5 Aplikasi Machine Learning yang Seru di Bisnis by canva
Kombinasi big data dan machine learning dapat membuka nilai data yang sudah Anda miliki untuk mendapatkan keunggulan kompetitif bagi bisnis Anda.
Perilisan dua pembuat model pembelajaran mesin (Machine Learning) telah mempermudah para insinyur perangkat lunak untuk membuat dan menjalankan model ML, bahkan tanpa pelatihan khusus.
Sebuah proyek open source yang dikembangkan oleh Microsoft dan Amazon Web Services (AWS) yang disebut Gluon mengambil sebagian dari kerja keras untuk menciptakan sistem kecerdasan buatan (AI). Ini memberikan perhitungan persiapan dan model jaringan otak, dua komponen penting dari kerangka pembelajaran yang mendalam, yang dapat digunakan desainer untuk mengembangkan kerangka kerja ML mereka sendiri.
Pengembang dapat menggunakan mesin ML Google, yang merupakan bagian dari platform cloud dan ditawarkan sebagai layanan terkelola, untuk membuat model ML yang dapat menangani semua jenis data dan ukuran apa pun. Layanan Google, seperti Gluon, memberikan model yang telah dilatih sebelumnya kepada pengembang sehingga mereka dapat membuat model ML kustom mereka sendiri.
Perhatikan lebih dekat pembelajaran mesin (ML) saat ini untuk melihat apakah Anda dapat menggunakannya dalam bisnis Anda. Dengan mengungkapkan pola yang dapat Anda gunakan untuk membuat dan meningkatkan penawaran atau mendapatkan keunggulan dalam persaingan, kombinasi data besar dan mesin belajar dapat membuka nilai data yang sudah Anda miliki.
image by canva
Berikut adalah 5 cara bisnis menerapkan ML untuk berinovasi pada produk dan layanan.
- Kendaraan Otonom
Masa depan transportasi mungkin lebih aman, lebih bersih, dan lebih efisien berkat kendaraan self-driving. Computer vision didukung oleh algoritma ML dan deep learning (DL) yang dikembangkan oleh pengembang perangkat lunak. Hal ini memungkinkan kendaraan untuk membuat keputusan yang sebanding dengan pengambilan keputusan yang dibuat oleh manusia.
Drive.ai sedang mengembangkan “otak” kendaraan self-driving menggunakan DL. Timnya menggunakan tenaga kerja terkelola untuk mengubah gambar mentah dari data tidak terstruktur menjadi data terstruktur dengan menganalisis objek seperti rambu jalan, lampu lalu lintas, dan pejalan kaki dengan kotak pembatas.
Setelah itu, gambar yang disempurnakan ini digunakan untuk “mengajari” sistem otonom cara mengidentifikasi objek dan memilih respons yang sesuai saat kendaraan bergerak di sepanjang jalan.
[bctt tweet=”Kombinasi big data dan machine learning dapat membuka nilai data yang sudah Anda miliki untuk mendapatkan keunggulan kompetitif bagi bisnis Anda.” nama pengguna=”iotforall”]
- Instruksi Menulis
Meningkatkan instruksi menulis dapat menjadi tantangan. Mungkin sulit untuk meninjau pekerjaan tertulis dan memberikan umpan balik yang berarti kepada setiap siswa di setiap kelas, bahkan untuk guru sekolah menengah dan profesor perguruan tinggi yang berpengalaman.
Perangkat lunak penilaian penulisan otomatis Ecree didukung oleh ML. Algoritma memeriksa untuk melihat apakah seorang siswa telah memasukkan pernyataan tesis atau pernyataan tujuan dalam esai mereka sebelum menentukan seberapa baik pernyataan itu ditulis.
Perangkat lunak ini dapat memberikan umpan balik kepada siswa dalam waktu kurang dari satu menit dan menggunakan 36 metrik untuk mengevaluasi pekerjaan mereka. Siswa dapat mengirimkan draf sebanyak yang mereka suka dan dilatih menulis terus menerus untuk menjadi terbiasa dengan komponen komposisi yang baik: pengorganisasian, kejelasan , bukti untuk mendukung klaim Anda, dan analisis. Selain itu, alat ini memastikan bahwa setiap siswa menerima evaluasi yang setara berdasarkan kriteria yang sama.
