Machine learning atau pembelajaran mesin telah banyak diterapkan dalam berbagai bidang kehidupan. Artikel ini akan menyebutkan dan menjelaskan contoh-contoh aplikasi machine learning dalam kehidupan sehari-hari.
Contoh penerapan machine learning antara lain:
- Google search autosuggest
- Rekomendasi video Youtube, Netflix, dan Spotify.
- Fitur Home di Facebook, Instagram, dan Twitter.
- Chatbot
- Produk rekomendasi
- Facebook dan IG ads: iklan produk yang sesuai
- Penyaring email spam.
- Kategorisasi email
- Quick reply
- Speech to text
- Speech recognition
- Face detection
- Asisten virtual: Cortana, Siri, Google Now
- Self-driving car
Berikut penjelasan kami.
Contoh machine learning dalam kehidupan sehari-hari
Perkembangan teknologi yang sangat pesat telah merambah berbagai aspek kehidupan. Termasuk teknologi machine learning atau pembelajaran mesin.
Tanpa kita sadari, sebenarnya kita telah menjadi user atau pengguna machine learning, dengan memanfaatkan machine learning dalam kehidupan kita sehari-hari.
Berikut adalah beberapa contohnya:
Bidang Internet dan Media Sosial
1. Google search autosuggest
Kita mulai dari yang paling familiar: Google.
Pasti kita semua menyadari bahwa dalam Google Search Bar memiliki fitur autosuggest atau autocomplete.
Melalui fitur ini, kita mendapatkan rekomendasi kata atau frase bahkan sebelum kita selesai mengetik.
Misal kita mengetik kata: “tempat rumah makan”. Maka Google akan memberi rekomendasi: tempat rumah makan terdekat, tempat rumah makan di Bogor, dan seterusnya.
Hebatnya, rekomendasi ini bisa akan berbeda-beda tergantung histori dan preferensi kita.
Proses rekomendasi melalui autosuggest ini merupakan salah satu contoh penerapan machine learning.
2. Rekomendasi video Youtube, Netflix, dan Spotify.
Contoh penggunaan machine learning selanjutnya adalah sistem rekomendasi.
Aplikasi seperti Youtube, Netflix dan Spotify memanfaatkan model dengan algoritma machine learning untuk memberikan rekomendasi video atau lagu sesuai dengan preferensi unik pengguna.
Tujuannya adalah kita sebagai pengguna memiliki peluang untuk lebih berlama-lama di aplikasi mereka.
3. Fitur Home di Facebook, Instagram, dan Twitter.
Contoh aplikasi machine learning selanjutnya adalah beranda Facebook atau timeline Twitter.
Facebook menampilkan post-post dari teman-teman Facebook terdekat, atau post dengan topik yang sedang kita minati untuk meningkatkan engagement..
Machine learning juga digunakan mencari orang-orang yang kemudian muncul di bagian: “Orang yang mungkin Anda kenal”.
Online shopping
4. Chatbot
Chatbot merupakan fasilitas yang memudahkan pembeli maupun penjual dalam website toko online.
Adanya chatbot memungkinkan pertanyaan dari pembeli dapat dijawab otomatis oleh bot, tanpa harus menunggu penjual online. Tentu ini akan membuat proses belanja lebih cepat dan praktis.
Chatbot ini juga merupakan salah satu contoh produk machine learning yang dilatih untuk merespon pertanyaan atau kata-kata yang ditujukan kepadanya.
5. Produk rekomendasi di market place
Menggunakan data-data yang sebelumnya dikumpulkan, machine learning dapat membantu menemukan tren data yang dapat digunakan untuk memberikan rekomendasi produk, sehingga konsumen dapat tertarik untuk melakukan pembelian kembali.
Contoh dari sistem ini adalah kolom “Lagi banyak dicari” dan “Rekomendasi untukmu” di Tokopedia.
Atau di kolom “Produk Serupa” dan “Kamu Mungkin Juga Suka” di Shopee.
6. Facebook dan IG ads: iklan produk yang sesuai
Kita pasti pernah ingin membeli sebuah barang dan mencarinya via Google. Kemudian, tidak beberapa lama, iklan barang yang sama muncul di beranda Instagram kita?
Kemunculan produk yang sesuai atau terkait dengan hostori pencarian kita adalah salah satu contoh penggunaan machine learning.
Google mengumpulkan daftar riwayat browsing kita untuk kemudian mengolahnya menjadi prediksi produk rekomendasi yang kemudian muncul di IG kita sebagai iklan produk.
Email Intelligence
7. Penyaring email spam
Ini adalah contoh aplikasi machine learning yang dilakukan oleh penyedia email, seperti Gmail.
Menggunakan machine learning, provider email ini mampu memisahkan mana email yang kemungkinan tidak penting atau mengganggu yang biasa disebut email spam.
