Perkembangan teknologi artificial intelligence (AI) atau kecerdasan buatan berkembang begitu cepat. Akan tetapi, belum banyak yang mengetahui jika teknologi AI memiliki beberapa cabang, salah satunya machine learning. Machine learning adalah salah satu cabang AI yang menarik banyak perhatian.
Adanya cabang teknologi AI ini untuk mempersempit ruang lingkup saat pengembangan maupun belajar AI. Pada dasarnya AI memiliki ruang lingkup yang sangat luas. Berikut penjelasan lebih lengkap tentang apa itu machine learning yang perlu dipahami.
TOPIK UTAMA
Pengertian Machine Learning
Secara umum, machine learning adalah salah satu cabang ilmu komputer dan juga bagian dari kecerdasan buatan (AI). Fokus dari machine learning ini adalah membuat algoritma untuk bisa terus mempelajari data dan juga masukan yang ada.
Hasil dari cabang AI ini adalah terjadinya peningkatan akurasi tanpa menggunakan pemrograman tertentu dari masa ke masa. Penggunaan machine learning ini sangatlah luas, termasuk dalam identifikasi gambar, pemrosesan gambar, pemrosesan suara, analisis data dalam dunia bisnis dan sebagainya.
Contoh nyata dari penggunaan machine learning adalah rekomendasi produk atau jasa yang sesuai dengan preferensi konsumen. Seperti gaya hidup, tingkat pendapatan, pendidikan dan sebagainya.
Kegunaan Machine Learning
Kamu perlu tahu apa kegunaan dari machine learning. Dimana ada banyak kegunaan atau manfaat yang dirasakan oleh pengguna dari machine learning. Berikut beberapa kegunaan tersebut:
Pertama, machine learning bisa digunakan untuk proses prediksi dan juga analisis data lebih akurat, cepat serta tepat berdasarkan data historis yang sudah ada. Misalnya analisis risiko keuangan perusahaan, kinerja produk dan sebagainya.
Manfaat berikutnya yaitu bisa digunakan untuk membantu layanan kepada pelanggan yang lebih personal. Dengan begitu, maka Kamu bisa lebih mengetahui apa sebenarnya yang diinginkan oleh konsumen. Terutama di industri travel, retail maupun media.
Dengan menggunakan machine learning maka kebutuhan terhadap big data akan terpangkas dan bisa dilakukan secara simultan. Hal ini akan membuat machine learning bisa meningkat efisiensi dan juga mengoptimalkan pelayanan konsumen. Selain itu, juga meningkatkan efisiensi di tingkat produksi.
Kegunaan machine learning selanjutnya yaitu bisa meningkatkan kualitas layanan maupun proses bisnis dan juga meningkatkan pengalaman konsumen yang lebih baik. Hal ini dikarenakan adanya otomatisasi bisa meminimalisir kesalahan yang dilakukan oleh manusia.
Memudahkan analisa data yang lebih komprehensif merupakan kegunaan terakhir dari mesin pembelajaran. Analisis data yang lebih besar bisa dilakukan dengan mudah menggunakan mesin ini sehingga membantu dalam proses pengambilan keputusan lembaga keuangan.
Cara Kerja Machine Learning
1. Tahap Pertama
Adalah data yang berkaitan ataupun relevan dengan apa yang menjadi tujuan pemrograman.
2. Tahap Kedua
Proses persiapan data yang sudah dikumpulkan. Adapun data yang diproses adalah data mentah, pembersihan data hingga pemberian label data yang dibutuhkan.
3.Tahap Ketiga
Pemilihan model yang nantinya digunakan. pada tahap ini tergantung pada jenis maupun sifat data yang akan dipelajari. Memilih model yang tepat maka hasilnya juga akan lebih akurat.
4. Tahap Keempat
Tahap model proses pelatihan ini bertujuan untuk melakukan optimasi parameter internal. Proses ini akan berjalan berdasarkan data-data yang diberikan.
5. Tahap Kelima
Merupakan model evaluasi setelah proses pelatihan modal. Tujuannya untuk meningkatkan validasi data yang tidak digunakan saat pelatihan
6. Tahap Keenam
Tahap keenam adalah proses penggunaan model. Proses ini dilakukan setelah melalui proses evaluasi model dan model tersebut dipastikan bisa bekerja dengan baik. Modal yang dipilih bisa digunakan dalam menghasilkan prediksi dan juga output data yang diberikan
7. Tahap Ketujuh
Adalah tahapan pemantauan dan juga perbaikan. Pada tahap ini model yang dipilih akan terus memperingatkan dan juga diperbaiki gar model tetap relevan dan akurat.
Apa Itu Skor Kredit?
Credit score atau skor kredit adalah salah satu indikator yang menggambarkan risiko kredit seorang calon peminjam atau debitur. Semakin tinggi nilai skor kredit mk semakin rendah risiko yang dimiliki.
Skor kredit merupakan sebuah sistem yang diterapkan oleh lembaga pembiayaan untuk menilai layak tidaknya calon peminjam saat mengajukan pinjaman. Kriteria penilaian yang dilihat adalah usia, pekerjaan, status perkawinan, masa kerja dan juga jabatan. Fungsi utama sistem ini adalah membantu pemberi pinjaman dalam melakukan proses verifikasi terhadap besaran kredit yang diajukan calon peminjam.
Supaya proses membuat model risiko kredit bisa dilakukan dengan mudah, Kamu bisa menggunakan Ascore.ai. Kenapa harus Ascore.ai? pasalnya Ascore.ai memiliki teknologi kecerdasan buatan untuk menilai risiko kredit.
Ascore merupakan perusahan yang membantu lembaga keuangan untuk melakukan kredit underwriting dan juga melakukan keputusan pembiayaan (credit decisioning). Hubungi pihak Ascore sekarang juga untuk memperkenalkan solusi credit scoring.
Nah itulah informasi tentang apa itu machine learning, mulai dari pengertian, kegunaan dan tahapan-tahapannya. Semoga bermanfaat ya! (DW)
