Hello and welcome to beautiful ~ First Step of My Career ~.

Archive for November, 2016

Artificial Intelligence – Machine Learning

Tags:.



Machine Learning adalah jenis kecerdasan buatan (AI) yang membuat komputer memiliki kemampuan untuk belajar tanpa eksplisit diprogram. Machine Learning berfokus pada pengembangan program komputer yang dapat mengajar diri sendiri untuk tumbuh dan berubah bila terdapat data baru. Machine Learning menggunakan data untuk mendeteksi pola dalam data dan menyesuaikan tindakan Program yang sesuai. Algoritma Machine Learning sering dikategorikan sebagai unsupervised / tidak diawasi. Machine Learning dapat menerapkan data lama untuk penyesuaian data yang baru. Hal ini baru saya pelajari disemester 3 ini di matkul Artificial Intelligence. Namun saya sebelumnya sudah punya sedikit gambaran tentang hal ini.

Pada era modern saat ini, berbagai macam AI telah diciptakan oleh banyak orang dan telah menjadi pusat perhatian beberapa perusahaan besar. Manusia terus meciptakan berbagai teknologi – teknologi yang lebih canggih dari sebelumnya. Bahkan hal ini telah kita gunakan sehari – hari tanpa mengetahuinya. Contoh yang paling mudah adalah Google.com. Setiap hari orang mengakses dan mencari lewat situs pencarian Google. Google sendiri telah menerapkan penggunan Machine Learning pada mesin pencarinya agar lebih sesuai dengan apa yang kita mau dan juga memberi rekomendasi – rekomendasi terhadap pencarian kita agar lebih spesifik dan mudah ditemukan. Dengan menggunakan Machine Learning, sebuah program / mesin dapat bekerja sendiri tanpa bantuan manusia. Ia dapat belajar dan berkembang hingga menjadi mesin yang mandiri.

Contoh – contoh penggunaan Machine Learning saat ini:

  • Google
  • Web Search Result
  • E-mail spam filtering
  • Pattern and Image Recognition
  • and many more…

Menurut saya, aplikasi Machine Learning sangat mempunyai nilai yang tinggi di dunia teknologi saat ini. Dan saya mempunyai ide, yaitu dengan membuat aplikasi yang dapat mengkontrol lalu lintas tanpa bantuan manusia. Disini sangat dibutuhkan kemampuan Machine Learning yang hebat. Jika aplikasi ini dapat dibuat, maka kemacetan – kemacetan yang ada khususnya di DKI Jakarta dapat diringankan bahkan diatasi sampai tuntas! Aplikasi akan membaca keadaan lalu lintas (traffic) melalui CCTV dan mengontrol lampu lalu lintas. Jika keadaan sepi dan / atau normal, maka lalu lampu lalu lintas akan bekerja dengan normal. Namun untuk Rush Hour, aplikasi akan melihat bagian mana yang lebih baik diberi jalan terlebih dahulu sehingga tidak menimbulkan kemacetan yang panjang. Dan akan dilakukan secara bergantian hingga kemacetan mereda. Di setiap kendaraan juga perlu diberi alat pemancar agar dapat ditangkap signalnya oleh aplikasi yang dapat membantunya menentukan keadaan lalu lintas saat itu. Hal ini, dapat menjadi terobosan baru dalam mengatasi kemacetan walaupun aplikasi tersebut harus melakukan training dengan jumlah yang banyak dan waktu yang lama untuk perbaikan dan penyesuaian dengan masyarakat.

 
[Tommy Alexander Chandra]
[1901455902]
[Odd Semester 2016/2017] 
[School of Computer Science, Bina Nusantara University] 

Posted on 28 November '16 by , under Artificial Intelligence. No Comments.