Tahukah Kamu, Peranan Machine Learning di Keseharian Kita?

Ilustrasi Machine Learning (dok.anakteknik.co.id)

TANGERANG – Mungkin di telinga kita belum familiar dengan kata machine learning atau pembelajaran mesin. Pahahal sepanjang tahun 2018 menjadi tahun dari machine learning. Jadi, apa itu machine learning?

Machine learning merupakan suatu sub bidang besar dari kecerdasan buatan atau Artificial Inteligence (AI) yang membahas tentang bidang studi yang memberikan komputer kemampuan untuk belajar tanpa diprogram secara eksplisit. Dalam machine learning, bidang ilmu yang dimanfaatkan adalah prinsip ilmu komputer dan statistika untuk membuat model. Model ini pada umumnya akan digunakan untuk ‘mengajari’ komputer untuk melakukan dua hal, yaitu membuat prediksi masa depan berdasarkan data di masa lalu dan atau menjelajahi pola yang ‘menarik’ dalam data.

Nah, tanpa kita sadari sebetulnya kita sudah memanfaatkan machine learning dalam kehidupan sehari-hari. Simak ulasannya di bawah ini!

GRAB

Pada tahun 2018, Grab berupaya memberantas praktek opik alias order fiktif. Program ini diberi label ‘Grab Lawan Opik!’ yang dilakukan di 111 kota tempat Grab beroperasi. Sistem ini menggunakan algoritma machine learning yang diklaim dapat mengenali resiko atau ancaman kecurangan baru yang mungkin timbul. Algoritma ini akan mendeteksi penggunaan fake GPS pada pemesanan yang dilakukan, sehingga tidak merugikan perusahaan dan mitra pengemudi.

Baca juga : AI, IoT, dan Tantangan Sektor Logistik di Era Revolusi Industri 4.0

TWITTER

Bedasarkan data statistik, sekitar 82% pengguna Twitter menonton postingan atau twit yang berkonten video dan 90% dari pengguna tersebut menggunakan gadget hand held. Untuk peningkatan tampilan visual yang lebih baik, Twitter menyewa perusahaan di London yang bernama Magic Pony Technology untuk membangun algoritma machine learning untuk meningkatkan tampilan visual dari konten video di Twitter. Teknologi ini diklaim bisa mempertajam gambar dari video.

GOOGLE

Pemanfaatan machine learning oleh Google sudah lama digunakan oleh mesin pencarinya. Google menerapkan ‘racikan’ tersendiri dalam menelusuri hasil pencarian.  Dalam beberapa tahun belakangan ini, Google telah melebarkan sayapnya pada berbagai bidang, seperti teknologi anti aging, peralatan medis dan yang paling menarik adalah neural network atau jaringan syaraf tiruan.

Riset google terbaru tentang neural network adalah Deep Mind Network. Teknologi ini memampukan mesin yang dapat ‘bermimpi’. Teknologi ini juga digunakan untuk mengubah gambar biasa menjadi gambar yang ‘psychedelic’ atau ‘mind manifesting’ dengan memanfaatkan berbagai objek yang ada di internet. Dengan menggunakan algoritma Deep Dream, maka akan menghasilkan suatu citra atau gambar baru yang tergeneralisasi secara algoritmik. Berikut adalah contoh gambar ‘psychedelic’ yang awalnya adalah toast, digunakan Deep Dream, setelah diiterasikan, maka menjadi gambar disebelah kanan.

Penggunaan Algoritma Deep Dream pada Google (dok.MVO)

Baca juga : Menang Hibah DAAD 16.875 Euro, Mahasiswa Teknik UMN Study Visit ke Jerman

BAIDU

Tidak mau tertinggal dari Google, Baidu juga mengembangkan hal-hal baru pada perusahaannya. Mereka memiliki ambisi tersendiri untuk melakukan investasi sumber daya yang ada ke berbagai pengaplikasian kecerdasan buatan atau Artificial Inteligence (AI).

Selain meningkatkan kualitas mesin pencari mereka, perusahaan ini juga mengembangkan Deep Voice. Teknologi ini memungkinkan sebuah Deep Neural Network untuk dapat menghasilkan suara manusia secara sintesis dari data yang didapat oleh mesin. Suara manusia diyakini memiliki tingkat kemiripan yang cukup tinggi.

Dengan Deep Voice, suara yang diproduksi hasil akurasinya akan mencapai sempurna. Pada saat sekarang ini sudah mencapai pengembangan Deep Voice 3 yang memungkinkan Baidu membuat suara sintesis dengan memanfaatkan ribuan macam suara manusia yang ada di seluruh dunia dengan kemampuan yang lebih cepat dari versi sebelumnya.

Penggunaan Deep Voice pada Baidu (dok.MVO)

PINTEREST

Meskipun masih termasuk baru, Pinterest mengembangkan websitenya dengan konten-konten yang direkomendasikan berdasarkan preferensi pengguna pada halaman profile Pinterest. Sesuai fungsinya, Pinterest mengurasi konten yang sudah ada dan dengan menggunakan teknologi machine learning maka proses kurasi menjadi lebih efektif. Tiap akun dari Pinterest akan menawarkan konten-konten yang berbeda. Pengguna akan merasa ‘spesial’ ketika membuka Pinterest,  karena konten yang ditampilkan hanya hal-hal yang mereka sukai.

Pengelompokan Konten pada Pinterest (dok.MVO)

Setelah tahun 2015, machine learning bukan hanya menampilkan konten yang relevan lewat berbagai rekomendasi yang diberikan, tetapi sudah menyentuh seluruh aspek yang ada pada bisnis Pinterest. Dimulai dari pengelolaan spam, konten, iklan, hingga mengurangi angka churn rate (jumlah orang atau benda yang masuk atau keluar dari suatu kelompok dalam jangka waktu tertentu) bagi pengguna Pinterest yang berlangganan newsletter. Berikut adalah contoh hasil pengelompokan konten secara lebih terarah pada hal-hal yang lebih disukai. (MVO/CRA)

*by Marlinda Vasty Overbeek – Informatics Dept. UMN

Kuliah di Jakarta untuk jurusan program studi Informatika| Sistem Informasi | Teknik Komputer | Teknik Elektro | Teknik Fisika | Akuntansi | Manajemen| Komunikasi Strategis | Jurnalistik | Desain Komunikasi Visual | Film dan Animasi | Arsitektur | D3 Perhotelan , di Universitas Multimedia Nusantara. www.umn.ac.id