Seperti banyak teknologi revolusioner lainnya di zaman modern, pembelajaran mesin dulunya adalah fiksi ilmiah. Namun, penerapannya di industri dunia nyata hanya dibatasi oleh imajinasi kita. Pada tahun 2021, inovasi terbaru dalam pembelajaran mesin telah membuat banyak tugas menjadi lebih layak, efisien, dan tepat daripada sebelumnya.
Didukung oleh ilmu data, Mesin belajar membuat hidup kita lebih mudah. Ketika dilatih dengan benar, mereka dapat menyelesaikan tugas lebih efisien daripada manusia.
Memahami kemungkinan dan inovasi terbaru dari teknologi ML penting bagi bisnis sehingga mereka dapat merencanakan cara yang paling efisien dalam menjalankan bisnis mereka. Penting juga untuk tetap up to date untuk menjaga daya saing di industri.
Model pembelajaran mesin telah berkembang jauh sebelum diadopsi ke dalam produksi.
Pada artikel kali ini, kami akan membahas tentang inovasi terbaru dalam teknologi machine learning pada tahun 2021 dengan berbagai contoh bagaimana teknologi ini dapat menguntungkan Anda dan bisnis Anda.
Tren #1: Pembelajaran Mesin Tanpa Kode
Meskipun sebagian besar pembelajaran mesin ditangani dan diatur menggunakan kode komputer, hal ini tidak lagi selalu terjadi. Pembelajaran mesin tanpa kode adalah cara memprogram aplikasi ML tanpa harus melalui proses pra-pemrosesan yang panjang dan sulit, pemodelan, perancangan algoritme, pengumpulan data baru, pelatihan ulang, penerapan, dan banyak lagi. Beberapa keuntungan utama adalah:
Implementasi cepat. Tanpa kode apa pun yang perlu ditulis atau kebutuhan untuk debugging, sebagian besar waktu yang dihabiskan adalah untuk mendapatkan hasil daripada pengembangan.
Biaya lebih rendah. Karena otomatisasi menghilangkan kebutuhan akan waktu pengembangan yang lebih lama, tim ilmu data besar tidak lagi diperlukan.
Kesederhanaan: ML tanpa kode lebih mudah digunakan karena format seret dan lepasnya yang sederhana.
Pembelajaran mesin tanpa kode menggunakan input seret dan lepas untuk menyederhanakan proses menjadi sebagai berikut:
- Mulailah dengan data perilaku pengguna
- Seret dan lepas data pelatihan
- Gunakan pertanyaan dalam bahasa Inggris biasa
- Evaluasi hasilnya
- Buat laporan prediksi
Karena ini sangat menyederhanakan proses pembelajaran mesin, tidak perlu meluangkan waktu untuk menjadi ahli. Meskipun ini membuat aplikasi pembelajaran mesin lebih mudah diakses oleh pengembang, ini bukan pengganti untuk proyek yang lebih maju dan bernuansa.
Namun, ini mungkin cocok untuk proyek prediksi analisis data sederhana seperti laba ritel, penetapan harga dinamis, dan tingkat retensi karyawan.
Algoritme tanpa kode adalah pilihan terbaik untuk perusahaan kecil yang tidak mampu mempertahankan tim ilmuwan data. Meskipun kasus penggunaannya terbatas, ML tanpa kode adalah pilihan tepat untuk menganalisis data dan membuat prediksi dari waktu ke waktu tanpa banyak pengembangan atau keahlian.
Tren #2: TinyML
Di dunia yang semakin didorong oleh solusi IoT, TinyML masuk ke dalam campuran. Sementara aplikasi pembelajaran mesin skala besar ada, kegunaannya cukup terbatas. Aplikasi skala kecil seringkali diperlukan. Diperlukan waktu bagi permintaan web untuk mengirim data ke server besar agar dapat diproses oleh algoritme pembelajaran mesin dan kemudian dikirim kembali. Sebaliknya, pendekatan yang lebih diinginkan mungkin menggunakan program ML pada perangkat edge.
