fbpx
Trend machine learning 2021

5 TREND MACHINE LEARNING YANG WAJIB KAMU KETAHUI DI 2021

By Claureina Diana   |  22 Januari 2021

Sebagian besar tentu menganggap 2020 sebagai tahun yang cukup sulit untuk dilalui. Banyak yang menganggap bahwa tidak ada kemajuan yang dapat dilihat bahkan mungkin sebagian merasakan kemunduran di tahun 2020.

Tapi tentunya kita tidak bisa memukul rata pandangan tersebut, terbukti bahwa tahun 2020 perkembangan data mendapat posisi yang cukup strategis. Data science, artificial intelligence, dan machine learning memang bukan hal yang baru, tetapi pandemi yang terjadi di 2020 rupanya memberi dampak positif bagi perkembangan teknologi tersebut. Dengan semua social distancing yang terjadi, Machine Learning (ML) dan Artificial Intelligence (AI) memainkan peran penting dalam membantu manusia menyelesaikan tugas-tugasnya yang terhambat karena “jarak”. Berikut beberapa trend Machine Learning yang akan semakin hype di tahun ini:

Machine Learning helps remote working

HYPERAUTOMATION

Hyperautomation menggabungkan kecanggihan mesin dan manusia untuk menciptakan sistem otomasi yang jauh lebih baik. Penggunaan robotic process automation (RPA), intelligent business management software (iBPMS) dan Artificial Intelligence akan meningkatkan kemampuan pengambilan keputusan secara otomatis. 

Dengan sistem kerja baru yang memaksa manusia untuk lebih banyak bekerja dari jarak jauh, sistem hyperautomation ini tentu akan sangat berguna untuk meningkatkan produktivitas bisnis. Kini sistem otomasi pun tidak hanya terbatas pada otomasi mesin, tapi juga dapat memungkinkan dalam proses penciptaan, analisa, design, monitor, dan tahap-tahap yang melibatkan pengambilan keputusan lain. Penggabungan antara kecanggihan ML dan akal manusialah yang nantinya akan menciptakan hyperautomation dengan kemampuan pengambilan keputusan yang tepat.

Salah satu contoh hyperautomation dalam kegiatan sehari-hari dapat kita temui dalam maps online yang sering kita gunakan. Dalam menggunakan maps, kita hanya perlu memasukan alamat tujuan kita dan sistem akan memberikan petunjuk jalan, tidak hanya satu tapi beberapa opsi dengan perhitungan macet dan lampu merah sehingga kita dapat memilih opsi mana yang paling sesuai dengan kebutuhan kita saat itu. Itu adalah salah satu dari berbagai contoh hyperautomation yang mampu memecahkan masalah end-to-end, hanya dengan memasukan satu input / perintah. 

PERKEMBANGAN MODEL MACHINE LEARNING

Kini ML semakin terkenal dan banyak digunakan di berbagai jenis usaha. Hal ini akan berdampak positif bagi performa model ML. Dengan semakin banyaknya dataset yang masuk, maka semakin banyak pula data yang dapat digunakan untuk melatih model ML. Kini para pengembang ML berupaya terus-menerus untuk menciptakan model yang lebih canggih lagi dan semakin menyesuaikan dengan kebutuhan yang ada. 

Di saat yang bersamaan pula, beberapa perusahaan raksasa machine learning, salah satunya OpenAI terus berupaya meningkatkan performa modelnya. Hal ini terbukti memberi manfaat, baik bagi perusahaan raksasa yang mendapat title sebagai “pengembang”, maupun bagi perusahaan ML kecil lainnya. Perusahaan yang lebih kecil ini memiliki keterbatasan untuk 100% menciptakan model machine learningnya sendiri, tetapi dengan model dasar yang sudah ada mereka dapat tetap mengembangkan model ML tersebut dan disesuaikan dengan kebutuhan masing-masing usahanya.  

pengembangan machine learning

REINFORCEMENT LEARNING

Reinforcement Learning (RL) merupakan bagian yang sangat menarik dalam ML. Layaknya seorang bayi, RL pada mulanya tidak memiliki pengetahuan apapun. Seiring perkembangan dia akan terus belajar hingga dapat membedakan apa yang baik dan buruk, yang tepat dan salah, hingga akhirnya terbentuk suatu pola atau kebiasaan yang berguna untuk mengambil keputusan. Semakin banyak uji coba yang dilakukan, maka semakin banyak juga data yang bisa ditangkap RL untuk meningkatkan efektivitasnya.

