Cara Melatih Naga Anda: Memulai Pembelajaran Mesin – PromptCloud

Kecerdasan buatan telah menemukan jalannya ke dalam teknologi sehari-hari yang kita gunakan untuk beberapa waktu sekarang. Jika Anda pernah bertanya-tanya bagaimana rekomendasi produk oleh Amazon sangat relevan bagi Anda, jawabannya adalah AI. Sistem kecerdasan buatan bekerja seperti sulap, tetapi untuk membuat sistem AI yang baik, Anda harus memiliki kumpulan data yang relevan dan besar. Algoritme pembelajaran mesin harus diisi dengan data, dan semakin banyak data yang Anda berikan, semakin baik pekerjaannya. Mari kita lihat sekilas cara kerja pembelajaran mesin.

Komponen sistem Pembelajaran Mesin

Setiap sistem pembelajaran mesin memiliki tiga komponen utama:

Model: Komponen yang menangani identifikasi dan prediksi.

Parameter: Faktor atau sinyal yang digunakan untuk membentuk keputusan.

Pembelajar: Sebuah sistem yang membuat perubahan pada parameter yang pada gilirannya menghasilkan modifikasi model, dengan mengambil petunjuk dari perbedaan prediksi dan hasil.

Mari kita ambil contoh dunia nyata untuk memahami konsep dengan lebih baik. Pertimbangkan bahwa Anda seorang guru yang mencoba mengidentifikasi jumlah waktu optimal yang harus dihabiskan siswa untuk belajar untuk mendapatkan nilai terbaik dalam ujian. Mari kita lihat bagaimana hal ini dapat diselesaikan dengan mengambil bantuan dari pembelajaran mesin.

Membangun model

Seperti yang kita bahas, semuanya dimulai dengan model. Awalnya, manusia yang membangun sistem ML harus memberinya model untuk memulai. Dalam kasus kami, guru dapat berasumsi bahwa belajar selama lima jam harus memberikan nilai ujian terbaik.

Model selanjutnya akan bergantung pada parameter yang disediakan untuk membuat perhitungan dan menyesuaikan diri. Di sini, parameternya adalah nilai ujian yang diterima dan jam yang dihabiskan untuk belajar. Sesuatu seperti ini:

0 jam = skor 50%
1 jam = 60% skor
2 jam = skor 70%
3 jam = skor 80%
4 jam = skor 90%
5 jam = skor 100%

Sistem ML akan mengungkapkan hal di atas dalam persamaan matematis untuk mengembangkan garis tren dari hasil yang diharapkan.

Belajar dari konflik

Sekarang kita memiliki model awal, saatnya untuk memasukkan parameter. Anda harus memberi makan model dengan data, yang akan menjadi 'nilai ujian dan jam belajar' untuk siswa yang berbeda. Seperti yang diharapkan, skor input tidak akan sama persis dengan model yang diprogram secara manual. Hasil aktual akan lebih tinggi atau lebih rendah dari garis tren yang diprediksi.

Situasi konflik inilah yang memicu aktivitas pembelajaran dalam sistem pembelajaran mesin.

Proses belajar

Data yang diumpankan ke sistem pembelajaran mesin adalah apa yang kami sebut 'kumpulan data pelatihan' dan digunakan oleh komponen pembelajar dalam sistem pembelajaran mesin untuk melatih dan mengoptimalkan model agar lebih baik.
Dalam kasus kami, pelajar akan membandingkan nilai input dan memeriksa seberapa jauh mereka dari model awal. Pelajar kemudian menggunakan matematika kompleks untuk memodifikasi model agar lebih sesuai dengan data aktual. Modelnya mungkin diubah menjadi seperti ini:

0 jam = skor 45%
1 jam = skor 55%
2 jam = 65% skor
3 jam = skor 75%
4 jam = skor 85%
5 jam = skor 95%
6 jam = skor 100%

