7 Cara Industri Meningkatkan Pembelajaran Mendalam

Dari periklanan hingga hiburan, pembelajaran mendalam memiliki aplikasi unik yang mengundang inovasi.

Deep learning adalah software komputer yang terinspirasi dari cara kerja neuron di dalam otak. Ini adalah bagian dari pembelajaran mesin yang digunakan untuk memecahkan masalah kompleks dan menghasilkan solusi cerdas, yang agak sulit dilakukan sebelum dimulainya teknologi ini. Untuk menganalisis data dan membuat prediksi, pembelajaran mendalam menggunakan jaringan saraf tiruan. Pernah bertanya-tanya apa teknologi di balik Siri Apple dan Alexa Amazon? Jaringan saraf tiruan inilah yang melatih mesin untuk menanggapi petunjuk. Teknologi ini telah masuk ke hampir setiap industri dengan aplikasi yang membantu perusahaan berinovasi.

Bagaimana Industri Memanfaatkan Teknologi Pembelajaran Mendalam?

1. Asisten Virtual

Hampir semua orang familiar dengan Alexa, Siri, Google Assistant, dan Cortana. Asisten virtual berbasis cloud ini menggunakan algoritme pembelajaran mendalam untuk memahami perintah suara alami dan menanggapi kueri atau tugas. Selain penggunaan pribadi, aplikasi lain untuk asisten virtual ada di industri mobil untuk menyediakan fitur inovatif untuk pengalaman pelanggan yang lebih baik.

2. Chatbots

Chatbots mengisi celah antara interaksi pelanggan-perusahaan. Meskipun perusahaan tidak dapat mengharapkan manusia hadir 24/7 untuk menjawab pertanyaan pelanggan, chatbots bertindak sebagai asisten pribadi digital dengan menyelesaikan masalah dalam hitungan detik. Chatbot adalah aplikasi AI yang menggunakan konversi teks atau teks ke ucapan untuk menjalankan tugasnya. Ia mampu berkomunikasi seperti manusia dengan menggunakan algoritma pembelajaran mendalam untuk menghasilkan beberapa reaksi. Dari ritel hingga perawatan kesehatan, chatbots telah menjadi penting di hampir setiap industri.

deep-learning-chart

3. Diagnosis Penyakit

Berbicara tentang perawatan kesehatan, pembelajaran mendalam memiliki aplikasi penting dalam industri perawatan kesehatan. Teknologi ini memungkinkan pendeteksian dan diagnosis penyakit bertenaga komputer dan telah membantu tim penelitian dan penemuan obat mendiagnosis penyakit yang mengancam jiwa seperti kanker dan retinopati diabetik menggunakan pencitraan medis.

4. Menghasilkan Rekomendasi yang Akurat

Netflix, Amazon Prime, YouTube, Spotify, dan iMusic menjadi hit karena rekomendasi film, lagu, dan video yang relevan. Bagaimana cara mengetahui apa yang Anda suka? Itulah hasil dari pembelajaran mendalam. Berdasarkan riwayat penjelajahan pengguna dan perilaku mengonsumsi konten online, sistem menghasilkan saran. Teknik pembelajaran mendalam juga memungkinkan penambahan suara ke film bisu dan menghasilkan subtitle secara otomatis.

5. Komposisi Musik

Orang-orang yang menyukai komposisi dan produksi musik menggunakan mesin yang dapat mempelajari nada, struktur, dan pola musik. Model generatif berbasis pembelajaran mendalam seperti WaveNet dapat mengembangkan audio mentah secara mandiri. Music21 adalah perangkat berbasis python yang digunakan untuk musikologi bertenaga komputer. Seorang pengguna dapat melatih sistem untuk mengembangkan musik dengan mengajarkan dasar-dasar teori musik, membuat sampel musik, dan mempelajari musik.

6. Mengaktifkan Periklanan Prediktif

Dalam industri periklanan, algoritme pembelajaran mendalam membantu penerbit dan pengiklan meningkatkan visibilitas iklan dan meningkatkan kampanye untuk mengoptimalkan pengalaman pengguna. Iklan adalah urusan yang mahal, tetapi model pembelajaran mendalam dapat mengurangi biaya dengan menurunkan biaya per akuisisi kampanye sebesar 50%. Ini juga dapat membantu para profesional membuat iklan prediktif berdasarkan data, membantu mengurutkan penawaran iklan waktu-nyata, dan menargetkan iklan ke audiens yang tepat.

7. Mendeteksi Berita Palsu

Ketika dibicarakan tentang periklanan, biasanya akan dibarengi dengan berita bohong dan bias online. Salah satu cara untuk mengatasi berita palsu adalah dengan menggunakan pembelajaran mendalam untuk menyesuaikan kategori berita sesuai dengan preferensi pengguna. Seseorang dapat menyaring berita sesuai parameter geografis dan ekonomi; Jaringan saraf memungkinkan pengembangan pengklasifikasi yang dapat membantu dalam mendeteksi dan menghapus berita palsu dan berita bias dari umpan pengguna.