Apa itu pembelajaran mesin dan mengapa itu dapat mengambil pekerjaan Anda

2024 Pengarang: Malcolm Clapton | [email protected]. Terakhir diubah: 2023-12-17 04:00

Algoritma baru memungkinkan komputer untuk memecahkan masalah yang sebelumnya hanya mungkin bagi manusia. Di satu sisi, ini akan memberi kita manfaat besar, di sisi lain, tantangan baru bagi kita masing-masing. Untuk mencegah kemajuan mengejutkan Anda, waspada dan perhatikan situasinya.

Sampai saat ini, programmer harus menulis instruksi yang kompleks dan sangat tepat bahkan untuk memungkinkan komputer melakukan tugas yang paling sederhana.

Bahasa selalu berevolusi, tetapi kemajuan paling signifikan di bidang ini adalah penyederhanaan bekerja dengan kode. Sekarang komputer tidak dapat diprogram seperti sebelumnya, tetapi diatur sedemikian rupa sehingga mereka belajar sendiri.

Proses ini, yang disebut pembelajaran mesin, menjanjikan terobosan teknologi yang nyata dan dapat memengaruhi siapa pun, apa pun bidang aktivitasnya. Oleh karena itu, akan bermanfaat bagi kita masing-masing untuk memahami topik tersebut.

Apa itu pembelajaran mesin?

Pembelajaran mesin menghilangkan kebutuhan programmer untuk menjelaskan secara rinci kepada komputer bagaimana memecahkan masalah. Sebaliknya, komputer diajarkan untuk menemukan solusi sendiri. Pada dasarnya, pembelajaran mesin adalah aplikasi statistik yang sangat kompleks untuk menemukan pola dalam data dan membuat prediksi darinya.

Sejarah pembelajaran mesin dimulai pada tahun 1950-an, ketika para ilmuwan komputer berhasil mengajarkan komputer untuk bermain catur. Sejak itu, seiring dengan kekuatan komputasi, kompleksitas pola dan prediksi yang dapat dikenali dan dibuat oleh komputer, dan masalah yang dapat dipecahkannya, telah berkembang.

Algoritme pertama-tama memperoleh satu set data pelatihan dan kemudian menggunakannya untuk memproses permintaan. Misalnya, Anda dapat memuat beberapa foto ke dalam mobil Anda dengan deskripsi isinya, seperti "foto ini menunjukkan kucing" dan "foto ini tidak memiliki kucing". Jika setelah itu menambahkan gambar baru ke komputer, ia akan mulai mengidentifikasi gambar dengan kucing sendiri.

Algoritma terus meningkat. Hasil pengenalan yang benar dan salah masuk ke database, dan dengan setiap foto yang diproses, program menjadi lebih pintar dan lebih baik dan lebih baik mengatasi tugas tersebut. Intinya, ini adalah pembelajaran.

Mengapa pembelajaran mesin itu penting

Sekarang mesin dapat diterapkan dengan aman di area yang sebelumnya dianggap hanya dapat diakses oleh manusia. Sementara teknologi masih jauh dari ideal, intinya adalah komputer terus meningkat. Secara teori, mereka dapat berevolusi tanpa batas. Ini adalah ide utama dari pembelajaran mesin.

Mesin belajar melihat gambar dan mengklasifikasikannya, seperti pada contoh foto di atas. Mereka dapat mengenali teks dan angka dalam gambar ini, serta orang dan tempat. Selain itu, komputer tidak hanya mengidentifikasi kata-kata tertulis, tetapi juga mempertimbangkan konteks penggunaannya, termasuk nuansa emosi positif dan negatif.

Antara lain, mesin dapat mendengarkan kita dan merespons. Asisten virtual di ponsel cerdas kami - apakah itu Siri, Cortana, atau Google Now - mewujudkan terobosan dalam pemrosesan bahasa alami dan terus berkembang.

Selain itu, komputer belajar menulis. Algoritma pembelajaran mesin sudah menghasilkan artikel berita. Mereka dapat menulis tentang keuangan dan bahkan olahraga.

Fungsi tersebut dapat mengubah semua aktivitas berdasarkan entri data dan klasifikasi yang sebelumnya hanya dapat dilakukan oleh manusia. Jika komputer dapat mengenali gambar, dokumen, file, atau objek lain dan menggambarkannya secara akurat, ini membuka banyak peluang untuk otomatisasi.

Bagaimana pembelajaran mesin digunakan saat ini

Algoritma pembelajaran mesin sudah mampu mengesankan.

