6 Tren Pembelajaran Mesin Teratas Pada 2022

Jika kita melihat struktur teknologi, maka pembelajaran mesin pasti jatuh sebagai bagian dari kecerdasan buatan. Pembelajaran mesin menghasilkan algoritme yang membantu mesin mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang data dan mengambil keputusan berdasarkan data. Misalnya, pengujian perangkat lunak adalah contoh klasik penerapan pembelajaran mesin di banyak organisasi, termasuk raksasa seperti Google, Apple, Facebook, dan seterusnya.

Menurut beberapa analis, mereka mengantisipasi bahwa pembelajaran mesin akan mendapatkan popularitas besar pada tahun 2024, dengan dorongan maksimum pada tahun 2022 dan 2023.

Mengapa teknologi pembelajaran mesin dikembangkan adalah sesuatu yang cukup teknis, tetapi alasan mendasar pengembangan teknologi ini adalah untuk menciptakan metode yang akan membantu pengembang dan profesional TI dalam menghasilkan aplikasi dan solusi dengan cepat. Oleh karena itu, teknologi ini dikembangkan untuk memudahkan pekerjaan penguji yang mengerjakan variabel dalam jumlah besar, yang mungkin berada di luar jangkauan kapasitas manusia. Sebagai hasil dari alat pembelajaran mesin ini, kemungkinan mendapatkan jawaban yang akurat lebih tinggi dan para profesional dapat menganalisis jawaban dengan benar dan menarik kesimpulan yang tepat.

Tunduk pada alat ini, kecerdasan buatan memiliki peluang untuk membuat rangkaian jaringan sarafnya sendiri. Ini pada dasarnya berarti memberikan model AI untuk membuat replika otak manusia. Model semacam ini membantu dalam mendapatkan pengalaman dan menghilangkan segala jenis ambiguitas dan kesalahan di masa depan.

Tujuan utama pembelajaran mesin adalah untuk menghilangkan secara total atau sebagian segala jenis pemeriksaan manusia. Ini lebih lanjut memungkinkan penguji untuk sepenuhnya mengotomatiskan segala jenis proses analitik yang kompleks. Dengan demikian, kita dapat mengatakan bahwa pembelajaran mesin digunakan untuk membuat prediksi yang akurat.

Penggunaan pembelajaran mesin mencakup banyak area, domain, dan aktivitas. Kasus penggunaan pembelajaran mesin dapat dilihat di sektor-sektor seperti bank, restoran, unit manufaktur, dan bahkan pompa bensin.

Mari kita lihat beberapa tren pembelajaran mesin yang akan datang di tahun 2022 dan seterusnya, dalam hal teknologi pembelajaran mesin.

1. Internet of Things dan Pembelajaran Mesin

Tren pembelajaran mesin pertama dan terpenting di mana sebagian besar profesional teknologi sangat menantikan tren khusus ini. Perkembangan di ruang ini akan berdampak signifikan pada adopsi 5G, menjadi dasar untuk IoT. Karena 5G memiliki kecepatan jaringan yang luar biasa, perangkat akan dapat menerima dan mentransfer informasi dengan kecepatan yang lebih cepat. Melalui perangkat IoT, perangkat lain di jaringan dapat terhubung menggunakan internet. Setiap tahun kami melihat lonjakan besar dalam penggunaan perangkat IoT yang terhubung ke jaringan, menyebabkan peningkatan proporsional dalam jumlah informasi yang dipertukarkan.

2. Pembelajaran mesin otomatis

Dengan menerapkan pembelajaran mesin otomatis, para profesional dapat mengembangkan model teknologi yang efisien yang membantu meningkatkan produktivitas dan efisiensi. Sebagai hasilnya, kita akan melihat sebagian besar perkembangan terjadi di area penyelesaian tugas yang efisien. AutoML pada dasarnya digunakan untuk membuat model yang sangat berkelanjutan yang dapat membantu menurunkan efisiensi kerja, dalam ruang pengembangan, di mana para profesional dapat mengembangkan aplikasi tanpa banyak pengetahuan pemrograman.

