Aplikasi Mobile Learning Adalah

Belajar Fundamental Machine Learning

Untuk bisa menguasai machine learning, kamu harus menguasai juga skill fundamental dari machine learning seperti:

Tipe Machine Learning Adalah:

Data yang diolah memiliki label. Jenis ini memiliki dua tipe yaitu klasifikasi dan regresi, jenis ini biasa digunakan pada aplikasi yang memprediksi kejadian di masa mendatang berdasarkan data historis.

Industri Transportasi dan Otomotif

Contoh machine learning pada industri transportasi dan otomotif adalah mobil dengan sistem berbasis artificial intelligence yang bisa memberi tahu pengemudi mengenai kerusakan suku cadang, petunjuk dan rute arah mengemudi, pencegahan kecelakaan hingga berbagai kondisi lainnya secara akurat.

Penerapan machine learning di industri keuangan biasanya digunakan untuk menganalisa kumpulan data dalam waktu yang relatif singkat untuk membuat proses transaksi lebih aman dan terjamin. Menggunakan machine learning juga pengelolaan keuangan bisa lebih efektif dan efisien.

Industri pertanian menjadi contoh machine learning yang paling banyak membawa manfaat. Dengan adanya machine learning, berbagai aspek di bidang pertanian bisa dioptimalkan mulai dari mendeteksi penyakit dan gulma, memprediksi kualitas dan hasil tanaman, hingga prediksi terkait produksi tanaman.

Praktik Tools Machine Learning

Ada beberapa tools machine learning yang bisa kamu pelajari, diantaranya:

Business Intelligence

Akhir-akhir ini, kamu dapat menemukan perusahaan yang menggabungkan kemampuan machine learning ke dalam tools dalam bidang Business Intelligence. Hal ini dianggap mampu membuat setiap tools mengidentifikasi wawasan tersembunyi secara lebih efektif. Otomatisasi antara dua dunia ini dapat mengungkap proses wawasan yang belum diketahui pebisnis di luar sana. Meskipun di luarnya sebuah bisnis punya pemasukan yang lancar, ternyata penting untuk mengungkap detail tersembunyi dari angka penjualan tersebut.

Machine learning adalah teknologi yang dapat menganalisis perbedaan antara beberapa produk dengan kinerja penjualan optimal dengan yang mengalami penurunan. Wawasan yang mampu kamu peroleh lebih cepat akan memungkinkan bisnis bertindak lebih cepat berdasarkan informasi akurat. Otomatisasi memungkinkan pengerjaan tugas-tugas dengan value tinggi ketika terjadi otomatisasi antara machine learning dengan BI.

Pengertian Mobile Apps

Mobile apps merupakan perangkat lunak berupa aplikasi yang dikembangkan menggunakan program komputerisasi untuk disematkan pada perangkat mobile seperti ponsel, tablet dan jam tangan digital.

Awal kemunculan mobile apps di tahun 2000-an, tepatnya sekitar tahun 2009. Aplikasi mobile ini merupakan pengembangan dari rancangan aplikasi yang sebelumnya belum terlalu canggih.

Mobile apps di masa kini banyak dikenal sebagai aplikasi smartphone yang rancangannya didukung dengan pemrograman yang sudah elit.

Untuk membuat sebuah aplikasi, perlu membutuhkan keahlian khusus, yang mana dalam prosesnya dibantu dengan program computer. Setiap tahun, aplikasi mobile ini selalu dikembangkan atau di upgrade untuk meningkatkan kinerjanya.

Mobile apps yang sudah dirakit dengan sempurna biasanya akan di upload di situs khusus yang berisi sekumpulan aplikasi mobil. Misal untuk smartphone android bisa mengunduh mobile apps di Playstore yang dimiliki pihak Google Corporation.

Sedangkan untuk iPhone bisa mengunduhnya di AppStore yang merupakan besutan perusahaan Apple Inc. Namun beberapa mobile apps yang belum resmi akan dirilis di situs website lain di internet.

Apa perbedaan antara aplikasi native dan aplikasi hybrid?

