Machine Learning (ML) telah menjadi topik yang semakin populer dan penting dalam dunia teknologi saat ini. Meskipun Machine Learning sudah lama ada, baru-baru ini teknologi tersebut mendapatkan sorotan lebih besar karena kemampuannya dalam mengatasi permasalahan yang sulit untuk dipecahkan oleh manusia dengan cepat dan efektif.
Menurut Forbes, Machine Learning diprediksi akan terus berkembang dalam sepuluh tahun ke depan. Banyak bisnis besar yang mulai memanfaatkan Machine Learning untuk meningkatkan efisiensi dan keuntungan mereka. Misalnya, perusahaan seperti Amazon, Google, dan Netflix menggunakan Machine Learning untuk memberikan rekomendasi produk dan hasil pencarian yang lebih akurat dengan mempelajari pola pencarian pengguna.
Maka dari itu, untuk memanfaatkan Machine Learning dengan maksimal, penting bagi Anda untuk memahami apa itu Machine Learning dan bagaimana cara kerjanya pada artikel berikut ini.
Apa Itu Machine Learning?
Machine Learning adalah turunan dari Artificial Intelligence yang berkaitan dengan pengembangan suatu sistem komputer yang mampu belajar dari data yang diberikan, tanpa perlu diprogram secara eksplisit. Dalam Machine Learning, sistem komputer dirancang untuk menemukan pola dalam data dan memperbaiki kinerja mereka berdasarkan pengalaman atau data yang diberikan.
Singkatnya, tujuan utama dari Machine Learning adalah untuk membangun sistem atau model yang dapat digunakan untuk membuat prediksi atau keputusan secara akurat berdasarkan data yang diberikan. Selain itu, Machine Learning juga dapat digunakan dalam berbagai bidang seperti face recognition, penerjemahan bahasa, pengenalan suara, analisis data, dan banyak lagi.
Bagaimana Cara Kerja dari Machine Learning?
Machine Learning bekerja dengan menggunakan model matematika dan algoritma yang dirancang untuk mempelajari pola-pola atau keteraturan pada data yang diberikan. Ada tiga tahap utama dalam cara kerja Machine Learning, di antaranya sebagai berikut.
1. Data Preparation
Tahap ini meliputi pengumpulan, pembersihan, dan pengolahan data untuk membuatnya siap digunakan oleh algoritma Machine Learning. Data yang digunakan harus memiliki kualitas yang baik dan representatif, sehingga model yang dihasilkan dapat menghasilkan hasil yang akurat.
2. Model Training
Tahap ini melibatkan pemilihan algoritma Machine Learning yang paling cocok untuk data yang digunakan dan pelatihan model menggunakan data yang telah dipersiapkan sebelumnya. Pada tahap ini, model diprogram untuk mengidentifikasi pola atau keteraturan pada data dan membuat keputusan berdasarkan pola-pola tersebut.
3. Model Testing and Tuning
Tahap ini melibatkan pengujian dan penyetelan model untuk memastikan bahwa model memberikan hasil yang akurat dan sesuai dengan kebutuhan. Hasil model diuji dengan menggunakan data baru dan perbaikan dilakukan jika ditemukan kesalahan atau ketidakakuratan pada hasil yang dihasilkan.
Nah, bagi Anda yang tidak mau repot melewati tiga tahap berikut saat mengimplementasikan Machine Learning, AWS Machine Learning menjadi pilihan tepat. Layanan ini menawarkan sejumlah fitur dan keuntungan bagi developer yang ingin mengembangkan dan menerapkan Machine Learning secara mudah, cepat, dan efisien.
AWS Machine Learning Jadi Solusi Tepat untuk Bisnis Anda
AWS Machine Learning adalah layanan yang disediakan oleh Amazon Web Services (AWS) untuk membantu Anda membangun dan menjalankan model Machine Learning di lingkungan cloud, sehingga Anda tidak perlu mengelola infrastruktur yang kompleks.
Dengan AWS Machine Learning, pengguna dapat membangun model klasifikasi, dan clustering, serta melakukan analisis prediktif dan deteksi anomali. Layanan ini juga menyediakan fitur otomatisasi pengolahan data, pemilihan model otomatis, dan pengiriman model otomatis.