Bagi saya sendiri, fitur ini sangat membantu untuk tetap mempertahankan Inbox saya bersih.
8. Kategorisasi email
Contoh aplikasi machine learning yang dilakukan oleh penyedia email yang lain adalah kategorisasi atau klasifikasi email.
Provider email dapat mengkelaskan email yang masuk menjadi kelas: Primary, Promotion, Social, dan Update menggunakan machine learning.
9. Fitur Quick Reply
Melalui proses belajar dengan proses machine learning dari teks-teks yang sebelumnya ada, provider email kini menyediakan fitur quick reply.
Balasan singkat seperti: “Thank you” dan “I am interested” keluar setiap kita sedang menulis balasan email
Pengembangan teknologi
10. Speech to text
Machine learning dapat mengubah ucapan yang berupa suara menjadi teks.
Software seperti Speechnotes atau SpeechTexter dapat mengubah suara langsung dan ucapan yang direkam menjadi file teks.
11. Speech recognition
Berbeda dengan speech to text yang mengubah suara atau ucapan menjadi teks, speech recognition merupakan fitur dimana perangkat dapat mengenali perintah melalui suara.
Contoh nyata dari teknologi ini adalah virtual assistant seperti Siri, Cortana dan Google Now yang dapat mengenali dan menjalankan perintah via suara penggunanya.
12. Face detection
Teknologi pengenalan wajah atau face detection merupakan contoh penggunaan machine learning yang lazim digunakan.
Facebook menggunakannya untuk deteksi wajah teman-teman kita pada foto yang kita upload untuk mempermudah proses kita tag mereka ke foto.
Apple juga menggunakannya sebagai salah satu metode unlock Iphone yang sangat aman.
Menggunkana teknologi ini, kamera HP Xiaomi saya juga bisa menebak jenis kelamin dan umur wajah yang berada di depannya.
13. Asisten virtual: Cortana, Siri, Google Now
Asisten virtual sekarang sudah banyak kita temukan di gadget kita.
Asisten virtual seperti Cortana, Siri, dan Google Now merupakan salah satu contoh terapan teknologi machine learning.
Asisten virtual ini dapat melakukan banyak hal, mulai dari pencarian informasi, pembuatan jadwal, dan pengingat even tertentu.
14. Self-driving car
Perkembangan teknologi mobil yang bisa berkendara mandiri (self-driving car) sudah semakin maju.
Self-driving car memanfaatkan machine learning dan artificial intelligence untuk belajar terus-menerus dengan mempelajari berbagai macam kondisi jalan, tikungan, penghambat dan rambu-rambu lalu lintas.
Contoh machine learning sederhana
Untuk lebih memahami apa itu machine learning dan bagaimana cara kerjanya, kita membutuhkan contoh sederhana.
Machine learning dapat dibagi menjadi supervised learning dan unsupervised learning. Simak penjelasan berikut untuk contoh sederhana masing-masing pendekatan tersebut.
Contoh penerapan supervised learning
Bayangkan kita akan memisahkan buah apel dengan buah pisang. Dan kita memiliki 2 buah keranjang buah, yaitu keranjang buah A dan keranjang buah B.
Pada supervised learning, buah dalam keranjang A sudah diberi label yaitu Pisang dan Apel.
Selanjutnya, model dilatih untuk membedakan Apel dan Pisang berdasarkan karakteristiknya, misal berdasarkan warna, bentuk, dan beratnya.
Setelah model terbaik didapatkan, maka model ini akan diterapkan pada keranjang buah B, di mana buah-buah di dalamnya belum diberi label.
Hasilnya, buah-buah di dalam keranjang B ini kemudian akan diberikan label sesuai prediksi model, apakah itu buah Pisang atau Apel.
Contoh penerapan unsupervised learning
Sedangkan pada unsupervised learning, kita melakukan klasifikasi pada keranjang di mana buah-buahnya belum diberi label.
Misal, kita menerapkan sebuah algoritma klaster seperti K-means clustering pada keranjang buah B. Kita hanya perlu menentukan jumlah kelas (atau dalam hal ini berapa jenis buah) yang ada dalam keranjang kita.
Jika kita tentukan ada 2 kelas, maka algoritma akan memisahkan buah-buah dalam keranjang menjadi dua klaster, misal Klaster X dan Klaster Y.
Tugas kita selanjutnya adalah memberi label pada setiap klaster. Misal Klaster X adalah buah Apel dan Klaster Y adalah buah Pisang.
Kesimpulan
Artikel ini memberikan 14 contoh penggunaan machine learning dalam kehidupan sehari-hari dengan penjelasan yang sederhana dan mudah dimengerti.
Tentu masih lebih banyak lagi penerapan machine learning yang belum bisa ter-cover artikel ini.