Apa itu machine learning?
Machine learning (ML) adalah seperangkat alat yang memudahkan pembuatan prediksi dan pengambilan keputusan dari data. Pembelajaran terawasi mencakup porsi terbesar dari ML dan memungkinkan kita menggeneralisasi pola dari data sebelumnya ke data baru. Dengan kata lain, ini menggunakan data sebelumnya dengan nilai yang sudah diketahui untuk membuat prediksi saat kita tidak mengetahui nilai yang ingin diprediksi. Dalam penerapannya pada masalah bisnis, machine learning juga disebut sebagai analitik prediktif, dan kasus penggunaannya mencakup churn pelanggan, penipuan kartu kredit, dan spam email.
Tugas ML dipelajari melalui data yang tersedia yang diamati melalui pengalaman atau instruksi, yang pada gilirannya menghasilkan pembelajaran yang lebih baik. Tujuan akhirnya adalah meningkatkan pembelajaran sedemikian rupa sehingga menjadi otomatis tanpa perlu intervensi manusia.
“Machine learning adalah sains dan seni memberi komputer kemampuan untuk belajar mengambil keputusan dari data tanpa diprogram secara eksplisit.”—Dr. Hugo Bowne-Anderson, Data Scientist dan Educator di DataCamp
Mengapa machine learning penting bagi bisnis
Studi O’Reilly tahun 2018 menemukan bahwa 51% organisasi sudah menggunakan ML, dengan 36% mengklaim sebagai pengadopsi awal ML dan 15% mengaku sebagai pengguna berkemampuan tinggi. Sedikit minoritas, yakni 49% organisasi, melaporkan bahwa mereka sedang mengeksplorasi atau “sekadar melihat-lihat” penerapan ML.
Belajar dari data Anda untuk menjalankan bisnis dengan lebih baik
Kebutuhan yang meningkat untuk mengekstrak insight dari data
Hampir setiap bisnis memiliki banyak data, mulai dari transaksi pembayaran hingga informasi pelanggan dan data karyawan, yang bisa (dan seharusnya) dimanfaatkan secara strategis. Perusahaan terdepan saat ini menggabungkan ML ke dalam proses harian mereka, mulai dari mendorong pertumbuhan dan mengoptimalkan efisiensi hingga mengidentifikasi area penghematan modal dan menurunkan biaya investasi.
Machine learning membuka jalan menuju keputusan yang lebih cepat
Pembuat keputusan membutuhkan akses ke data penting lebih cepat dari sebelumnya, dan ML mendukung keputusan yang cepat, informasional, dan akurat. Manfaat utama ML adalah kemampuan untuk membuat keputusan terinformasi dengan lebih cepat, dan 50% perusahaan yang telah menerapkan ML merasa mereka telah mencapai tujuan tersebut.
Mengapa manajer perlu kefasihan dasar tentang machine learning
Manajer harus memahami terminologi dan konsep dasar dalam machine learning. Untuk dapat berdiskusi produktif dengan data scientist, mereka perlu memahami apa itu ML, apa yang bisa dilakukannya, dan apa saja yang perlu diwaspadai saat menggunakannya.
Kefasihan machine learning memungkinkan manajer mengajukan pertanyaan yang tepat, serta mengetahui masalah mana yang bisa dan tidak bisa diselesaikan oleh ML. Mereka juga harus mampu berbicara dengan vendor layanan dan produk data untuk membangun ekosistem data yang sukses.
Bagaimana machine learning dapat menyelesaikan masalah bisnis
Berikut beberapa contoh praktis bagaimana machine learning dapat menyelesaikan masalah bisnis, beserta tautan ke kursus DataCamp untuk membangun keterampilan ML ini.
Memprediksi churn pelanggan
Machine learning dapat membantu perusahaan memahami perbedaan biaya untuk mengakuisisi dibanding mempertahankan pelanggan yang sudah ada, serta cara menghitung customer lifetime value, yaitu rata-rata pendapatan yang dihasilkan pelanggan sebelum mereka churn.
Personalisasi produk untuk pelanggan
Perusahaan yang ingin lebih memahami dan melayani beragam kebiasaan serta kebutuhan pelanggan dapat menggunakan ML untuk segmentasi pelanggan dan personalisasi.
Memroses dan menganalisis data dalam jumlah besar
Machine learning untuk pemrosesan bahasa alami memiliki implikasi luas dan dapat memberi sentuhan personal pada interaksi manusia-mesin. Inilah yang menggerakkan chatbot bertenaga AI. Bisnis juga dapat memperoleh insight yang dapat ditindaklanjuti dari data tidak terstruktur dengan penambangan teks dan pemrosesan serta pengenalan gambar. Aplikasinya mencakup dari deteksi spam hingga membangun sistem rekomendasi, dan banyak lagi.
Melakukan analisis keuangan
Industri keuangan menggunakan deep learning untuk segala hal mulai dari mengklasifikasikan aktivitas penipuan hingga perdagangan algoritmik dan manajemen portofolio, hingga penjaminan kredit dan banyak lagi.
Machine learning diadopsi secara luas oleh industri keuangan. Two Sigma, sebuah hedge fund, menggunakannya untuk menginformasikan strategi perdagangan. Dan salah satu klien asuransi kami mendorong kursus machine learning di DataCamp untuk menggerakkan inisiatif modernisasi data mereka.
Membangun produk dan layanan teknologi yang lebih baik
Industri teknologi menggunakan ML untuk membangun produk dan layanan. Mereka berkonsultasi dengan klien untuk menawarkan personalisasi pemasaran, mesin rekomendasi, penerjemahan teks, chatbot, dan lainnya.
Menerapkan AI dan ML di layanan kesehatan
Industri layanan kesehatan berkembang untuk menggabungkan ML dalam pencitraan dan diagnosis medis, pengumpulan data, penemuan obat, dan banyak lagi.
Permintaan yang meningkat untuk ilmuwan machine learning
Jadi, seberapa pesat bidang ML berkembang? International Data Corporation memperkirakan bahwa belanja untuk AI dan ML akan meningkat dari \$12B pada 2017 menjadi \$57,6B pada 2021. Deloitte Global memprediksi jumlah pilot dan implementasi machine learning akan berlipat ganda pada 2018 dibanding 2017, dan berlipat ganda lagi pada 2020.
Karena begitu banyak organisasi berinvestasi dalam analitik prediktif, wajar jika ada permintaan besar untuk ilmuwan ML. Dan semakin matang sebuah organisasi dalam menerapkan ML dan AI, semakin banyak peran yang mereka buka. Permintaan untuk ilmuwan ML meningkat dan kemungkinan akan tetap tinggi dalam waktu dekat.
Tingkatkan keterampilan tim Anda dengan jalur machine learning kami
Untuk bacaan tambahan, lihat tutorial machine learning kami di Python dan R.