Prediksi telah diubah dan itu menunjukkan bahwa 6 jam belajar diperlukan untuk mencapai skor terbaik pada tes ini. Dengan cara ini, pelajar terus membuat perubahan kecil dan relevan pada model karena mendapatkan lebih banyak data. Karena proses ini diulang beberapa kali, prediksi mencapai skor kepercayaan yang cukup baik dan ini berarti sistem ML telah berhasil. Keakuratan prediksinya sangat dipengaruhi oleh jumlah data yang diterimanya. Ini adalah contoh sederhana dan kasus penggunaan dunia nyata mungkin jauh lebih kompleks. Anda dapat mempelajari lebih lanjut tentang aspek teknis pembelajaran mesin dari blog terbaru kami di sepuluh kerangka kerja pembelajaran mesin teratas .

Aplikasi ML di industri besar

Pembelajaran mesin dapat diterapkan ke hampir semua vertikal industri untuk membawa perubahan dan pertumbuhan radikal. Mari kita lihat beberapa aplikasi populer dari domain utama.

Buat pencarian yang berpusat pada pelanggan: Bukankah lebih bagus jika mesin pencari e-commerce bisa berpikir persis seperti manusia? Salah satu masalah umum dengan pencarian e-commerce adalah pengguna meninggalkan portal eCommerce karena hasil produk yang dikembalikan oleh situs untuk pencarian tertentu tidak relevan. Masalah ini dapat diselesaikan dengan memanfaatkan pemrosesan bahasa alami untuk mengontekstualisasikan dan mempersempit makna kueri penelusuran, sehingga meningkatkan pengalaman penelusuran e-niaga.

Menargetkan ulang pelanggan potensial: Penargetan ulang adalah cara yang bagus untuk membawa kembali pelanggan yang meninggalkan keranjang tanpa memeriksa atau mengunjungi halaman produk tertentu beberapa kali, tanpa bergerak. Dengan secara cerdas mengidentifikasi maksud dari pembelanja eCommerce, Anda dapat mengirimi mereka penawaran yang tidak dapat mereka tolak. Ini adalah cara yang bagus untuk melipatgandakan tingkat konversi Anda tanpa banyak usaha.

Identifikasi prospek target yang luar biasa: Mengidentifikasi prospek potensial Anda yang tinggi adalah kunci untuk menghasilkan lebih banyak pendapatan. Dengan penggunaan pembelajaran mesin untuk menganalisis pola pembelian pelanggan Anda, Anda dapat dengan mudah melihat prospek yang luar biasa dan menargetkan mereka dengan presisi yang ditingkatkan, sehingga meningkatkan perolehan prospek Anda.

Tingkatkan rekomendasi untuk pelanggan: Mesin rekomendasi dibuat untuk mencatat pola pembelian pelanggan untuk merekomendasikan produk yang kemungkinan akan mereka butuhkan selanjutnya. Contoh sederhana adalah saran kasing telepon kepada seseorang yang baru saja membeli smartphone baru. Relevansi rekomendasi akan sangat tinggi mengingat sudah ada tambang emas data historis yang tersedia tentang pola pembelian pelanggan.

Mengatasi ulasan palsu: Ulasan pelanggan, baik positif maupun negatif akan memengaruhi keputusan pembelian pembeli eCommerce. Merek diketahui terlibat dalam menyebarkan ulasan negatif untuk menjatuhkan pesaing mereka. Banyak pengecer eCommerce mulai menggunakan kecerdasan buatan untuk melawan ulasan palsu dengan menekankan ulasan yang terverifikasi dan bermanfaat.

Menarik Bakat: Mengidentifikasi dan menarik bakat yang relevan dengan bantuan AI telah mengalami peningkatan dalam beberapa tahun terakhir. Linkedin, misalnya, menggunakan pembelajaran mesin untuk merekomendasikan pekerjaan dengan mencocokkannya dengan keterampilan dan kualifikasi kandidat. Situs pekerjaan populer lainnya seperti Glassdoor, Seek, dan Indeed juga menggunakan algoritme pembelajaran mesin serupa untuk membuat peta interaksi dari penelusuran, postingan, klik, dan koneksi pengguna sebelumnya. Anda dapat mempelajari lebih lanjut tentang pencocokan pekerjaan dan cara kerjanya di sini.

