6 AI dan Teknologi Pengembangan Mesin

Berita Teknologi

6 AI dan Teknologi Pengembangan Mesin – Tidak diragukan lagi bahwa mesin dan industri kecerdasan buatan mengubah cara kita hidup dan bekerja. Kemajuan dalam sepuluh tahun terakhir telah melampaui kemajuan 50 tahun terakhir. Dengan laju perkembangan baru yang terus meningkat, pengetahuan tentang teknologi paling inovatif dan mengubah permainan di pasar dengan cepat menjadi ketinggalan zaman.

6 AI dan Teknologi Pengembangan Mesin

fratech – Perkembangan dalam industri teknologi sangat luas dan terkadang sulit untuk melacak sistem yang akan memberikan dampak terbesar pada kehidupan seperti yang kita ketahui. Di bawah ini adalah 6 mesin dan teknologi AI yang muncul paling cepat pada tahun 2020 yang akan menentukan nada untuk dekade berikutnya dalam pengembangan AI dan mesin.

Digital Twin Modelling

“Kembar digital adalah replika virtual dari objek fisik yang hidup atau tidak hidup. Replika digital menunjukkan potensi dan aset fisik dari proses, benda, orang, dan tempat serta dapat digunakan untuk berbagai tujuan,” jelas Alice Willson, jurnalis teknologi di OriginWritings . Kembar digital memanfaatkan Internet of Things, pembelajaran mesin, grafik jaringan perangkat lunak, dan kecerdasan buatan untuk membuat model simulasi digital hidup yang diperbarui dan berubah saat rekan fisik mereka berubah, semuanya dalam waktu nyata. Ini dapat merevolusi cara kerja banyak industri, mulai dari menyediakan layanan konfigurasi jarak jauh kepada pelanggan atau mengizinkan ahli bedah magang untuk berlatih pada tubuh simulasi, alih-alih pasien yang sebenarnya.

Autonomous AI

Mobil swakemudi, robot domestik yang mendukung sosial, dan asisten produksi kolaboratif adalah contoh teknologi otonom yang sedang dikembangkan di perusahaan seperti Tesla dan Bosch. Sistem otonom dirancang untuk beroperasi di lingkungan yang kompleks dan terbuka. Penelitian ini berada di persimpangan antara robotika dan kecerdasan buatan, dengan fokus khusus pada integrasi metode tertentu untuk menciptakan sistem robotik lengkap yang mendukung kognisi, dengan perangkat lunak yang tersedia di perpustakaan sumber terbuka. Robot dapat menyelesaikan tugas yang mengubah kehidupan dan aksesibilitas, seperti membantu rumah tangga dengan kebutuhan kompleks atau merakit produk di pabrik.

Baca Juga : Teknologi Antariksa dan Implementasi Agenda 2030

Conversational AI

AI percakapan adalah teknologi di balik proses yang sudah dikenal seperti aplikasi yang mendukung ucapan dan sistem pesan otomatis. AI percakapan adalah pintu gerbang antara interaksi manusia dan komputer. Pengembangan perangkat lunak melibatkan disiplin ketat yang didedikasikan untuk merancang alur percakapan, konteks, relevansi, pemahaman maksud dan terjemahan otomatis serta sistem pengenalan ucapan. Tujuan dari AI percakapan adalah untuk mengembangkan sistem yang berinteraksi dengan pengguna sedemikian rupa sehingga tidak dapat dibedakan dari interaksi manusia. Teknologi ini akan memungkinkan pengguna untuk mengelola tugas bisnis secara lebih efisien dengan menerapkan antarmuka AI percakapan yang kuat, seperti platform hosting bot ujung ke ujung.