Salah satu penggunaan RL yang sangat berguna bagi bisnis di segala bidang adalah penggunaan chatbot. Chatbot merupakan perwujudan ML yang dapat membalas secara otomatis pesan atau pertanyaan yang diterima. Namun dengan penggunaan dan training kedepannya, chatbot akan semakin advance dalam menjawab pertanyaan yang lebih rumit, mulai dari menerima order, konsultasi, hingga memberi rekomendasi kepada lawan bicaranya (Pengguna).

ML OPS

Sejak 2020 MLOps sebagai istilah yang cukup baru dalam data science sudah mulai banyak diperbincangkan. Penggabungan antara operations dan ML ini dapat meningkatkan manfaat bisnis yang dihasilkan karena adanya keberlanjutan lifecycle dari ML itu sendiri. Pengaturan dan perbaikan ML yang semula ditangani secara tradisional oleh DevOps tentu memiliki banyak hambatan, salah satunya karena perawatannya hanya dapat dilakukan pada bagian-bagian tertentu, tidak secara menyeluruh sebagai satu model ML. Namun keberadaan MLOps memungkinkan suatu model ML dapat lebih lama digunakan. Bahkan dengan perawatan terus-menerus suatu model bisa semakin dikembangkan dan diperbaharui untuk menghasilkan teknologi canggih dalam membantu operasional usaha. 

Trend Machine Learning: MLOps

Kerjasama yang baik, tidak hanya dari tim Data Scientist dalam penggunaan ML ini akan membawa manfaat optimasi data untuk model ML yang lebih baik. Nantinya hal ini akan berdampak pada Return on Investment (ROI) sebuah usaha karena model ML yang ada dapat digunakan langsung oleh pihak-pihak bersangkutan lainnya di luar tim pengembang model itu sendiri.

AKSES BEBAS API YANG MUDAH DIPEROLEH

Bagi kalian penggemar machine learning, terdapat kabar baik di awal 2021 ini di mana beberapa perusahaan AI kini membuka akses API nya untuk digunakan secara umum, salah satunya yang dilakukan oleh HuggingFace dan OpenAI. Kamu bisa menggunakan AI tools mereka untuk menyelesaikan segala perintah hanya dengan satu syarat, perintah harus diberikan dalam bahasa inggris.

Kini kamu dapat membuat model ML untuk memecahkan berbagai masalah dan mempermudah tugas seperti untuk semantic search, summarization, sentiment analysis, content generation, dan mesin terjemah. Akses terbuka ini ditujukan untuk pengembangan ML, agar para Data Scientist dapat fokus untuk pengembangan model tanpa harus dipusingkan dengan akses data dan tools yang selama ini mungkin cukup sulit untuk didapat.

Nah itu adalah rangkuman beberapa trend machine learning yang akan sangat banyak digunakan di 2021 ini. Kira-kira trend machine learning apa yang bakal kamu coba di 2021? 

Jangan lupa untuk share artikel ini ke teman-temanmu agar kita bisa terus belajar dan update akan perkembangan data science ya!

Yuk belajar data science di Algoritma Data Science Education Center! Kamu bisa ikut berbagai kelas data science untuk pemula, salah satunya di program Academy kami.