Aplikasi native dikembangkan khusus untuk platform tertentu (seperti iOS atau Android) menggunakan bahasa pemrograman dan alat pengembangan yang spesifik untuk platform tersebut. Mereka umumnya menawarkan kinerja yang lebih baik dan akses penuh ke fitur perangkat. Di sisi lain, aplikasi hybrid dikembangkan menggunakan teknologi web (HTML, CSS, JavaScript) dan kemudian dibungkus dalam container native. Mereka dapat berjalan di berbagai platform dengan satu basis kode, tetapi mungkin memiliki kinerja yang sedikit lebih rendah dibandingkan aplikasi native.

Reinforcement Learning

Dalam reinforcement learning, tidak ada kumpulan data yang diberikan seperti pada supervised learning dan unsupervised learning. Model belajar melalui interaksi dengan lingkungan. Terdapat 2 komponen dalam algoritma ini yaitu “agent” dan “environment”. Agent belajar secara mandiri bagaimana berinteraksi dengan lingkungan untuk dapat mencapai tujuan.

Tujuan dari algoritma reinforcement learning adalah memaksimalkan reward dari lingkungan. Contoh penggunaannya yaitu pada game dan robotika. Misalnya, sebuah perusahaan ingin membuat robot yang dapat berjalan dan menghindari rintangan yang ia temui. Maka algoritma ini akan membuat model yang bisa memaksimalkan reward ketika robot berhasil melewati rintangan tanpa bertabrakan.

Contoh lainnya, misalnya dalam game catur. Machine learning adalah agent sedangkan lawan main (pengguna game) adalah environment. Machine akan mempelajari sendiri bagaimana caranya bisa memenangkan pertandingan berdasarkan pengalaman yang ia dapat. Misalnya pengalaman ketika ia berhasil memakan benteng lawan ataupun mendapatkan skak. Dari pengalaman yang didapat, machine mempelajari pola strategi (apa yang boleh dan tidak boleh dilakukan) untuk menang.

Demikian jenis-jenis algoritma machine learning secara garis besar. Hari ini skill machine learning memang banyak dibutuhkan oleh berbagai industri, termasuk industri keuangan. Semakin banyak yang tertarik belajar machine learning untuk bersaing mendapatkan pekerjaan yang kisaran gajinya mencapai 4-25 juta dan bahkan lebih. Sebab tentunya skill ini akan menambah nilai personal branding-mu untuk mendapatkan pekerjaan dengan nilai gaji yang lebih memuaskan.

Tenang, masih belum terlambat, kok. Kamu bisa belajar tentang machine learning di Katalis.App sekarang juga. Cek info lengkapnya di sini, ya.

Machine learning adalah percabangan dari Artificial Intelligence atau AI yang fokus pada penggunaan data serta algoritma dalam meningkatkan keakuratan data. Wawasan yang dihasilkan melalui proses ini dapat mendorong pengambilan keputusan terhadap pembuatan aplikasi maupun kemajuan bisnis. Secara ideal, machine learning diperlukan dalam memengaruhi key growth metrics secara optimal. Terlebih lagi, teknologi ini sangat berperan dalam perkembangan dunia data.

Dengan pertumbuhan big data yang semakin pesat, tidak heran bila permintaan pasar dari profesi data terus meningkat. Di sinilah peran penting machine learning dalam memperhitungkan posisi big data perusahaan. Namun, meski vital dikuasai, survei dari Kaggle menunjukkan, masih sedikit tenaga profesional, khususnya Data Scientist, menguasai berbagai bidang dari machine learning, seperti supervised machine learning, unsupervised machine learning, computer vision, dan sebagainya.

Padahal, fungsi machine learning perlu diutamakan dalam dunia data. Sebagai salah satu skill yang relevan dan perlu dikuasai sebagai profesional data, baca lebih lanjut peran krusial machine learning bagi berbagai profesi yang ada. Jika kamu saat ini tertarik untuk berkarier di bidang machine learning, simak artikel ini sampai akhir untuk tahu info lengkap mengenai machine learning!