Contoh Machine Learning
Komputer & Elektronik

14 Contoh Machine Learning dalam Kehidupan Sehari-hari

Contoh Machine Learning – Machine Learning (ML) merupakan cabang dari kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data dan pengalaman. Dengan memanfaatkan algoritma, ML memungkinkan sistem untuk meningkatkan kinerjanya dalam tugas tertentu tanpa perlu diprogram ulang secara eksplisit.

Contoh Machine Learning dalam Kehidupan Sehari-hari

Berikut ini beberapa contoh penerapan Machine Learning yang sering kita temui dalam kehidupan sehari-hari:

1. Google Search

Salah satu contoh machine learning yang paling sering kita temui adalah Google Search. Dengan machine learning, Google mampu memberikan hasil pencarian yang lebih relevan dan bermanfaat bagi pengguna. Salah satu fitur canggih dari Google Search adalah autosuggest atau autocomplete, dimana mesin pencari ini bisa memberikan rekomendasi kata atau frasa bahkan sebelum kita selesai mengetik. Misalnya, ketika kita mulai mengetik “Tempat Rumah Makan”, Google akan memberikan saran tempat rumah makan terdekat berdasarkan histori pencarian dan lokasi kita saat itu.

Google Search menggunakan teknik yang disebut dengan “neural matching” dan “rankbrain” yang memungkinkan mesin pencari memahami maksud dari kata kunci yang dicari, meskipun kata-kata yang digunakan tidak umum atau salah eja. Selain itu, Google juga memanfaatkan data historis dari jutaan pengguna untuk terus meningkatkan akurasi dan relevansi hasil pencariannya.

2. Google Translate

Google Translate adalah contoh lain dari penerapan machine learning yang luar biasa. Teknologi yang digunakan di balik Google Translate dikenal sebagai machine translation, dimana mesin ini mengonversi teks antarbahasa secara otomatis dengan memanfaatkan konsep machine learning. Proses yang dilalui oleh Google Translate sangat kompleks, karena bahasa memiliki ciri khas tersendiri dan kaya akan diksi serta konteks.

Google Translate menggunakan teknik neural machine translation (NMT) yang memungkinkan sistem untuk menerjemahkan seluruh kalimat sekaligus, bukan hanya kata per kata. Hal ini menghasilkan terjemahan yang lebih akurat dan natural. Misalnya, Google Translate dapat membandingkan terjemahan antara bahasa Jepang-Inggris dan Korea-Inggris, kemudian menyimpulkan hubungan antara bahasa Jepang dan Korea. Dengan melakukan perhitungan berulang kali, keakuratan terjemahan terus meningkat.

3. Google Assistant

Pada tahun 2016, Google meluncurkan Google Assistant yang menggunakan AI untuk memberikan layanan asisten virtual yang lebih canggih. Google Assistant mendukung voice entry dengan memanfaatkan natural language processing (NLP) untuk memahami dan merespons perintah suara. Beberapa layanan yang tersedia adalah menerima voice commands, voice searching, voice-activated device control, mencari informasi secara online, dan melakukan terjemahan secara real-time.

Cara kerjanya cukup sederhana, pengguna cukup mengucapkan instruksi ke Google Assistant untuk melakukan berbagai hal, seperti mencari informasi di internet, menanyakan arah jalan, cuaca, melakukan panggilan telepon, hingga membuka aplikasi di smartphone. Kemampuan Google Assistant ini terus ditingkatkan dengan machine learning, dimana ia dapat belajar dari interaksi pengguna dan memberikan respon yang lebih akurat dan relevan di masa depan.

4. Chatbot

Chatbot adalah program berbasis machine learning yang banyak digunakan perusahaan atau pelaku bisnis untuk melayani live chat dengan pelanggan. Dengan machine learning, chatbot mampu menjawab pertanyaan dengan cara yang mirip seperti manusia. Teknologi ini memiliki potensi besar untuk berkembang, dan riset memprediksi bahwa interaksi bisnis dengan pelanggan di masa depan akan banyak dilakukan tanpa melibatkan manusia.

Chatbot dapat ditemukan dalam berbagai platform, seperti website toko online, aplikasi perpesanan, dan media sosial. Mereka memudahkan proses belanja, menjawab pertanyaan pelanggan, memberikan rekomendasi produk, dan bahkan menangani keluhan. Dengan menggunakan machine learning, chatbot dapat terus belajar dari interaksi sebelumnya untuk meningkatkan kualitas layanan mereka.