PELAJARI LEBIH LANJUT

Related Blog

Distributed Processing
Apa Itu Data Analysis Expressions?
jadi data scientist
Cara Menjadi Data Scientist Handal
Distributed Processing
Mengenal Apa Itu Distributed Processing

Sebagian besar tentu menganggap 2020 sebagai tahun yang cukup sulit untuk dilalui. Banyak yang menganggap bahwa tidak ada kemajuan yang dapat dilihat bahkan mungkin sebagian merasakan kemunduran di tahun 2020.

Tapi tentunya kita tidak bisa memukul rata pandangan tersebut, terbukti bahwa tahun 2020 perkembangan data mendapat posisi yang cukup strategis. Data science, artificial intelligence, dan machine learning memang bukan hal yang baru, tetapi pandemi yang terjadi di 2020 rupanya memberi dampak positif bagi perkembangan teknologi tersebut. Dengan semua social distancing yang terjadi, Machine Learning (ML) dan Artificial Intelligence (AI) memainkan peran penting dalam membantu manusia menyelesaikan tugas-tugasnya yang terhambat karena “jarak”. Berikut beberapa trend Machine Learning yang akan semakin hype di tahun ini:

Machine Learning helps remote working

HYPERAUTOMATION

Hyperautomation menggabungkan kecanggihan mesin dan manusia untuk menciptakan sistem otomasi yang jauh lebih baik. Penggunaan robotic process automation (RPA), intelligent business management software (iBPMS) dan Artificial Intelligence akan meningkatkan kemampuan pengambilan keputusan secara otomatis. 

Dengan sistem kerja baru yang memaksa manusia untuk lebih banyak bekerja dari jarak jauh, sistem hyperautomation ini tentu akan sangat berguna untuk meningkatkan produktivitas bisnis. Kini sistem otomasi pun tidak hanya terbatas pada otomasi mesin, tapi juga dapat memungkinkan dalam proses penciptaan, analisa, design, monitor, dan tahap-tahap yang melibatkan pengambilan keputusan lain. Penggabungan antara kecanggihan ML dan akal manusialah yang nantinya akan menciptakan hyperautomation dengan kemampuan pengambilan keputusan yang tepat.

Salah satu contoh hyperautomation dalam kegiatan sehari-hari dapat kita temui dalam maps online yang sering kita gunakan. Dalam menggunakan maps, kita hanya perlu memasukan alamat tujuan kita dan sistem akan memberikan petunjuk jalan, tidak hanya satu tapi beberapa opsi dengan perhitungan macet dan lampu merah sehingga kita dapat memilih opsi mana yang paling sesuai dengan kebutuhan kita saat itu. Itu adalah salah satu dari berbagai contoh hyperautomation yang mampu memecahkan masalah end-to-end, hanya dengan memasukan satu input / perintah. 

PERKEMBANGAN MODEL MACHINE LEARNING

Kini ML semakin terkenal dan banyak digunakan di berbagai jenis usaha. Hal ini akan berdampak positif bagi performa model ML. Dengan semakin banyaknya dataset yang masuk, maka semakin banyak pula data yang dapat digunakan untuk melatih model ML. Kini para pengembang ML berupaya terus-menerus untuk menciptakan model yang lebih canggih lagi dan semakin menyesuaikan dengan kebutuhan yang ada. 

Di saat yang bersamaan pula, beberapa perusahaan raksasa machine learning, salah satunya OpenAI terus berupaya meningkatkan performa modelnya. Hal ini terbukti memberi manfaat, baik bagi perusahaan raksasa yang mendapat title sebagai “pengembang”, maupun bagi perusahaan ML kecil lainnya. Perusahaan yang lebih kecil ini memiliki keterbatasan untuk 100% menciptakan model machine learningnya sendiri, tetapi dengan model dasar yang sudah ada mereka dapat tetap mengembangkan model ML tersebut dan disesuaikan dengan kebutuhan masing-masing usahanya.  

pengembangan machine learning

REINFORCEMENT LEARNING

Reinforcement Learning (RL) merupakan bagian yang sangat menarik dalam ML. Layaknya seorang bayi, RL pada mulanya tidak memiliki pengetahuan apapun. Seiring perkembangan dia akan terus belajar hingga dapat membedakan apa yang baik dan buruk, yang tepat dan salah, hingga akhirnya terbentuk suatu pola atau kebiasaan yang berguna untuk mengambil keputusan. Semakin banyak uji coba yang dilakukan, maka semakin banyak juga data yang bisa ditangkap RL untuk meningkatkan efektivitasnya.