- Pemeliharaan Prediktif IoT dan IIoT
Salah satu dari banyak kendala mahal yang dihadapi bisnis yang menggunakan armada mesin adalah pemeliharaan peralatan. Sensor bawaan pada item sehari-hari seperti pengukur bahan bakar dan ban digunakan di Industrial Internet of Things (IIoT) dan Internet of Things (IoT) untuk mengumpulkan data dan membagikannya ke seluruh jaringan. Sistem ini menggunakan pembelajaran mesin untuk memprediksi performa dan hasil di masa mendatang dengan menganalisis data suhu dan kelembaban.
Pembelajaran mesin dan Internet of Things digunakan oleh Caterpillar, sebuah perusahaan yang membuat sistem tenaga laut, untuk menemukan pola dalam data dari peralatan dan perangkat. Caterpillar menemukan, misalnya, korelasi antara pembacaan meteran bahan bakar dan jumlah daya yang digunakan oleh onboard wadah berpendingin. Dengan mengubah keluaran generator, mereka menggunakan data tersebut untuk mengoptimalkan parameter operasi. Penghematan yang dihasilkan adalah $30 per jam, atau $650.000 selama setahun, untuk 50 kapal.
- Perencanaan Logistik Masuk
Perencanaan logistik memastikan bahwa orang yang tepat mendapatkan jumlah persediaan yang tepat pada waktu yang tepat, di tempat yang tepat. Manajemen pemasok dan barang yang mereka kirimkan ke perusahaan adalah fokus utama logistik masuk. Manajemen pesanan, pengiriman, pergudangan, kontrol inventaris, dan pemanfaatan adalah prosedur yang rumit. Model ML dapat memprediksi dan merekomendasikan proses masa depan dengan mengumpulkan dan memasukkan data pada perencanaan saat ini ke dalamnya.
Walmart, pengecer barang konsumen, menggunakan ML untuk meningkatkan produktivitas bisnis. Sistem Retail Link 2.0-nya menemukan penyimpangan dari prosedurnya dan menggunakan informasi yang bergerak melalui rantai pasokan untuk melakukan penyesuaian secara real time.
Honda, produsen mobil, menggunakan pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi pola di bidang teks bebas dari catatan pengembalian garansi dan laporan mekanik untuk mengidentifikasi masalah kualitas di luar jalur perakitan.
- Perdagangan Ritel
Data besar telah dikumpulkan selama beberapa waktu oleh bisnis yang menjual produk di toko atau online. Mereka mengumpulkan preferensi konsumen, pola pengeluaran, dan informasi demografis. Kesulitannya adalah menggabungkan data dari sumber online dan offline dan mengidentifikasi pola dalam data yang memiliki potensi untuk secara positif mempengaruhi profitabilitas, persediaan, pengalaman pelanggan, dan harga.
Pengecer sekarang dapat menggunakan pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi pola dalam data mereka yang dapat mereka gunakan untuk meningkatkan pengalaman pelanggan dengan merek mereka. Bisnis e-niaga memiliki kemampuan untuk mengumpulkan data dari pelanggan saat mereka menelusuri dan membeli item dari situs web mereka. Mereka kemudian dapat menggunakan data dan tren pasar tersebut untuk memberikan rekomendasi produk yang dipersonalisasi yang dapat meningkatkan penjualan.
Salah satu perusahaan pertama yang menawarkan rekomendasi produk yang dipersonalisasi berdasarkan pembelian dan kebiasaan penelusuran sebelumnya adalah raksasa ritel Amazon. Baik Alexa dari Amazon, asisten suara digital perusahaan, dan sebagian dari mesin rekomendasi tersebut didukung oleh ML.
Alexa digunakan oleh pengecer pakaian mewah Rebecca Minkoff untuk dengan cepat mengungkapkan informasi dari data mereka. Di ShopTalk 2017, salah satu pendiri Uri Minkoff bertanya kepada Alexa item mana dari koleksi musim semi merek yang paling populer, dan dia memberikan jawaban yang benar dalam satu detik.
Data Anda adalah emas yang akan ditambang, tidak peduli bagaimana Anda memutuskan untuk menerapkan ML dan DL di perusahaan Anda. Perhatikan data terstruktur dan tidak terstruktur Anda karena model ML dapat menggunakannya untuk mengubah banyak proses dasar Anda menjadi sistem cerdas yang akan memberi Anda keunggulan atas pesaing dan memacu inovasi.