3. Peningkatan Keamanan Siber

Dengan munculnya teknologi, sebagian besar aplikasi dan peralatan telah menjadi pintar, dengan kemajuan besar dalam teknologi. Namun, karena peralatan pintar ini terus-menerus terhubung ke internet, ada kebutuhan terkait untuk meningkatkan keamanan untuk peralatan ini. Dengan menggunakan pembelajaran mesin, profesional teknologi dapat mengembangkan model anti-virus yang dapat menghentikan potensi serangan siber dan meminimalkan ancaman.

4. Etika dalam Kecerdasan Buatan

Dengan perkembangan teknologi baru, seperti kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, muncul perhatian serius untuk mendefinisikan beberapa etika seputar teknologi ini. Semakin modern teknologi, etika juga harus modern. Tidak adanya etika tersebut akan mengakibatkan mesin tidak dapat bekerja secara efisien dan pada akhirnya mengarah pada keputusan yang salah. Hal ini cukup terlihat pada mobil self-driving yang kita lihat di pasaran saat ini. Kegagalan mobil self-driving ini disebabkan oleh kegagalan kecerdasan buatan bawaan, yang merupakan inti dari mobil. Jika Anda melakukan analisis akar penyebab, ada dua alasan utama kegagalan ini

1. Pengembang sangat bias dalam hal pemilihan data. Misalnya, mereka menggunakan data di mana sebagian besar faktor mendukung.
2. Sebagian besar model pembelajaran mesin gagal karena kurangnya teknik moderasi data

5. Otomatisasi proses pemahaman ucapan alami

Kami melihat banyak informasi dibagikan tentang teknologi rumah pintar, yang secara teknis berfungsi pada pengeras suara pintar. Karena penggunaan asisten suara cerdas seperti Google, Siri dan Alexa, prosesnya relatif disederhanakan, dan membuat sambungan dengan peralatan pintar melalui kontrol non-kontak. Program-program tersebut sudah memiliki akurasi yang tinggi dalam hal mengenali suara manusia.

Lewatlah sudah hari-hari di mana proses di atas dijalankan melalui serangkaian perintah dan kerangka sintaksis yang ketat. Saat ini, pembelajaran mesin adalah jawaban atas persyaratan ini dan menjalankan prosesnya relatif lebih cepat.

6. Jaringan Musuh Umum

General Adversarial Networks, juga dikenal sebagai GAN, dianggap sebagai tren pembelajaran mesin yang akan datang yang menghasilkan sampel yang harus diperiksa oleh jaringan yang bersifat diskriminatif, dan yang dapat menghilangkan segala jenis konten yang tidak diinginkan. Sama seperti pemerintah memiliki banyak cabang, GAN membantu dalam akurasi dan keandalan dengan menyediakan pemeriksaan dan keseimbangan.

Inovasi adalah kunci bagi bisnis untuk mencapai tujuan mereka dan mereka harus menemukan cara baru dan unik untuk memanfaatkan teknologi untuk hal yang sama. Pembelajaran mesin adalah masa depan, dan setiap organisasi mengadaptasi generasi teknologi baru ini.

Pikiran Akhir

Tujuan merancang pembelajaran mesin adalah untuk membantu dalam hal-hal seperti membuat prediksi yang akurat. Teknologi ini membantu berbagai persona seperti pemasar, karyawan TI, dan pemilik bisnis. Dengan bantuan teknologi pembelajaran mesin, persona ini dapat membuat keputusan yang tepat dan menciptakan solusi atau produk baru. Sejak Artificial Intelligence telah terlibat, mesin memiliki kemampuan untuk belajar, menghafal, dan menghasilkan hasil yang akurat. Dengan menyebutkan tren pembelajaran mesin ini, yang tentu saja diantisipasi, pembelajaran mesin akan selalu bergerak ke atas.