AI Security

Keamanan AI mungkin merupakan salah satu area pengembangan AI yang tumbuh paling cepat saat ini di pasar. Keamanan AI mengacu pada alat dan teknik siber yang digunakan oleh sistem kecerdasan buatan untuk mengidentifikasi potensi ancaman berdasarkan aktivitas serupa dan sebelumnya. AI menunjukkan potensi terbesar untuk identifikasi penipuan otomatis, deteksi intrusi, dan probabilitas risiko untuk login. Teknologi keamanan AI saat ini dirancang untuk bekerja secara harmonis di seluruh bisnis. Kerangka kerja otomatis dapat mengidentifikasi dan menghubungkan pola ancaman dari sejumlah besar kumpulan data aktivitas. Keamanan siber tingkat lanjut dapat bekerja dengan lancar tanpa mengganggu bisnis. Sekitar 80% perusahaan telekomunikasi mengandalkan teknologi ini untuk meningkatkan keamanan pada sistem mereka dan sekitar $137 miliar dihabiskan untuk keamanan AI dan manajemen risiko pada tahun 2019.

Probabilistic Programming

Pemrograman Probabilistik mengacu pada pemanfaatan algoritma untuk memprediksi kemungkinan peristiwa dan membuat keputusan di saat ketidakpastian. Perangkat lunak saat ini merevolusi bidang perdagangan dan periklanan, digunakan untuk memprediksi harga saham dan merekomendasikan produk untuk menargetkan konsumen dengan akurasi yang lebih tinggi. Teknologi ini dikembangkan dengan meminjam metode dari bahasa pemrograman dan menggabungkannya ke dalam model statistik. Ketika komputer menjadi lebih efisien dalam menangani probabilitas dalam skala besar, ini akan memungkinkan kami untuk mengembangkan bantuan komputer canggih kami saat ini menjadi mitra cerdas untuk pengambilan keputusan dan pemahaman.

Automated Machine Learning

Pembelajaran Mesin Otomatis adalah perubahan teknologi dalam cara perusahaan dan individu menggunakan metode pembelajaran mesin tradisional dan ilmu data. Mengekstrak data yang relevan dari kumpulan data mentah menggunakan pembelajaran mesin tradisional memakan waktu dan biaya. Ilmuwan data dengan keterampilan pemrograman komputer kekurangan pasokan dan permintaan tinggi. Pembelajaran Mesin Otomatis berarti bahwa organisasi dapat membangun dan menggunakan model pembelajaran mesin berdasarkan keahlian ilmu data terkini.

Organisasi dapat menjalankan proses sistematis pada data mentah yang secara otomatis mengekstrak materi yang paling relevan dari kumpulan data besar. Metode ini tidak hanya menghemat waktu, tetapi juga menghilangkan risiko potensi bias dan kesalahan manusia dari hasil. Teknologi ini membuat pemrosesan data tersedia untuk industri seperti perawatan kesehatan, olahraga, perusahaan sektor publik, dan ritel.Industri-industri ini rata-rata tidak memiliki sumber daya untuk pemrosesan data yang akurat dan terperinci. Teknologi ini juga memungkinkan perusahaan besar untuk mengalihdayakan pemrosesan data ke sistem otomatis yang membebaskan ilmuwan data untuk berkonsentrasi pada masalah yang lebih kompleks.

Pembelajaran mesin otomatis ( AutoML) menggantikan perubahan pokok dalam metode organisasi dari seluruh ukuran mendekati pembelajaran mesin serta ilmu informasi. Mempraktikkan tata cara pembelajaran mesin konvensional buat permasalahan bidang usaha dunia jelas memakan durasi, intensif sumber daya, serta menantang. Ini membutuhkan para ahli di beberapa disiplin ilmu, termasuk ilmuwan data – beberapa profesional yang paling dicari di pasar kerja saat ini .

Pembelajaran mesin otomatis mengubah itu, membuatnya lebih mudah untuk membangun dan menggunakan model pembelajaran mesin di dunia nyata dengan menjalankan proses sistematis pada data mentah dan memilih model yang menarik informasi paling relevan dari data – yang sering disebut sebagai “sinyal dalam kebisingan.” Pembelajaran mesin otomatis menggabungkan praktik terbaik pembelajaran mesin dari ilmuwan data peringkat teratas untuk membuat ilmu data lebih mudah diakses di seluruh organisasi.