5. Media Sosial

Social media seperti Facebook, Twitter, dan Instagram menggunakan machine learning untuk mempersonalisasi feed pengguna dan menargetkan iklan dengan lebih efektif. Machine learning memungkinkan platform media sosial untuk memahami dan belajar dari perilaku pengguna, seperti profil yang sering dikunjungi, minat, tempat kerja, dan grup yang diikuti.

Contoh penerapan machine learning pada media sosial adalah fitur “Orang yang Mungkin Anda Kenal” di Facebook. Algoritma machine learning mempelajari interaksi pengguna dan memberikan rekomendasi teman yang relevan. Selain itu, media sosial juga menggunakan teknologi pengenalan wajah, dimana ketika pengguna mengunggah foto, sistem akan otomatis mengenali wajah teman-teman mereka dan memberikan saran tag.

6. Email

Layanan email seperti Gmail menggunakan machine learning untuk mendeteksi dan memfilter spam. Dengan algoritma yang terus diperbarui, sistem dapat mempelajari pola dari email spam dan memastikan bahwa email tersebut tidak masuk ke kotak masuk utama pengguna.

Gmail juga menggunakan machine learning untuk mengkategorikan email ke dalam folder seperti “Utama”, “Promosi”, dan “Sosial”. Ini membantu pengguna mengatur email mereka dengan lebih baik dan menghindari kebingungan.

7. Google Maps

Google Maps adalah contoh machine learning yang sangat berguna dalam kehidupan sehari-hari, terutama dalam bidang transportasi. Dengan menggunakan data lokasi dari smartphone, Google Maps dapat memeriksa pergeseran arus lalu lintas secara real-time dan memberikan rute tercepat kepada pengguna. Selain itu, Google Maps juga dapat mendeteksi laporan lalu lintas seperti kemacetan dan kecelakaan, sehingga perjalanan pengguna menjadi lebih efisien.

Penerapan machine learning pada Google Maps juga meliputi analisis perkiraan waktu perjalanan, perkiraan harga perjalanan, akurasi lokasi penjemputan, dan deteksi penipuan. Semua fitur ini sangat bermanfaat, terutama untuk layanan transportasi online seperti Uber dan Gojek.

8. Transportasi

Dalam industri transportasi, machine learning digunakan untuk menyederhanakan waktu perjalanan dan meningkatkan efisiensi. Selain Google Maps, perusahaan seperti Uber menggunakan machine learning untuk mengoptimalkan pelayanan. Machine learning membantu Uber dalam menentukan rute tercepat, mengatur harga perjalanan, dan menghindari penipuan.

Misalnya, algoritma machine learning Uber dapat menganalisis data perjalanan sebelumnya untuk memprediksi permintaan di lokasi tertentu dan menyesuaikan jumlah pengemudi yang tersedia. Dengan demikian, pengguna mendapatkan layanan yang lebih cepat dan efisien.

9. Perbankan dan Keuangan Pribadi

Perusahaan finansial seperti bank menggunakan machine learning untuk berbagai fungsi, seperti pencegahan penipuan, kredit, dan mobile banking (m-banking). Dalam hal pencegahan penipuan, machine learning menciptakan neural network untuk menentukan apakah transaksi tertentu merupakan penipuan atau tidak, berdasarkan faktor-faktor seperti frekuensi transaksi, ukuran transaksi, dan jenis retailer.

Keputusan penerimaan permohonan kredit juga menggunakan AI. Saat mengajukan kredit atau pinjaman, badan keuangan harus cepat menentukan apakah akan menyetujui atau menolak permohonan tersebut. Machine learning membantu dalam keputusan ini dengan menganalisis resiko pengguna secara terpisah.

Selain itu, teknologi AI menciptakan layanan m-banking yang dipersonalisasi, memungkinkan pengguna untuk melakukan cek saldo, transaksi, transfer, dan layanan bank lainnya hanya dengan smartphone.

10. Pendidikan

Dalam bidang pendidikan, machine learning digunakan untuk membangun detektor plagiarisme yang akurat dan sistem penilaian esai otomatis. Detektor plagiarisme mampu menganalisis dokumen dan menentukan seberapa identik dokumen tersebut dengan dokumen lain dalam database. Sistem penilaian esai otomatis, seperti e-Rater yang digunakan dalam ujian GRE, memudahkan penilaian tugas esai.

