9 Contoh Machine Learning Dalam Berbagai Bidang, Yuk Lihat

Siti Khadijah Azzukhruf Firdausi

•

24 January 2024

•

346

Di era perkembangan teknologi, data science adalah bidang ilmu yang terus berevolusi. Machine learning adalah salah satu bagiannya. Contoh machine learning telah diterapkan dan bisa ditemukan di beragam industri.

Dari kesehatan hingga keuangan, aplikasi machine learning banyak ditemukan dan digunakan. Untuk mempelajari aplikasi machine learning di dunia nyata, simak contohnya dalam artikel ini!

Contoh Machine Learning & Aplikasinya di Beragam Bidang

Secara umum, machine learning adalah cabang kecerdasan buatan yang dapat membantu pembuatan keputusan atau prediksi berdasarkan data.

Saat ini, machine learning telah diterapkan di berbagai bidang dan industri. Berikut adalah beberapa contoh machine learning dan aplikasinya di beragam industri:

1. Bidang Kesehatan

Contoh machine learning pertama bisa ditemukan di bidang kesehatan. Machine learning di bidang kesehatan dimanfaatkan sebagai alat untuk meningkatkan akurasi diagnosa dan efisiensi perawatan.

Dengan kemampuan untuk mengolah data pasien dalam jumlah besar, algoritma machine learning bisa mengidentifikasi pola tak terlihat.

Contohnya bisa ditemukan dalam pengenalan pola pada citra medis, seperti MRI dan X-ray. Dalam mengenali pola tersebut, machine learning bisa mendeteksi kanker, tumor, atau penyakit lain dengan tingkat akurasi yang lebih tinggi.

Selain itu, machine learning juga digunakan dalam pengembangan obat baru. Dengan machine learning, penelitian bisa lebih cepat dan pengkombinasian obat efektif dapat lebih mudah dilakukan.

2. Industri Keuangan

Contoh machine learning kedua bisa ditemukan di industri keuangan. Fungsi machine learning di bidang keuangan adalah untuk memprediksi tren pasar, identifikasi peluang investasi, dan deteksi penipuan.

Algoritma machine learning bisa digunakan untuk analisis ribuan transaksi secara real-time. Tujuannya adalah untuk mengidentifikasi aktivitas mencurigakan. Hal ini bisa mencegah terjadinya penipuan kartu kredit.

Selain itu, algoritma prediktif dalam trading bisa digunakan untuk memahami tren pasar dan membuat keputusan otomatis berdasarkan data historis.

3. Industri Ritel & E-Commerce

Contoh machine learning berikutnya bisa ditemukan di industri ritel dan e-commerce. Dalam industri tersebut, machine learning digunakan untuk memahami preferensi pelanggan dan mempersonalisasi pengalaman belanja.

Contohnya bisa dilihat pada sistem rekomendasi produk pada platform e-commerce. Sistem tersebut bisa menganalisis riwayat pembelian, pencarian, dan preferensi pelanggan untuk menampilkan produk relevan.

Selain itu, machine learning di industri ini juga digunakan untuk optimasi manajemen inventaris dan rantai pasok, prediksi tren, serta pengaturan harga.

4. Bidang Transportasi

Setelah itu, contoh machine learning juga bisa ditemukan di bidang transportasi. Dalam bidang ini, aplikasi machine learning bisa dilihat di pengembangan kendaraan otonom.

Kendaraan tersebut menggunakan algoritma untuk mengolah data dari sensor dan kamera. Hasil pengelolahan data digunakan untuk navigasi dan pengambilan keputusan dalam lalu lintas.

Selain kendaraan otonom, machine learning juga digunakan untuk optimasi rute. Hal ini berlaku dalam logistik maupun transportasi umum. Tujuannya adalah untuk meningkatkan efisiensi dan mengurangi waktu perjalanan.

5. Sektor Pendidikan

Selanjutnya, contoh machine learning juga bisa dilihat pada sektor pendidikan. Dalam sektor ini, machine learning digunakan untuk membantu penciptaan pengalaman belajar yang lebih personal dan efektif.

