Memudahkan pekerjaan manusia
Mobile apps memiliki manfaat yang lebih untuk membantu pekerjaan manusia menjadi lebih mudah. Banyak dikembangkannya aplikasi oleh para developer, dengan tujuan yang berbeda-beda.
Ada yang digunakan untuk mengumpulkan resep masakan, mencatat keuangan, menyalurkan hobi, hingga untuk menjual produk-produk dagangan.
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!
Belajar Fundamental Machine Learning
Untuk bisa menguasai machine learning, kamu harus menguasai juga skill fundamental dari machine learning seperti:
Semi-Supervised Learning
Data yang diolah menggunakan data berlabel dan tidak berlabel. Biasanya digunakan dengan metode klasifikasi, regresi, dan prediksi. Contoh machine learning jenis ini adalah proses identifikasi wajah seseorang pada webcam atau kamera smartphone.
Un-Supervised Learning
Jenis ini kebalikan dari supervised learning yaitu data yang diolah tidak memiliki label dan sistem tidak mengetahui output yang benar. Jenis ini memiliki dua tipe yaitu clustering dan dimensionality reduction yang biasa digunakan untuk data transaksional. Contoh machine learning jenis ini adalah identifikasi segmen konsumen, deteksi anomali, dan lain sebagainya.
Membangun brand perusahaan lewat aplikasi mobile
Bagi yang baru merintis perusahaan, bisa mulai mengembangkan brand yang didirikannya dengan menggunakan aplikasi mobile. Sudah banyak perusahaan yang selain melayani pelanggan secara langsung, dan juga melalui mobile apps. Contohnya aplikasi perbankan, aplikasi supermarket, dan masih banyak lagi.
Tips Belajar Machine Learning
Ada beberapa tips yang bisa kamu lakukan jika tertarik untuk mulai mempelajari machine learning, diantaranya:
Apa perbedaan antara pengembangan aplikasi untuk iOS dan Android?
Perbedaan utama antara pengembangan aplikasi untuk iOS dan Android meliputi:
- Bahasa pemrograman: iOS menggunakan Swift atau Objective-C, sedangkan Android menggunakan Java atau Kotlin
- Alat pengembangan: iOS menggunakan Xcode, Android menggunakan Android Studio
- Desain UI: iOS mengikuti pedoman desain Human Interface Guidelines, Android mengikuti Material Design
- Proses publikasi: iOS melalui App Store dengan proses review yang ketat, Android melalui Google Play Store dengan proses yang lebih cepat
- Fragmentasi perangkat: Android memiliki lebih banyak variasi perangkat dan versi OS yang perlu dipertimbangkan
- Monetisasi: Pola monetisasi dan perilaku pengguna dapat berbeda antara kedua platform
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.
Manfaat Aplikasi Mobile
Mobile apps pada awalnya dibuat sebagai sarana penyalur informasi sehari-hari. Namun karena banyaknya sektor yang menggunakan mobile apps, maka fungsi dan manfaat yang dapat dinikmati pun berbeda-beda. Beberapa manfaat penggunaan aplikasi mobile secara umum adalah sebagai berikut.