Machine learning juga membantu dalam pembelajaran yang dipersonalisasi, asisten suara, memudahkan administrasi, dan menganalisis tingkat putus sekolah siswa. Dengan teknologi ini, pendidikan menjadi lebih efisien dan efektif.

11. Kesehatan

Di bidang medis, machine learning digunakan untuk menangani masalah diagnostik dan prognostik, menganalisis data medis, mendeteksi keteraturan data, menghapus data yang tidak valid, dan memantau pasien secara efektif. Dengan machine learning, manajemen pasien dan urusan administrasi menjadi lebih efisien.

Machine learning juga membantu dalam pengembangan obat, analisis citra medis, dan prediksi penyakit. Misalnya, algoritma machine learning dapat menganalisis gambar MRI untuk mendeteksi tumor atau menganalisis data pasien untuk memprediksi risiko penyakit jantung.

12. Smart Assistant Pribadi

Teknologi smart assistant pribadi seperti Siri, Google Assistant, Amazon Alexa, dan Google Home adalah contoh machine learning yang sangat dekat dengan kehidupan sehari-hari. Dengan memanfaatkan AI, perangkat ini dapat mengikuti perintah pengguna, mengatur pengingat, mencari informasi online, mengontrol perangkat rumah pintar, dan banyak lagi.

Misalnya, pengguna dapat meminta Google Home untuk mengatur suhu ruangan, menyalakan lampu, atau memutar musik. Dengan machine learning, smart assistant ini dapat terus belajar dari interaksi pengguna dan memberikan layanan yang lebih baik di masa depan.

13. E-commerce

Di sektor e-commerce, machine learning digunakan untuk personalisasi rekomendasi produk, analisis sentimen pelanggan, dan manajemen inventaris. Algoritma machine learning menganalisis perilaku pembelian pengguna untuk memberikan rekomendasi produk yang paling relevan.

machine learning digunakan untuk analisis sentimen, yaitu menganalisis ulasan pelanggan untuk memahami persepsi mereka terhadap produk atau layanan. Ini membantu perusahaan dalam meningkatkan produk dan layanan mereka.

14. Industri Manufaktur

Di industri manufaktur, machine learning digunakan untuk prediksi pemeliharaan, optimasi proses produksi, dan manajemen rantai pasokan. Dengan menganalisis data sensor dari mesin, algoritma machine learning dapat memprediksi kapan mesin akan rusak dan mengoptimalkan jadwal pemeliharaan.

Machine learning dapat digunakan untuk mengoptimalkan proses produksi dengan menganalisis data produksi dan mengidentifikasi area yang dapat ditingkatkan. Ini membantu perusahaan dalam meningkatkan efisiensi dan mengurangi biaya.

Dengan berbagai contoh di atas, jelas bahwa machine learning memiliki potensi besar untuk terus berkembang dan memberikan solusi inovatif dalam berbagai bidang. Dalam beberapa tahun ke depan, kita dapat berharap untuk melihat lebih banyak lagi aplikasi machine learning yang canggih dan bermanfaat dalam kehidupan sehari-hari.

Baca juga:

Referensi

  1. Li, X., Wu, P., & Wang, Z. (2019). Motion recognition based on CNN and machine learning. Journal of Computational and Applied Mathematics, 359, 301-308. https://doi.org/10.1016/j.cam.2019.03.004
  2. Liu, Y., Yang, X., & Wang, Z. (2019). Machine learning for the detection and identification of gas leakage. Journal of Loss Prevention in the Process Industries, 57, 211-219. https://doi.org/10.1016/j.jlp.2019.02.001
  3. Silver, D., Huang, A., Maddison, C. J., Guez, A., Sifre, L., van den Driessche, G., … & Hassabis, D. (2016). Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search. Nature, 529(7587), 484-489. https://doi.org/10.1038/nature16961
  4. Witten, I. H., Frank, E., Hall, M. A., & Pal, C. J. (2016). Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques. Morgan Kaufmann. https://doi.org/10.1016/C2015-0-02071-6
Bambang Niko Pasla

A seasoned writer in the fields of industry, business, and technology