dukungan pengemudi, perkiraan penundaan yang tepat, dan pemeliharaan prediktif.

Manfaat dan Tantangan Teknologi Pembelajaran Mesin

Machine Learning menawarkan banyak layanan yang diperlukan untuk industri dan perusahaan.

Apalagi.

Teknologi ini menemukan informasi penting dari berbagai artikel secara efektif dan lebih cepat.

Manfaat

Berikut adalah manfaat utama bagi organisasi yang menerapkan Machine Learning dalam tugas bisnisnya.

• Menghemat waktu : Pencarian Dokumen Machine Learning memungkinkan Anda mencari jawaban dari ribuan teks yang terkait dengan pertanyaan.
• Hemat biaya : Teknologi ini menghemat uang untuk pemeliharaan peralatan dengan menyediakan pemantauan prediktif dan tindakan pencegahan.
• Produktivitas Lebih Baik : Pembelajaran mesin dapat mengoptimalkan proses bisnis menggunakan pemodelan prediktif dan perkiraan permintaan .
• Pengalaman Pengguna : Chatbots dan asisten virtual dapat menyelesaikan permintaan pelanggan dengan cepat.Itu dapat mengirimkan penawaran yang disesuaikan menggunakan analisis data pelanggan.
• Solusi Modern untuk Tantangan Bisnis Lama : Ketika pengembangan bisnis lama menjadi mahal dan sibuk, pembelajaran mesin hadir untuk melampaui batasan sistem pemrograman tradisional.

Tantangan

Meski memiliki banyak manfaat, Machine Learning tidaklah sempurna. Berikut beberapa tantangannya.

• Privasi : Tingginya kompleksitas algoritma pembelajaran mesin adalah masalah utama sektor AI.Diperlukan data dalam jumlah besar untuk melatih dan meningkatkan algoritme, yang memiliki risiko privasi. Selain itu, pelanggan mengkhawatirkan keamanan data mereka.
• Bias Pembelajaran Mesin : Jika algoritme ML yang dilatih pada kumpulan data mengecualikan populasi atau mengandung kesalahan, algoritme tersebut dapat menghasilkan model dunia yang tidak akurat atau diskriminatif.Misalnya, alat perekrutan AI Amazon memiliki bias yang tidak disengaja karena pra-pemrosesan data yang buruk.
• Penyelarasan : Beberapa pakar web khawatir teknologi AI akan menghancurkan seluruh umat manusia. Dan bagian terburuknya adalah, kita bahkan tidak bisa melihatnya sampai semuanya sudah terlambat. Ada petisi dari banyak orang untuk memperlambat pengembangan AI.

Tren Pembelajaran Mesin yang Akan Diikuti pada tahun 2024

Menurut Grand View Research atau GVR, ukuran pasar global untuk kecerdasan buatan akan meningkat menjadi $1,8 triliun pada tahun 2030.

Berikut adalah tren teratas yang dapat Anda harapkan dalam beberapa tahun ke depan dari pembelajaran mesin .

#Tren 1- Kecerdasan Buatan Agenik

Model terbaru memerlukan reaksi dari masukan manusia. Namun ada pergeseran dari model reaktif ke model proaktif. Oleh karena itu, agen AI tingkat lanjut bertindak sesuai untuk menetapkan tujuan tanpa gangguan.

Misalnya- Sistem pemantauan untuk mendeteksi tanda-tanda mencurigakan kebakaran hutan atau agen keuangan yang mengelola portofolio investasi secara dinamis dan real-time.

#Tren 2- Pembelajaran Mesin Sumber Terbuka

Demokratisasi Kecerdasan Buatan berlanjut dengan munculnya model sumber terbuka. Sumber data dari Github menemukan adanya gelombang keterlibatan kreator dengan proyek AI yang produktif.

AI sumber terbuka mengurangi biaya dan mendorong kejelasan, namun kekhawatiran tentang penyalahgunaan tetap ada.

#Tren 3- Pembelajaran Mesin Multimodal

AI baru dan terkini sangat cocok untuk melakukan pekerjaan seperti menulis teks, mengoptimalkan inventaris, dan bermain game. Namun, di tahun-tahun mendatang, hal ini berubah.

GPT-4 OpenAI memproses teks, suara, dan gambar, meniru kemampuan indera manusia dan model lain akan segera menyusul.

#Tren 4- Bayangan AI

Shadow AI, juga dikenal sebagai penggunaan AI yang tidak sah dalam organisasi bisnis. Ketika pembelajaran mesin menjadi lebih mudah diakses oleh pengguna, shadow AI menjadi ancaman. Para pakar teknologi kini prihatin dengan pelanggaran privasi data. Perusahaan kini akan memperkenalkan kebijakan teknologi AI untuk melindungi diri mereka sendiri dan pelanggan mereka.

#Tren 5- Risiko dan Etika Keamanan Machine Learning

Pembelajaran mesin mencakup banyak masalah etika. Beberapa di antaranya adalah serangan palsu, ransomware, dan phishing. Dan, pada tahun 2024 dan tahun-tahun mendatang, kita akan melihat lebih banyak kekhawatiran terhadap kemajuan teknologi.

#Tren 6- Persyaratan Pembelajaran Mesin

Bakat AI dan pembelajaran mesin akan terus meningkat pada tahun 2024. Posisi yang paling dibutuhkan adalah

• MLOps
• Pemrograman ML
• Ilmu Data
• Analisis data
• Operasi

#Trend 7- Model Generatif Perusahaan yang Dipersonalisasi

Dengan alat besar seperti ChatGPT yang mendominasi perhatian konsumen, perusahaan bisnis condong ke model yang disesuaikan. Model-model ini dirancang untuk bidang-bidang penting seperti layanan kesehatan dan keuangan serta memberikan privasi dan efisiensi.

Baris Terakhir

Pembelajaran mesin masih dianggap sebagai teknologi baru. Organisasi bisnis dapat menggunakan beberapa peluang untuk menerapkan pembelajaran mesin agar tetap berada di depan pesaing.

Teknologi ini seringkali lebih murah dari yang Anda kira. Mendapatkan pelatihan algoritma pembelajaran mendalam dari awal membutuhkan banyak usaha. Namun saat ini, terdapat paket solusi Kecerdasan Buatan yang memerlukan waktu pengembangan lebih sedikit. Ini memungkinkan Anda untuk melompat ke tahap 5 dari proses pengembangan ML.

Jadi, apakah Anda ingin memperkenalkan Machine Learning untuk mengotomatiskan organisasi bisnis Anda? Hubungi konsultasi pembelajaran mesin gratis di perusahaan pengembangan perangkat lunak terkemuka di Bangalore .Kami menyarankan peta jalan yang diinginkan kepada pemilik bisnis agar mereka dapat memperkenalkan pembelajaran mesin agar sesuai dengan kebutuhan spesifik organisasi.

Pesan janji temu dan segera hubungi kami.