BERITASOLORAYA.com - Deep Learning adalah cara melakukan analisis data otomatis melalui apa yang disebut jaringan saraf tiruan, algoritma yang secara efektif meniru struktur dan fungsi otak manusia.
Walaupun sementara ini industri deep Learning machine masih dalam proses, ada potensi yang tak terduga di dalamnya.
“Kita suatu hari nanti mungkin akan mencapai titik di mana AI (Artificial Intelegence) dan deep learning machine akan membantu kita mencapai kecerdasan super atau bahkan membawa singularitas (pertumbuhan teknologi yang tak terkendali),” kepala ilmuwan Conversica, Dr. Sid J. Reddy menjelaskan.
Baca Juga: Sule Kunjungi Dorce Gamalama yang Tetap Menebar Keceriaan Meskipun Sakit
“Tetapi tantangan dan tugas kami, sebagai profesional yang menekuni AI saat ini adalah untuk memastikan bahwa aplikasi deep learning memenuhi tugas dengan baik dan memberikan manfaat bagi pengguna dan masyarakat.”
Berikut adalah 15 gerakan inovatif yang dilakukan aplikasi deep learning saat ini.
Baca Juga: 6 Dampak Negatif saat Tidak Mandi Sore, Waspada Bisa Jadi Sumber Penyakit
Deteksi Penipuan
Penipuan adalah masalah yang berkembang di dunia digital.
Perusahaan seperti Twosense dan Signifyd menggunakan deep learning machine untuk mendeteksi anomali dalam transaksi pengguna untuk membantu mencegah penipuan.
Perusahaan-perusahaan tersebut menerapkan deep learning machine untuk mengumpulkan data dari berbagai sumber termasuk lokasi perangkat, panjang langkah, dan pola pembelian kartu kredit untuk membuat profil pengguna yang unik.
Perusahaan lain, Featurespace, bekerja sama dengan bank untuk memantau data pelanggan secara real-time untuk menemukan aktivitas mencurigakan dan memperingatkan pihak berwenang untuk mengurangi penipuan.
Baca Juga: Lirik Lagu 'Lentera' Lesti Kejora untuk Baby L, Mulai Nama Hingga Harapan
Pengelolaan hubungan pelanggan
Sistem manajemen hubungan pelanggan sering disebut sebagai "sumber tunggal kebenaran" untuk tim pengembang.
Mereka berisi email, catatan panggilan telepon, dan catatan tentang semua pelanggan perusahaan saat ini serta prospeknya.
Menggabungkan informasi tersebut telah membantu tim pengembang memberikan pengalaman yang lebih baik bagi pelanggan.
Tetapi pengenalan deep learning machine dalam sistem CRM telah membuka lapisan lain dari wawasan pelanggan.
Baca Juga: IU Memenangkan Penghargaan Digital Daesang Di Acara Golden Disc Awards 2022
Deep learning machine mampu menyaring semua potongan data yang dikumpulkan perusahaan tentang prospeknya untuk mengungkapkan tren tentang mengapa pelanggan membeli, kapan mereka membeli, dan apa yang membuat mereka bertahan.
Data ini memberikan skor prospek prediktif, yang membantu perusahaan mengidentifikasi pelanggan yang memiliki peluang terbaik untuk membeli produk mereka.
Melihat data dari catatan pelanggan juga memudahkan mengidentifikasi tren; dan melakukan prediksi tentang kebutuhan pelanggan.
Baca Juga: Mengapa Peran Kinan Jatuh ke Tangan Putri Marino? Ini Jawaban Reza Rahadian
Mendeteksi Senjata Api hinggga Memperkirakan Kerugian Bencana
Deep Learning Machine meniru cara pikiran manusia mencerna informasi dan mendeteksi pola.
Dengan menggunakan model deep learning, platform tersebut dapat mengambil serangkaian set foto berlabel untuk belajar mendeteksi objek seperti pesawat terbang, wajah, dan senjata.
Aplikasi untuk pengenalan gambar sangat luas. Neurala Brain menggunakan algoritme yang disebut Lifelong-DNN untuk menyelesaikan pemeriksaan kualitas manufaktur.
Baca Juga: Inilah Buku Ikonik di 9 Negara Asia Tenggara
Lainnya seperti, ZeroEyes, menggunakan pembelajaran mendalam untuk mendeteksi senjata api di tempat umum seperti sekolah dan properti pemerintah.