Dengan menjalankan program ML skala kecil pada perangkat edge IoT, kami dapat mencapai latensi yang lebih rendah, konsumsi daya yang lebih rendah, bandwidth yang dibutuhkan lebih rendah, dan memastikan privasi pengguna. Karena data tidak perlu dikirim ke pusat pemrosesan data, latensi, bandwidth, dan konsumsi daya sangat berkurang. Privasi juga dijaga karena perhitungan dibuat sepenuhnya secara lokal.
Inovasi yang sedang tren ini memiliki banyak aplikasi di sektor-sektor seperti pemeliharaan prediktif untuk pusat industri, industri perawatan kesehatan, pertanian, dan banyak lagi. Industri ini menggunakan perangkat IoT dengan algoritme TinyML untuk melacak dan membuat prediksi pada data yang dikumpulkan. Sebagai contoh, Nyamuk Penakut Surya adalah proyek IoT yang menggunakan TinyML untuk mengukur keberadaan nyamuk secara real time. Ini dapat menghasilkan sistem peringatan dini untuk epidemi penyakit dari nyamuk, misalnya.
Tren #3: AutoML
Mirip dengan tujuan ML tanpa kode, ML Otomatis bertujuan untuk membuat pembuatan aplikasi pembelajaran mesin lebih mudah diakses oleh pengembang. Karena pembelajaran mesin menjadi semakin berguna di berbagai industri, solusi siap pakai sangat diminati. Auto-ML bertujuan untuk menjembatani kesenjangan dengan menyediakan solusi yang mudah diakses dan sederhana yang tidak bergantung pada pakar ML.
Ilmuwan data yang bekerja pada proyek pembelajaran mesin harus fokus pada pemrosesan awal data, pengembangan fitur, pemodelan, perancangan jaringan saraf jika pembelajaran mendalam terlibat dalam proyek, pemrosesan pasca, dan analisis hasil. Karena tugas ini sangat kompleks, AutoML menyediakan penyederhanaan melalui penggunaan template.
Contohnya adalah Perekat Otomatis, solusi siap pakai untuk teks, gambar, dan data tabular. Hal ini memungkinkan pengembang untuk membuat prototipe solusi pembelajaran mendalam dengan cepat dan mendapatkan prediksi tanpa memerlukan pakar ilmu data.
AutoML menghadirkan alat pelabelan data yang ditingkatkan ke tabel dan memungkinkan kemungkinan penyetelan otomatis arsitektur jaringan saraf. Secara tradisional, pelabelan data dilakukan secara manual oleh tenaga kerja outsourcing. Ini membawa banyak risiko karena kesalahan manusia. Karena AutoML dengan tepat mengotomatiskan sebagian besar proses pelabelan, risiko kesalahan manusia jauh lebih rendah. Ini juga mengurangi biaya tenaga kerja, memungkinkan perusahaan untuk lebih fokus pada analisis data. Karena AutoML mengurangi biaya semacam ini, analisis data, kecerdasan buatan, dan solusi lainnya akan menjadi lebih murah dan lebih mudah diakses oleh perusahaan di pasar.
Contoh lain dari AutoML dalam tindakan adalah OpenAI's DALL-E dan KLIP (pra-pelatihan gambar bahasa kontrastif). Kedua model ini menggabungkan teks dan gambar untuk membuat desain visual baru dari deskripsi berbasis teks. Salah satu contoh awal dari tindakan ini adalah bagaimana model dapat digunakan untuk menghasilkan gambar berdasarkan deskripsi input “kursi berlengan dalam bentuk alpukat.” Teknologi ini memiliki banyak aplikasi menarik, seperti pembuatan gambar asli untuk SEO artikel, membuat mockup produk baru, dan menghasilkan ide produk dengan cepat.
