4 Contoh Penerapan Machine Learning Dalam Industri

sumber: forbes.com

Tanpa anda sadari, Machine Learning telah menjadi salah satu teknologi yang sudah melekat dalam kehidupan kita sehari-hari. Dengan menerapkan Machine Learning, kita bisa menyelesaikan banyak pekerjaan dalam waktu yang sangat singkat. Hal ini karena Machine Learning dibuat agar dapat berpikir layaknya manusia, sehingga bisa mengambil keputusan sendiri.

Machine Learning dapat diterapkan di berbagai sektor industri, mulai dari teknologi, kesehatan, transportasi, perbankan, dan masih banyak lagi. Tanpa disadari, dalam kehidupan sehari-hari kita sudah sering memanfaatkan penerapan dari Machine Learning, khususnya ketika kita menggunakan smartphone. Dengan adanya Machine Learning, banyak hal-hal yang ada di dalam hidup kita menjadi jauh lebih mudah untuk dijalankan.

Baca Juga: Bagaimana Memulai Machine Learning (Persiapan menerapkan Machine Learning)

Pada kesempatan ini kita akan berbagi ilmu tentang penerapan algoritma Machine Learning yang mungkin secara tidak sadar sering kita temukan di kehidupan sehari-hari. Langsung saja simak terus penjelasan dalam artikel ini!

1. Apakah Machine Learning Bisa Diterapkan di Semua Sektor?

Machine Learning menjadi salah satu teknologi yang cukup penting keberadaannya saat ini. Bahkan Machine Learning tidak hanya dibutuhkan oleh sektor industri digital, namun juga bidang-bidang lainnya.

sumber: dglab.id

Salah satu penyebabnya adalah, hampir semua industri mulai menggunakan teknologi digital yang bisa menghasilkan banyak data, tentunya akan sangat disayangkan jika data ini tidak bisa diubah menjadi dasar pembuatan keputusan untuk bisnisnya.

Dengan menggunakan Machine Learning, anda yang bekerja sebagai praktisi data akan bisa memproses dan menganalisis data yang berukuran besar dan dengan tipe data yang bervariasi dalam waktu yang lebih singkat.

Baca juga : Mengenal Deep Learning dan Contoh Algoritma Deep Learning

2. Bidang Otomotif: Sistem Autopilot pada Mobil

sumber: dglab.id

Contoh industri pertama yang mulai memanfaatkan Machine Learning adalah industri otomotif. Beberapa pemanfaatan tersebut adalah:

Quality Control, dengan memanfaatkan Machine Learning proses quality control bisa menjadi lebih cepat karena bisa menggunakan Image Recognition serta Anomaly Detection untuk melihat produk yang tidak normal.

Mobil tanpa driver, hal ini karena mobil tersebut telah dilengkapi oleh teknologi sensor dan juga Machine Learning. Mobil tersebut bisa memprediksi 1000 objek yang berbeda sehingga bisa menghindari objek ketika menyetir.

Perawatan prediktif. Dengan memanfaatkan teknologi Machine Learning, pengguna bisa mengetahui kapan kendaraannya harus dilakukan perawatan, seperti penggantian air radiator, dan lain-lain.

3. Bidang Platform Digital: Facebook dan IG ads

dglab.id

Anda pasti pernah berselancar untuk mencari suatu barang atau informasi via Google. Tak berapa lama kemudian, ketika kita membuka Instagram, muncul iklan barang yang sama dengan yang kita cari sebelumnya di Google. 

Di sinilah peran Machine Learning diterapkan dimana iklan produk yang muncul di media sosial ini terkait dengan histori pencarian yang dilakukan sebelumnya. 

Baca Juga: Memahami 4 Teknik Analisis Data dan Cara Penggunaannya

Google mengumpulkan riwayat browsing yang pernah kita lakukan kemudian diolah dan dijadikan prediksi untuk rekomendasi produk yang muncul di akun Instagram kita sebagai sebuah iklan.

4. Bidang Perbankan: Penargetan Pemegang Rekening

dglab.id

Algoritma Machine Learning membantu perusahaan untuk menemukan bahwa customer terbaik mereka adalah nasabah yang memiliki saldo dan pinjaman besar.

Wells Fargo, sebuah perusahaan jasa keuangan multinasional Amerika menggunakan algoritma machine learning dan segmentasi pelanggan untuk mengidentifikasi bahwa sekelompok ibu rumah tangga di Florida dengan kehadiran media sosial yang luas adalah pelanggan perbankan yang paling berpengaruh dan menjadi target nasabah yang paling menguntungkan.

5. Bidang Pertanian: Meningkatkan Efisiensi Bertani

Pemanfaatan Machine Learning dapat membantu meningkatkan produksi panen yang dilakukan oleh petani. Hal ini dikarenakan data yang digunakan oleh Machine Learning dapat membantu petani dalam membuat keputusan kapan waktu yang tepat untuk menanam, atau waktu yang tepat untuk panen.

Jenis benih apa yang akan ditanam dan lain sebagainya. Dengan begitu, persentase petani mengalami gagal panen akan semakin berkurang.

Dengan adanya teknologi Machine Learning, pekerjaan petani menjadi lebih mudah dan efisien. Petani dapat dengan mudah menyelesaikan proses bertani dengan waktu yang lebih cepat karena teknologi yang digunakan dapat menyelesaikan keseluruhan tugas secara otomatis. 

Dengan dimulainya penerapan Machine Learning di bidang pertanian, tentunya akan mulai bermunculan inovasi-inovasi baru yang akan mempermudah pekerjaan para petani. Dengan begitu ketahanan pangan di Negara Indonesia menjadi lebih kuat.

Baca juga : Pengertian Berfikir Kritis Dan Kerangka beserta Contohnya (Critical Thinking)

Melihat penerapan Machine Learning yang ternyata cukup banyak dan dekat dengan kehidupan manusia, tidak bisa dipungkiri menyebabkan meningkatnya kebutuhan akan praktisi data. Apakah menjadi praktisi data harus punya background IT? Jawabannya, teman-teman dari non IT juga bisa menjadi praktisi data. 

Lokasi:

Berbagi :