Salah satu penggunaan RL yang sangat berguna bagi bisnis di segala bidang adalah penggunaan chatbot. Chatbot merupakan perwujudan ML yang dapat membalas secara otomatis pesan atau pertanyaan yang diterima. Namun dengan penggunaan dan training kedepannya, chatbot akan semakin advance dalam menjawab pertanyaan yang lebih rumit, mulai dari menerima order, konsultasi, hingga memberi rekomendasi kepada lawan bicaranya (Pengguna).

ML OPS

Sejak 2020 MLOps sebagai istilah yang cukup baru dalam data science sudah mulai banyak diperbincangkan. Penggabungan antara operations dan ML ini dapat meningkatkan manfaat bisnis yang dihasilkan karena adanya keberlanjutan lifecycle dari ML itu sendiri. Pengaturan dan perbaikan ML yang semula ditangani secara tradisional oleh DevOps tentu memiliki banyak hambatan, salah satunya karena perawatannya hanya dapat dilakukan pada bagian-bagian tertentu, tidak secara menyeluruh sebagai satu model ML. Namun keberadaan MLOps memungkinkan suatu model ML dapat lebih lama digunakan. Bahkan dengan perawatan terus-menerus suatu model bisa semakin dikembangkan dan diperbaharui untuk menghasilkan teknologi canggih dalam membantu operasional usaha. 

Trend Machine Learning: MLOps

Kerjasama yang baik, tidak hanya dari tim Data Scientist dalam penggunaan ML ini akan membawa manfaat optimasi data untuk model ML yang lebih baik. Nantinya hal ini akan berdampak pada Return on Investment (ROI) sebuah usaha karena model ML yang ada dapat digunakan langsung oleh pihak-pihak bersangkutan lainnya di luar tim pengembang model itu sendiri.

AKSES BEBAS API YANG MUDAH DIPEROLEH

Bagi kalian penggemar machine learning, terdapat kabar baik di awal 2021 ini di mana beberapa perusahaan AI kini membuka akses API nya untuk digunakan secara umum, salah satunya yang dilakukan oleh HuggingFace dan OpenAI. Kamu bisa menggunakan AI tools mereka untuk menyelesaikan segala perintah hanya dengan satu syarat, perintah harus diberikan dalam bahasa inggris.

Kini kamu dapat membuat model ML untuk memecahkan berbagai masalah dan mempermudah tugas seperti untuk semantic search, summarization, sentiment analysis, content generation, dan mesin terjemah. Akses terbuka ini ditujukan untuk pengembangan ML, agar para Data Scientist dapat fokus untuk pengembangan model tanpa harus dipusingkan dengan akses data dan tools yang selama ini mungkin cukup sulit untuk didapat.

Nah itu adalah rangkuman beberapa trend machine learning yang akan sangat banyak digunakan di 2021 ini. Kira-kira trend machine learning apa yang bakal kamu coba di 2021? 

Jangan lupa untuk share artikel ini ke teman-temanmu agar kita bisa terus belajar dan update akan perkembangan data science ya!

Yuk belajar data science di Algoritma Data Science Education Center! Kamu bisa ikut berbagai kelas data science untuk pemula, salah satunya di program Academy kami.

PELAJARI LEBIH LANJUT

Related Blog

Real Time Processing
Perbedaan Batch Processing dan Real Time Processing
Metode Pengolahan Data
Tipe, Langkah, dan Metode Pengolahan Data
Batch Processing
Mengenal Batch Processing dan Implementasinya