Ketika pistol terdeteksi, sistem ini dirancang untuk memperingatkan polisi dalam upaya mencegah penembakan.
Perusahaan seperti Tractable juga mengandalkan deep dearning machine untuk melatih AI-nya untuk mengambil gambar dari bencana dan memperkirakan kerugian finansial darinya.
Baca Juga: Menilik Uniknya Film Don’t Look Up yang Tayang di Netflix: Tontonan Dark Comedy Satir di Akhir Pekan
Vocal AI
Dalam hal mengolah kembali ucapan manusia atau menerjemahkan suara ke teks, Deep Learning Machine semakin memainkan peran penting.
Deep Learning Machine memungkinkan alat seperti Google Voice Search dan Siri untuk menerima audio, mengidentifikasi pola ucapan, dan menerjemahkannya ke dalam teks.
Lalu ada model WaveNet DeepMind, yang menggunakan jaringan saraf untuk mengambil teks dan mengidentifikasi pola suku kata, titik belok, dan banyak lagi.
Baca Juga: Lirik Lagu MVP, Karya Terbaru Danilla di Tahun 2022
Hal ini memungkinkan perusahaan seperti Google untuk melatih asisten virtualnya agar terdengar lebih manusiawi.
Selain itu, Proyek RRNoise Mozilla menggunakannya untuk mengidentifikasi kebisingan latar belakang dalam file audio dan menekannya untuk memberikan audio yang lebih jernih kepada pengguna.
Baca Juga: Wajah dan Nama Baby L Terungkap di Publik, Rizky Billar dan Lesti Berikan Doa hingga Nangis
Natural Language Processing
Pengenalan teknologi natural language processing telah memungkinkan robot untuk membaca pesan dan memaknai pesan tersebut.
Namun, prosesnya masih terlalu sederhana. Hal ini membuat aplikasi gagal menjelaskan maksud di balik sebuah kalimat.
Deep learning machine memungkinkan natural language processing untuk mengidentifikasi pola yang lebih rumit dalam kalimat untuk memberikan interpretasi yang lebih akurat.
Baca Juga: Inilah Yang Harus Dilakukan Bila Pernah Kontak dengan Penderita Covid Varian Omicron
Perusahaan seperti Gamalon menggunakan deep learning machine untuk memberi daya pada chatbot yang mampu merespons lebih banyak pesan pesan dan memberikan respons yang lebih akurat.
Perusahaan lain seperti Strong menerapkannya dalam alat NLP untuk membantu pengguna menerjemahkan teks, mengkategorikannya untuk membantu mengumpulkan data dari kumpulan pesan dan mengidentifikasi sentimen dalam teks.
Grammarly juga menggunakan deep learning machine yang dikombinasikan dengan aturan dan pola tata bahasa untuk membantu pengguna mengidentifikasi kesalahan dan nada pesan mereka.
Baca Juga: 7 Drama Korea yang Siap Tayang di Bulan Januari 2022
Penyempurnaan Data
Ketika sejumlah besar data mentah dikumpulkan, sulit bagi ilmuwan data untuk mengidentifikasi pola, menarik wawasan, atau melakukan banyak hal dengannya.
Deep Learning Machine mampu mengambil data mentah itu dan membuatnya dapat dikelola.
Perusahaan seperti Descartes Labs menggunakan superkomputer berbasis cloud untuk menyaring data.
Memahami peta data mentah dapat berguna untuk pengendalian penyakit, mitigasi bencana, ketahanan pangan dan citra satelit.
Baca Juga: Prinsip Manajemen Waktu di Dalam Islam
Kendaraan Otonom
Mengemudi perlu memperhitungkan faktor-faktor eksternal seperti mobil di sekitar Anda, rambu-rambu jalan dan pejalan kaki.
Pengendara juga harus mampu bereaksi terhadapnya dengan aman.
Meskipun kita masih jauh dari target kendaraan yang sepenuhnya otonom, deep learning machine telah memainkan peran penting peran dalam membantu teknologi membuahkan hasil.
Ini memungkinkan kendaraan otonom untuk memperhitungkan ke mana Anda ingin pergi dan memprediksi apa yang akan dilakukan.