Medecision menggunakannya untuk menghitung faktor risiko berbagai penyakit di komunitas besar. Misalnya, algoritme telah mengidentifikasi delapan variabel yang dapat digunakan untuk menyimpulkan apakah pasien diabetes perlu dirawat di rumah sakit atau tidak.

Setelah mencari produk yang tepat di toko online, Anda mungkin memperhatikan bahwa Anda melihat iklan untuk produk ini di Internet untuk waktu yang lama. Personalisasi pemasaran ini hanyalah puncak gunung es. Perusahaan dapat secara otomatis mengirim email, kupon, penawaran, dan menampilkan rekomendasi yang disesuaikan untuk setiap klien secara individual. Semua ini dengan lebih lembut mendorong konsumen untuk membeli.

Pemrosesan bahasa alami digunakan dalam berbagai cara. Misalnya, dengan bantuannya, karyawan di layanan pendukung diganti untuk memberikan informasi yang diperlukan kepada pengguna dengan cepat. Selain itu, algoritme semacam itu membantu pengacara menguraikan dokumentasi yang kompleks.

IBM baru-baru ini disurvei. pimpinan perusahaan otomotif. 74% dari mereka mengharapkan mobil pintar muncul di jalan pada tahun 2025.

Mobil tersebut akan menerima informasi tentang pemilik dan sekitarnya menggunakan Internet of Things. Berdasarkan data ini, mereka akan dapat mengubah suhu, audio, posisi kursi, dan pengaturan lainnya secara otomatis. Mobil pintar juga akan menyelesaikan sendiri masalah yang muncul, mengemudi secara mandiri dan membuat rekomendasi berdasarkan kondisi lalu lintas dan jalan.

Apa yang diharapkan dari pembelajaran mesin di masa depan

Kemungkinan pembelajaran mesin terbuka untuk kita di masa depan hampir tidak terbatas. Berikut adalah beberapa contoh yang mengesankan.

• Sistem perawatan kesehatan yang dipersonalisasi yang memberi pasien perawatan medis yang dipersonalisasi berdasarkan kode genetik dan gaya hidup mereka.
• Perangkat lunak keamanan yang mendeteksi serangan peretas dan malware dengan akurasi tertinggi.
• Sistem keamanan terkomputerisasi untuk bandara, stadion, dan lokasi serupa yang mengidentifikasi potensi ancaman.
• Mobil self-driving yang mengorientasikan diri di ruang angkasa meminimalkan jumlah kemacetan lalu lintas dan kecelakaan.
• Sistem anti-penipuan canggih yang dapat mengamankan uang di rekening kami.
• Penerjemah universal yang memungkinkan kami menerima terjemahan yang akurat dan cepat menggunakan ponsel cerdas dan perangkat pintar lainnya.

Mengapa Anda harus berhati-hati dengan pembelajaran mesin

Sementara banyak yang akan mengalami peluang ini dengan munculnya teknologi baru, sebagian besar tidak ingin memahami bagaimana semuanya bekerja dari dalam. Tapi sebaiknya kita semua tetap waspada. Memang, bersama dengan semua manfaatnya, kemajuan lebih lanjut akan membawa konsekuensi nyata bagi pasar tenaga kerja.

Pembelajaran mesin, berdasarkan jumlah data yang terus bertambah yang dihasilkan oleh hampir setiap orang di bumi, akan sepenuhnya mengubah profesi. Tentu saja, inovasi-inovasi ini akan menyederhanakan pekerjaan banyak orang, tetapi ada juga yang akan kehilangan pekerjaannya. Algoritma sudah merespon email, menafsirkan gambar medis, membantu dalam litigasi, menganalisis data, dan sebagainya.

Mesin belajar dari pengalaman mereka sendiri, sehingga programmer tidak perlu lagi menulis kode untuk setiap situasi yang tidak biasa. Kemampuan belajar ini, bersama dengan kemajuan robotika dan teknologi seluler, akan memungkinkan komputer untuk menangani tugas-tugas kompleks dengan lebih baik dari sebelumnya.

Tapi apa yang akan terjadi pada manusia ketika mereka dikalahkan oleh mesin?

Berdasarkan. Forum Ekonomi Dunia, komputer dan robot akan menempati lima juta pekerjaan yang sekarang dimiliki manusia selama lima tahun ke depan.

Jadi, kita perlu mengawasi bagaimana pembelajaran mesin mengubah alur kerja. Tidak masalah siapa Anda: pengacara, petugas medis, pekerja pendukung, sopir truk, atau siapa pun. Perubahan dapat mempengaruhi semua orang.

Cara terbaik untuk menghindari kejutan yang tidak menyenangkan ketika komputer mulai mengambil pekerjaan adalah dengan berpikir secara proaktif dan bersiap.