Tren #4: Manajemen Operasionalisasi Pembelajaran Mesin (MLOps)
Machine Learning Operationalization Management (MLOps) adalah praktik pengembangan solusi perangkat lunak pembelajaran mesin dengan fokus pada keandalan dan efisiensi. Ini adalah cara baru untuk meningkatkan cara solusi pembelajaran mesin dikembangkan agar lebih bermanfaat bagi bisnis.
Pembelajaran mesin dan AI dapat dikembangkan dengan disiplin pengembangan tradisional, tetapi sifat unik dari teknologi ini berarti bahwa teknologi ini mungkin lebih cocok untuk strategi yang berbeda. MLOps menyediakan formula baru yang menggabungkan pengembangan sistem ML dan penerapan sistem ML ke dalam satu metode yang konsisten.
Salah satu alasan mengapa MLOps diperlukan adalah karena kita berurusan dengan semakin banyak data dalam skala yang lebih besar yang membutuhkan tingkat otomatisasi yang lebih besar. Salah satu elemen utama MLOps adalah siklus hidup sistem, yang diperkenalkan oleh disiplin DevOps.
Memahami siklus hidup sistem ML sangat penting untuk memahami pentingnya MLOps.
- Rancang model berdasarkan tujuan bisnis
- Memperoleh, memproses, dan menyiapkan data untuk model ML
- Latih dan sesuaikan model ML
- Validasi model ML
- Menyebarkan solusi perangkat lunak dengan model terintegrasi
- Pantau dan mulai ulang proses untuk meningkatkan model ML
Salah satu keuntungan dari MLOps adalah dapat dengan mudah menangani sistem skala. Sulit untuk menangani masalah ini pada skala yang lebih besar karena tim ilmu data yang kecil, kesenjangan dalam komunikasi internal antar tim, perubahan tujuan, dan banyak lagi.
Saat kami menggunakan desain yang mengutamakan tujuan bisnis, kami dapat mengumpulkan data dan menerapkan solusi ML dengan lebih baik di seluruh proses. Solusi ini perlu memperhatikan relevansi data, pembuatan fitur, pembersihan, menemukan host layanan cloud yang sesuai, dan kemudahan pelatihan model setelah penerapan ke lingkungan produksi.
Dengan mengurangi variabilitas dan memastikan konsistensi dan keandalan, MLOps dapat menjadi solusi hebat untuk perusahaan dalam skala besar.
Kubernetes adalah alat DevOps yang telah terbukti efisien untuk mengalokasikan sumber daya perangkat keras untuk beban kerja AI/ML, yaitu memori, CPU, GPU, dan penyimpanan. Kubernetes mengimplementasikan penskalaan otomatis dan menyediakan pengoptimalan sumber daya komputasi secara real-time.
Tren #5: Pembelajaran Mendalam Setumpuk Penuh
Penyebaran luas kerangka kerja pembelajaran mendalam dan kebutuhan bisnis untuk dapat memasukkan solusi pembelajaran mendalam ke dalam produk menyebabkan munculnya permintaan besar untuk "pembelajaran mendalam tumpukan penuh".
Apa itu pembelajaran dalam tumpukan penuh? Bayangkan Anda memiliki insinyur pembelajaran mendalam berkualifikasi tinggi yang telah menciptakan beberapa model pembelajaran mendalam yang mewah untuk Anda. Tetapi tepat setelah model pembelajaran mendalam dibuat, hanya beberapa file yang tidak terhubung ke dunia luar tempat pengguna Anda tinggal.
Sebagai langkah selanjutnya, para insinyur harus membungkus model pembelajaran mendalam ke dalam beberapa infrastruktur:
- Backend di awan
- Aplikasi Mobile
- Beberapa perangkat edge (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson Nano, dll.)
Tuntutan pembelajaran dalam tumpukan penuh menghasilkan pembuatan perpustakaan dan kerangka kerja yang membantu para insinyur untuk mengotomatisasi beberapa tugas pengiriman (seperti chitra proyek) dan kursus pendidikan yang membantu para insinyur untuk cepat beradaptasi dengan kebutuhan bisnis baru (seperti open source pembelajaran mendalam fullstack proyek).