Selain itu, AWS Machine Learning mendukung bahasa pemrograman seperti Python, R, Java, dan menyediakan Application Programming Interface (API) untuk integrasi dengan aplikasi. Dengan AWS Machine Learning, Anda dapat mengoptimalkan performa model dengan menyediakan data training yang cukup dan memilih algoritma yang tepat.
4 Keuntungan Menggunakan AWS Machine Learning
Keunggulan dari AWS Machine Learning adalah kemampuannya untuk memproses data yang besar dan rumit dengan cepat dan akurat. Hal ini memungkinkan pengambilan keputusan berdasarkan data yang akurat dan bukan sekedar spekulasi atau asumsi. Selain itu, berikut empat keuntungan menggunakan AWS Machine Learning, di antaranya.
1. Percepat Inovasi
Menyediakan solusi MLOps untuk mengotomatiskan proses ML, sehingga mempercepat pengembangan model ML.
2. Fitur Keamanan Lengkap
Menawarkan rangkaian lengkap fitur keamanan dan tata kelola AWS untuk membantu organisasi Anda dengan persyaratan keamanan yang mungkin berlaku untuk beban kerja ML.
3. Tingkat Keahlian Machine Learning
Memungkinkan developer dan data scientist untuk mengembangkan model ML sesuai keinginan mereka, dengan menawarkan lingkungan pengembangan terintegrasi dan kemampuan untuk membuat ML secara otomatis.
4. Mengurangi Biaya
Mengoptimalkan infrastruktur secara otomatis dan meningkatkan pemanfaatan sumber daya, sehingga dapat mengurangi total biaya kepemilikan hingga lebih dari 54 persen dibandingkan opsi yang dikelola sendiri.
4 Contoh Penggunaan AWS Machine Learning Bagi Bisnis
AWS Machine Learning memiliki banyak contoh penerapannya di berbagai bidang, seperti face recognition, pengenalan suara, analisis data keuangan, translate, pengenalan citra, dan lain-lain. Selain itu, dalam pengembangannya teknologi AWS Machine Learning memiliki beberapa manfaat lain.
1. Analisis Gambar Secara Akurat
Anda dapat mengembangkan model visi komputer yang dapat digunakan untuk berbagai kasus penggunaan seperti deteksi objek, diagnosis medis, dan mengemudi secara otonom. Contohnya, layanan kesehatan dapat menggunakan SageMaker untuk meningkatkan diagnosis pasien dan mengurangi subjektivitas dalam diagnosis, serta mengurangi beban kerja ahli patologi.
2. Pemrosesan Teks Otomatis
Amazon SageMaker dapat memproses dan menganalisis data secara otomatis dari dokumen tulisan tangan dan elektronik sehingga memungkinkan Anda untuk menganalisis dokumen dengan lebih cepat, akurat, dan hemat biaya.
3. Deteksi Anomali dengan Cepat
Anda dapat mengedentifikasi anomali dalam data untuk berbagai aplikasi seperti deteksi penipuan dan pemeliharaan prediktif. Misalnya, identifikasi transaksi mencurigakan sebelum terjadi menggunakan ML Amazon SageMaker.
4. Berikan Rekomendasi yang Dipersonalisasi
Menyediakan algoritma ML bawaan, seperti factorization machine. Anda juga dapat menggunakan SageMaker Autopilot untuk membuat model personalisasi secara otomatis dan menerapkannya hanya dengan beberapa klik.
Baca Juga: Migrasi ke AWS Cloud Dorong Efisiensi DGW Group
Dapatkan Layanan Machine Learning dari AWS di CDT
CDT sebagai authorized advanced partner AWS di Indonesia, menyediakan berbagai solusi AWS Machine Learning untuk membantu membuat prediksi atau keputusan secara akurat berdasarkan data yang diberikan. Selain itu, CDT akan membantu Anda memilih produk dan layanan hingga proses implementasi, sesuai kebutuhan bisnis Anda. Info lebih lanjut, hubungi dengan klik di sini.
Penulis: Ary Adianto
Content Writer CTI Group