Baca Juga: Ini 10 Kehidupan Idol Setelah Pensiun dari Dunia Kpop, Ada yang Jadi Pengusaha Sampai Menikah
Misalnya, Pony.ai telah menggunakan deep learning machine untuk menggerakkan modul perencanaan dan kontrolnya dalam teknologi kendaraan otonom untuk membantu mobil menavigasi jalan raya delapan jalur, kecelakaan mendadak, dan keadaan lainnya.
Perusahaan mobil swakemudi lainnya yang menggunakan deep learning machine untuk menggerakkan teknologinya termasuk DeepScale milik Tesla dan Waymo, anak perusahaan Google.
Baca Juga: 23 Perusahaan Berbasis Kecerdasan Buatan (AI) yang Layak Diperhitungkan pada Tahun 2022
Super Komputer
Beberapa perangkat lunak menggunakan deep learning machine untuk memecahkan solusinya.
Jika Anda ingin membangun model pembelajaran mendalam Anda sendiri, Anda memerlukan super komputer.
Perusahaan seperti Boxx dan Nvidia telah membangun stasiun kerja yang dapat menampung kekuatan pemrosesan yang dibutuhkan untuk membangun deep learning machine.
Baca Juga: Ini Dia Kriteria WNI dari Luar Negeri yang Wajib Karantina, Terbaru 2022, Berlaku sampai Kapan?
Stasiun DGX NVIDIA mengklaim memiliki kekuatan "setara dengan ratusan server tradisional," dan memungkinkan pengguna untuk menguji dan mengubah model mereka.
APEXX Neutrino W dari Boxx bekerja dengan berbagai kerangka kerja deep learning machine seperti Tensorflow dan PyTorch.
Misinya adalah untuk mempercepat alur kerja dan mempercepat proses pengambilan keputusan.
Baca Juga: 6 Cara Mempunyai Mental Kuat, Nomor 4 dan 5 Sulit Dilakukan
Pemodelan Investasi
Pemodelan investasi adalah industri lain yang mendapat manfaat dari deep learning machine.
Memprediksi pasar membutuhkan pelacakan dan interpretasi lusinan titik data dari percakapan panggilan, acara publik hingga harga saham.
Perusahaan seperti Aiera menggunakan deep learning machine adaptif untuk menyediakan investor institusi dengan analisis real-time pada ekuitas individu, konten dari panggilan pendapatan dan acara perusahaan publik.
Baca Juga: Cara Menasihati Orang Tua Untuk Sholat Menurut Ustadz Hanan Attaki
Perdagangan elektronik
Belanja online sekarang menjadi cara kebanyakan orang membeli barang.
Tetapi pelanggan masih perlu menelusuri lusinan halaman untuk menemukan sepasang sepatu yang tepat yang cocok dengan gaya pelanggan.
Beberapa perusahaan e-commerce beralih ke deep learning machine untuk mempermudah penemuan produk.
Situs web furnitur Cora memungkinkan pengguna untuk mengunggah foto item furnitur favorit mereka dan kemudian menggunakan deep learning machine untuk menemukan item serupa.
Baca Juga: Lirik dan Makna Lagu Qessed Hob - Ramy Ayach yang Viral di Tiktok
Dan di antara banyak penawaran deep learning machine adalah alat yang membantu brand memberikan label pada gambar untuk meningkatkan lalu lintas SEO dan memunculkan produk alternatif bagi pengguna saat barang habis.
Loop54, perusahaan yang membantu situs web e-niaga mempersonalisasi pencarian di situs web mereka, juga menggunakan deep learning machine untuk mengidentifikasi pola perilaku pengguna.
Baca Juga: Cek Fakta : Apakah Vape Lebih Sehat daripada Rokok
Kecerdasan emosional
Meskipun komputer mungkin tidak dapat mereplikasi emosi manusia, mereka mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang suasana hati kita berkat deep learning machine.
Pola seperti perubahan nada, sedikit kerutan, atau gusar adalah sinyal data berharga yang dapat membantu AI mendeteksi suasana hati kita.
Perusahaan seperti Affectiva menggunakan pembelajaran mendalam untuk melacak semua reaksi vokal dan wajah untuk memberikan pemahaman yang bernuansa tentang suasana hati kita.
Robbie AI menjelajahi foto dan rekaman video untuk memprediksi emosi manusia secara real time.
Aplikasi seperti itu dapat digunakan untuk membantu perusahaan menghubungkan data emosi dengan iklan atau bahkan memperingatkan dokter medis tentang keadaan emosi pasien.