Tren #6: Jaringan Permusuhan Umum (GAN)
teknologi GAN adalah cara menghasilkan solusi yang lebih kuat untuk implementasi seperti membedakan antara berbagai jenis gambar. Jaringan saraf generatif menghasilkan sampel yang harus diperiksa oleh jaringan diskriminatif yang membuang konten yang dihasilkan yang tidak diinginkan. Mirip dengan cabang pemerintahan, General Adversarial Networks menawarkan pemeriksaan dan keseimbangan pada proses dan meningkatkan akurasi dan keandalan.
Penting untuk diingat bahwa model diskriminatif tidak dapat menggambarkan kategori yang diberikannya. Itu hanya dapat menggunakan probabilitas bersyarat untuk membedakan sampel antara dua atau lebih kategori. Model generatif fokus pada apa kategori ini dan mendistribusikan probabilitas bersama.
Aplikasi yang berguna dari teknologi ini adalah untuk mengidentifikasi kelompok gambar. Dengan pemikiran ini, tugas skala besar seperti penghapusan gambar, pencarian gambar serupa, dan banyak lagi dapat dilakukan. Aplikasi penting lainnya dari GAN adalah tugas pembuatan gambar.
Tren #7: ML tanpa pengawasan
Seiring dengan peningkatan otomatisasi, semakin banyak solusi ilmu data yang dibutuhkan tanpa campur tangan manusia. ML tanpa pengawasan adalah tren yang menjanjikan untuk berbagai industri dan kasus penggunaan. Kita sudah tahu dari teknik sebelumnya bahwa mesin tidak bisa belajar dalam ruang hampa. Mereka harus dapat mengambil informasi baru dan menganalisis data tersebut untuk solusi yang mereka berikan. Namun, ini biasanya membutuhkan ilmuwan data manusia untuk memasukkan informasi itu ke dalam sistem.
ML tanpa pengawasan berfokus pada data yang tidak berlabel. Tanpa bimbingan dari ilmuwan data, program pembelajaran mesin tanpa pengawasan harus menarik kesimpulannya sendiri. Ini dapat digunakan untuk mempelajari struktur data dengan cepat untuk mengidentifikasi pola yang berpotensi berguna dan menggunakan informasi ini untuk meningkatkan dan lebih mengotomatiskan pengambilan keputusan.
Salah satu teknik yang dapat digunakan untuk menyelidiki data adalah clustering. Dengan mengelompokkan titik data dengan fitur bersama, program machine learning dapat memahami kumpulan data dan polanya secara lebih efisien.
Tren #8: Pembelajaran Penguatan
Dalam pembelajaran mesin, ada tiga paradigma: pembelajaran terawasi, pembelajaran tanpa pengawasan, dan pembelajaran penguatan. Dalam pembelajaran penguatan, sistem pembelajaran mesin belajar dari pengalaman langsung dengan lingkungannya. Lingkungan dapat menggunakan sistem penghargaan/hukuman untuk memberikan nilai pada pengamatan yang dilihat sistem ML. Pada akhirnya, sistem akan ingin mencapai tingkat penghargaan atau nilai tertinggi, serupa dengan pelatihan penguatan positif untuk hewan.
Ini memiliki banyak aplikasi dalam video game dan board game AI. Namun, ketika keamanan merupakan fitur penting dari aplikasi, penguatan ML mungkin bukan ide yang terbaik. Karena algoritme sampai pada kesimpulan dengan tindakan acak, mungkin dengan sengaja membuat keputusan yang tidak aman dalam proses pembelajaran. Hal ini dapat membahayakan pengguna jika dibiarkan. Ada sistem pembelajaran penguatan yang lebih aman dalam pengembangan untuk membantu masalah ini yang memperhitungkan keamanan untuk algoritme mereka.
Setelah pembelajaran penguatan dapat menyelesaikan tugas di dunia nyata tanpa memilih tindakan berbahaya atau berbahaya, RL akan menjadi alat yang jauh lebih membantu dalam gudang ilmuwan data.