Deteksi Atrisi: Memahami karyawan dan mengapa mereka memutuskan untuk pergi atau tinggal di perusahaan adalah salah satu pertanyaan utama dalam analitik SDM. Mengidentifikasi risiko gesekan menuntut pengenalan pola tingkat lanjut dan serangkaian variabel yang harus diatur secara khusus untuk perusahaan yang bersangkutan. Dengan bantuan pembelajaran mesin, titik-titik yang tampaknya jauh dapat dihubungkan dalam hitungan detik, membebaskan waktu perwakilan SDM untuk fokus meminimalkan risiko daripada mengidentifikasinya.

Pelacakan dan penilaian pelamar: Di perusahaan yang menerima pelamar dalam jumlah besar, pelacakan dan penilaian adalah beban kerja berat yang hanya dapat diminimalkan dengan penggunaan pembelajaran mesin. Sementara pencarian bakat terbaik sedang meningkat, banyak perwakilan SDM telah mulai menggunakan penilaian berbasis algoritmik untuk membuat tugas lebih cepat dan efisien secara signifikan.

Penetapan harga dan perkiraan tarif dinamis: Harga hotel dan tarif penerbangan berubah dalam sekejap mata dan juga dapat sangat bervariasi tergantung pada penyedia layanan. Perubahan ini tidak dapat dilacak secara manual. Oleh karena itu, layanan scraping web dimanfaatkan untuk memantau perubahan harga dan data ini digunakan untuk memprediksi tarif di masa mendatang dan untuk menyempurnakan strategi penetapan harga. Dengan data harga historis yang Anda inginkan, Anda dapat membuat algoritme pembelajaran mesin yang mampu memprediksi perubahan harga di masa mendatang. Parameter input dapat mencakup tren musiman, penawaran khusus, pertumbuhan permintaan, dan pesaing aktif.

Unduh kumpulan data perjalanan dari DataStock

Asisten perjalanan cerdas: Karena kenyamanan adalah raja di dunia yang bergerak cepat saat ini, layanan cerdas yang didukung oleh AI semakin populer di banyak industri. Pemesanan perjalanan adalah salah satu area di mana otomatisasi yang didukung oleh algoritme dapat sangat membantu. Bot cerdas dapat dilatih untuk mendengarkan rencana perjalanan Anda dan membuat pemesanan untuk Anda. Asisten virtual bertenaga AI bahkan terintegrasi ke dalam aplikasi IM populer seperti Facebook Messenger, Telegram, Skype, dan Slack. Dengan ini, pengguna dapat melakukan banyak hal seperti menemukan penawaran termurah, membuat reservasi hotel, dan memesan penerbangan. Asisten cerdas semacam itu juga dapat memberikan saran berharga kepada pengguna tentang tujuan populer, tempat makan, tempat wisata, dan banyak lagi.

Data pelatihan untuk pembelajaran mesin

Sekarang setelah konsep pembelajaran mesin lebih jelas bagi Anda, inilah saatnya untuk menerapkannya dalam bisnis Anda dan menuai manfaat yang tak terhitung banyaknya. Dalam semua aplikasi AI yang inovatif, satu hal yang tetap umum adalah data pelatihan. Anda akan memerlukan pasokan data yang konstan untuk melatih sistem pembelajaran mesin Anda karena ini adalah komponen paling vital dari sistem pembelajaran mesin dengan segala cara.

Kumpulan data pelatihan harus segar, relevan, dan berkualitas baik agar sistem pembelajaran mesin Anda menjadi berguna. Saat mencari kumpulan data pelatihan , Anda dapat memeriksa DataStock yang memungkinkan Anda mengunduh kumpulan data yang komprehensif, bersih, dan siap pakai dari berbagai industri seperti E-niaga, Perekrutan, Perjalanan, Perawatan Kesehatan, dan rahasia.