Dengan menggunakan sistem machine learning, materi belajar bisa disesuaikan dengan kebutuhan dan kemampuan setiap siswa. Selain penyesuaian tersebut, machine learning juga bisa memberikan saran materi yang sesuai serta mengidentifikasi kekurangan siswa.

6. Sektor Pertanian

Lalu, contoh machine learning juga bisa ditemukan pada sektor pertanian. Dalam sektor pertanian, machine learning digunakan untuk memprediksi kondisi cuaca, mendiagnosis kesehatan tanaman, serta optimasi proses penanaman dan panen.

Hal ini bisa dilakukan dengan meletakkan sensor di ladang. Sensor tersebut kemudian mengumpulkan data tentang kelembapan, suhu, dan kondisi tanah. Setelah itu, algoritma machine learning akan menganalisis datanya.

Berikutnya, machine learning akan memberikan rekomendasi tentang waktu terbaik untuk penanaman atau pemupukan. Di samping itu, algoritmanya juga akan mengidentifikasi hama atau penyakit tanaman.

Baca Juga: Deep Learning, Algoritma dibalik Canggihnya Artificial Intelligence

7. Sektor Energi

Berikutnya, contoh machine learning bisa ditemukan dalam sektor energi. Tujuannya adalah untuk memprediksi permintaan energi, mengoptimalkan distribusi, dan memelihara infrastruktur energi.

Contohnya bisa dilihat dalam energi terbarukan seperti tenaga angin atau surya. Dalam contoh tersebut, machine learning bisa membantu prediksi pola cuaca guna optimalkan produksi energi.

Selain itu, machine learning juga bisa dipakai untuk pemeliharaan prediktif pada infrastruktur energi. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk melakukan perbaikan sebelum terjadi kerusakan besar.

8. Media Sosial

Selanjutnya, contohnya bisa dilihat dalam media sosial. Dalam platform ini, machine learning digunakan untuk personalisasi feed pengguna, deteksi dan pengurangan konten berbahaya, serta analisis sentimen.

Algoritma machine learning di media sosial belajar dari interaksi pengguna untuk menampilkan konten yang lebih relevan dan menarik. Selain itu, machine learning juga membantu dalam memerangi penyebaran informasi palsu dan konten tak pantas.

Informasi palsu dan tak pantas dideteksi dengan cara mengidentifikasi pola-pola tertentu dalam konten tersebut.

9. Natural Language Processing (NLP)

Terakhir, contoh machine learning adalah aplikasi dengan natural language processing (NLP).

Fokus utama dari aplikasi NLP adalah interaksi antara komputer dan bahasa manusia. Fungsi NLP bagi machine learning adalah untuk memahami, menerjemahkan, dan merespons bahasa manusia dengan cara yang natural serta efisien.

Penggunaan NLP bisa ditemukan dalam alat seperti chatbot, asisten virtual, dan terjemahan otomatis. Misalnya, asisten virtual seperti Siri atau mesin penerjemahan layaknya Google Translate.

Beralih Karir ke Data Science Bersama Dibimbing.id

Itulah beberapa contoh machine learning dan penerapannya di beragam industri. Dari contoh di atas, dapat disimpulkan bahwa machine learning adalah revolusi teknologi yang berguna di beragam sektor.

Dari kesehatan hingga media sosial, machine learning mempermudah analisis data dan pembuatan keputusan yang akurat. Selain menawarkan kemudahan, kemajuan teknologi ini juga membuka peluang karir baru yang menjanjikan.

Apakah kamu tertarik untuk beralih karir dan menjadi bagian revolusi teknologi? Kamu bisa memulainya dengan belajar data science! Bagi Sobat MinDi yang baru mulai belajar, MinDi rekomendasikan kamu untuk ikut Bootcamp Data Science Dibimbing.id.

Bootcamp ini sangat cocok bagi career switcher yang ingin mulai terjun ke data science. Di sini, kamu bakal dibimbing sampai jadi!

Sobat MinDi bisa belajar A-Z data science dengan silabus terupdate dan beginner friendly. Jadi, kamu bisa mulai dari nol sampai mahir di data science. Selain itu, Sobat MinDi juga bakal dapetin hands-on experience lewat real-case project dari program ini.

So, segera daftarkan dirimu dan mulai transformasi karir bersama Dibimbing.id!