Baca Juga: Lesti Kejora dan Rizky Billar Resmi Umumkan Nama Lengkap dan Foto Wajah Anak Pertama Mereka
Hiburan
Pernah bertanya-tanya, bagaimana platform streaming memberi tahu film yang selalu tepat untuk Anda tonton nanti?
Nah, deep learning machine-lah yang melakukan hal itu.
Platform streaming mengumpulkan banyak data tentang konten apa yang Anda pilih untuk dikonsumsi dan apa yang Anda abaikan.
Netflix, menggunakan deep learning machine untuk menemukan pola tentang apa yang ditonton pemirsanya sehingga dapat menciptakan pengalaman yang dipersonalisasi bagi penggunanya.
Baca Juga: BTS Raih Penghargaan Utama ‘Album of the Year’ Golden Disc Awards 5 Tahun Berturut-turut
Periklanan
Perusahaan dapat memperoleh banyak informasi dari bagaimana pengguna berinteraksi dengan pemasarannya.
Deep learning machine menandakan niat untuk membeli, menunjukkan bahwa produk tersebut sesuai dengan mereka atau mengetahui bahwa mereka ingin mempelajari lebih banyak informasi tentang suatu barang
Banyak perusahaan teknologi pemasaran menggunakan deep learning machine untuk menghasilkan lebih banyak wawasan tentang pelanggan.
Baca Juga: 10 Cara Memberikan Pertolongan Pertama pada Orang yang Mengalami Depresi. Yuk Simak
Perusahaan seperti 6sense dan Cognitiv menggunakan pembelajaran mendalam untuk melatih perangkat lunak mereka agar lebih memahami pembeli berdasarkan cara mereka berinteraksi dengan aplikasi atau menavigasi situs web.
Ini dapat digunakan untuk membantu bisnis menargetkan pembeli potensial dengan lebih akurat dan membuat iklan bisa lebih efektif.
Perusahaan lain seperti Dstillery menggunakan deep learning machine untuk memahami lebih lanjut tentang pelanggan untuk membuat setiap iklan menjangkau audiens target untuk produk tersebut.
Baca Juga: Idol Sukses Jadi Aktor, Berikut Ini 4 Idol Asuhan YG Yang Sukses di Bidang Akting
Manufaktur
Keberhasilan sebuah pabrik seringkali bergantung pada mesin, manusia, dan robot yang bekerja bersama seefisien mungkin untuk menghasilkan produk yang dapat direplikasi.
Ketika salah satu bagian dari produksi rusak, itu bisa menimbulkan kerugian besar bagi perusahaan.
Deep learning machine digunakan untuk membuat proses itu lebih efisien dan menghilangkan kesalahan dalam proses tersebut.
Baca Juga: Penelitian Terbaru Menunjukan Pertukaran Gen Antara Virus Dan Inang
Perusahaan seperti OneTrack menggunakannya untuk memindai lantai pabrik dari anomali seperti kotak yang cacat atau forklift yang tidak digunakan dengan benar dan memperingatkan pekerja akan risiko keselamatan.
Tujuannya untuk mencegah terjadinya kesalahan yang dapat memperlambat produksi dan menimbulkan kerugian.
Lalu ada Fanuc, yang menggunakan deep learning machine untuk melatih robotnya beradaptasi dengan berbagai tugas di lantai pabrik.
General Electric juga menggunakan deep learning machine di platform Predix untuk melacak dan menemukan semua kemungkinan titik kegagalan di lantai pabrik.
Baca Juga: Tangkal Omicron, Inilah Efektivitas Obat Molnuvirapir dan Paxlovid untuk Virus Covid-19
Kesehatan
Dokter tidak dapat bersama pasien mereka 24/7, tetapi pasien hampir selalu membawa ponsel.
Berkat deep learning machine, alat medis dapat menjelajahi data dari gambar yang di ambil. Data pergerakan bisa digunakan untuk mendeteksi potensi masalah kesehatan.
Perangkat lunak computer vision Robbie.AI menggunakan data ini, misalnya, untuk melacak pola pergerakan pasien untuk memprediksi jatuh serta perubahan kondisi mental pengguna.
Baca Juga: BTS Memenangkan Penghargaan Di Acara Golden Disc Awards 2022
Menurut National Center for Biotechnology Report, deep learning machine juga telah terbukti dapat mendeteksi kanker kulit melalui gambar.***