Tren #9: Pembelajaran Sedikit Tembakan, Satu Tembakan, & Tanpa Tembakan
Pengumpulan data sangat penting untuk praktik pembelajaran mesin. Namun, ini juga merupakan salah satu tugas yang paling membosankan dan dapat menyebabkan kesalahan jika dilakukan dengan tidak benar. Kinerja algoritma pembelajaran mesin sangat tergantung pada kualitas dan jenis data yang disediakan. Sebuah model yang dilatih untuk mengenali berbagai ras anjing domestik akan membutuhkan pelatihan pengklasifikasi baru untuk mengenali dan mengkategorikan serigala liar.
Beberapa pembelajaran menembak berfokus pada data yang terbatas. Meskipun ini memiliki keterbatasan, ia memiliki berbagai aplikasi di bidang seperti klasifikasi gambar, pengenalan wajah, dan klasifikasi teks. Meskipun tidak memerlukan banyak data untuk menghasilkan model yang dapat digunakan sangat membantu, itu tidak dapat digunakan untuk solusi yang sangat kompleks.
Demikian juga, belajar sekali tembak menggunakan lebih sedikit data. Namun, ia memiliki beberapa aplikasi yang berguna untuk pengenalan wajah. Misalnya, seseorang dapat membandingkan foto ID paspor yang diberikan dengan gambar seseorang melalui kamera. Ini hanya membutuhkan data yang sudah ada dan tidak memerlukan database informasi yang besar.
Belajar tembakan nol adalah prospek awalnya membingungkan. Bagaimana algoritma pembelajaran mesin dapat berfungsi tanpa data awal? Sistem Zero Shot ML mengamati subjek dan menggunakan informasi tentang objek itu untuk memprediksi klasifikasi apa yang mungkin mereka masuki. Ini mungkin bagi manusia. Misalnya, manusia yang belum pernah melihat harimau sebelumnya tetapi pernah melihat kucing rumahan mungkin dapat mengidentifikasi harimau sebagai sejenis hewan kucing.
Meskipun objek yang diamati tidak terlihat selama pelatihan, algoritma ML masih dapat mengklasifikasikan objek yang diamati ke dalam kategori. Ini sangat berguna untuk klasifikasi gambar, deteksi objek, pemrosesan bahasa alami, dan tugas lainnya.
Contoh luar biasa dari penerapan pembelajaran beberapa kali adalah penemuan obat. Dalam hal ini, model sedang dilatih untuk meneliti molekul baru dan mendeteksi molekul berguna yang dapat ditambahkan dalam obat baru. Molekul baru yang belum melalui uji klinis dapat menjadi racun atau tidak efektif, jadi sangat penting untuk melatih model menggunakan sejumlah kecil sampel.
Pembelajaran Mesin: Berdaya Menuju Masa Depan
Dengan ilmu data dan pembelajaran mesin, industri menjadi semakin maju dari hari ke hari. Dalam beberapa kasus, ini telah membuat teknologi diperlukan untuk tetap kompetitif. Namun, memanfaatkan teknologi ini sendiri hanya bisa membawa kita sejauh ini. Kita perlu berinovasi untuk mencapai tujuan dengan cara baru dan unik untuk benar-benar mempertaruhkan sudut di pasar dan menembus masa depan baru yang sebelumnya dianggap fiksi ilmiah.
Setiap tujuan membutuhkan metode yang berbeda untuk mencapainya. Berbicara dengan para ahli tentang apa yang terbaik untuk perusahaan Anda dapat membantu Anda memahami teknologi apa, seperti pembelajaran mesin, yang dapat meningkatkan efisiensi bisnis Anda dan membantu Anda mencapai visi untuk mendukung klien Anda.
PlatoAi. Web3 Didesain Ulang. Kecerdasan Data Diperkuat.
Klik di sini untuk mengakses.
Sumber: https://www.iotforall.com/machine-learning-trends-to-impact-business-in-2021-2022