Saat mengembangkan model dengan proses tradisional, seperti yang Anda lihat dari Gambar 1 , satu-satunya tugas otomatis adalah pelatihan model . Perangkat lunak pembelajaran mesin otomatis secara otomatis menjalankan semua langkah yang diuraikan dalam warna merah – tugas pemodelan manual dan membosankan yang dulunya membutuhkan ilmuwan data yang terampil. Proses tradisional itu seringkali memakan waktu berminggu-minggu atau berbulan-bulan. Namun, dengan pembelajaran mesin otomatis, dibutuhkan waktu paling lama berhari-hari bagi profesional bisnis dan ilmuwan data untuk mengembangkan dan membandingkan lusinan model, menemukan wawasan dan prediksi , serta menyelesaikan lebih banyak masalah bisnis dengan lebih cepat.

Mengapa Automated Machine Learning Penting?

Membuat model pembelajaran mesin secara manual adalah proses multilangkah yang membutuhkan pengetahuan domain, keahlian matematika, dan keterampilan ilmu komputer – yang banyak diminta oleh satu perusahaan, apalagi satu ilmuwan data ( asalkan Anda dapat mempekerjakan dan mempertahankannya ).Tidak cuma itu, terdapat banyak kesempatan buat kekeliruan serta bias orang, yang merendahkan ketepatan bentuk serta mendevaluasi pengetahuan yang bisa jadi Kamu miliki dari bentuk. Pembelajaran mesin otomatis membolehkan badan buat memakai wawasan para akademikus informasi tanpa menghabiskan durasi serta duit buat meningkatkan keahlian itu sendiri, sekalian tingkatkan keuntungan atas pemodalan dalam inisiatif ilmu informasi serta kurangi jumlah durasi yang dibutuhkan buat menangkap angka.

Pembelajaran mesin otomatis memungkinkan bisnis di setiap industri – perawatan kesehatan , pasar keuangan , tekfin , perbankan , sektor publik , pemasaran , ritel , olahraga , manufaktur, dan banyak lagi – untuk memanfaatkan pembelajaran mesin dan teknologi AI — teknologi yang sebelumnya hanya tersedia untuk organisasi dengan sumber daya yang sangat besar yang mereka miliki. Dengan mengotomatiskan sebagian besar tugas pemodelan yang diperlukan untuk mengembangkan dan menerapkan model pembelajaran mesin, pembelajaran mesin otomatis memungkinkan pengguna bisnis untuk menerapkan solusi pembelajaran mesin dengan mudah, sehingga memungkinkan ilmuwan data organisasi untuk fokus pada masalah yang lebih kompleks.

Automated Machine Learning + DataRobot

DataRobot menemukan pembelajaran mesin otomatis. Platform kelas dunia kami memungkinkan organisasi dari semua ukuran dan pengguna bisnis dari semua tingkat keahlian dengan cepat dan mudah memanfaatkan kekuatan pembelajaran mesin dan AI untuk memecahkan masalah. Dengan DataRobot, perusahaan di seluruh industri telah meningkatkan operasi, meningkatkan retensi pelanggan, dan mengidentifikasi faktor-faktor utama yang relevan dengan segala hal mulai dari default pinjaman hingga kebutuhan akan perawatan medis.

DataRobot juga menawarkan kelas melalui DataRobot University bagi siapa saja yang ingin membawa pembelajaran mesin otomatis ke organisasi mereka, meningkatkan kecakapan pembelajaran mesin mereka ke tingkat berikutnya, atau untuk mempelajari bagaimana organisasi dapat memperoleh manfaat dari teknologi tersebut. Platform pembelajaran mesin otomatis DataRobot adalah kunci untuk perusahaan yang digerakkan oleh AI .