Bangga dadi mitra bersertifikat Leadinfo!

Pangembangan Aplikasi Web lan Seluler

Analisis Data Gedhe lan Ilmu Data

Artificial Intelligence and Machine Learning

Solusi AR lan VR

LIHAT KABEH LAYANAN 

machine Learning

Sinau mesin minangka praktik analisis data sing nggawe mekanisme model bangunan analitis. Mesin belajar kanthi rutin sinau supaya tumindak tetep bener lan wawasan anyar minangka sistem pembelajaran mesin sejati. Data kasebut diwenehake menyang mesin belajar kanthi feed lan tindakan non-action banjur tugas bakal otomatis tanpa mbutuhake gangguan manungsa utawa manual. Sinau mesin wis ngidini komputer golek wawasan sing didhelikake, nggunakake algoritma sing bola-bali entuk saka data sing diwenehake, tanpa diprogram kanthi eksplisit ing endi sing kudu ditemokake. Sinau mesin bisa nyedhiyakake strategi lan produktivitas anyar ing macem-macem sistem kalebu IT, kesehatan, logistik, energi lan uga pendhidhikan. Tingkat efisiensi sing durung ana sadurunge bakal bisa ditemokake ing sistem bisnis kanthi algo sinau kanthi mandhiri, lan ing level pribadi, gadget sing cerdas kasebut bakal nuntun kita kanggo kabeh perkara lan mbantu nggampangake urip. Sinau mesin minangka ilmu sing durung mesthi anyar, nanging saiki wis entuk momentum anyar.

    Pangembang Learning Machine

    Tantangan sing ana ing pojok yaiku apa mesin kasebut bisa ngatasi data sing ora terstruktur lan terstruktur lan yen kasedhiya algoritma kualitas. Lan yen padha, asil bakal ora bisa dibayangake. Kita mung bisa prédhiksi tingkat pangowahan sing bakal ana, transformasi nyata bakal penting. Nanging kabeh iki mesthi mbutuhake wektu sing cukup suwe.

    Sinau mesin saiki pancen ora kaya jaman biyen, amarga teknologi komputasi anyar. Amarga model kena data anyar, aspek iteratif pembelajaran mesin penting banget amarga bisa adaptasi kanthi mandiri. Dheweke ngasilake asil lan keputusan sing bisa diulang, dipercaya kanthi sinau saka pitungan sadurunge sing diwenehake. Sinau mesin diwiwiti saka ide manawa komputer duwe katrampilan kanggo sinau tanpa diprogram kanggo tugas tartamtu sing bisa digunakake, pangenalan pola kasebut lan peneliti nggawe cara kanggo ndeleng manawa komputer bisa sinau saka data liwat intelijen buatan. Wong-wong wis nambah minat sinau mesin kaya analisis Bayesian lan penambangan data kanggo sawetara faktor kayata panyimpenan data sing terjangkau, pangolahan komputasi sing luwih kuat lan luwih murah, lan macem-macem jinis data sing kasedhiya. Kabeh prekara kasebut bisa nggawe model kanthi otomatis lan cepet sing bisa nganalisis data sing luwih rumit lan luwih gedhe lan bisa ngasilake asil sing luwih akurat lan luwih cepet ing skala gedhe yen dibutuhake. Kanthi nggawe model sing tepat, bisnis lan organisasi duwe kesempatan sing apik kanggo ngenali kesempatan sing duwe bathi lan sukses lan minimalake risiko saengga nggawe machine machine dadi elemen penting ing industri inti.

    Sinau mesin nggampangake sistem kognitif kanggo melu, nalar lan sinau karo kita kanthi cara pribadi lan alami. Pikirake babagan perdagangan saham, rekomendasi film Netflix, iklan Internet sing ditampilake adhedhasar kebiasaan browsing - kabeh kalebu conto carane pembelajaran mesin mbantu kita njelajah jagad kanthi cara sing kuat lan kreatif. Sadurunge, titik balik ing sejarah kamanungsan yaiku revolusi industri sing ngidini industri nggawe luwih akeh lapangan kerja kanthi luwih produktif lan banjur ningkatake taraf panguripan umume. Dina iki, pembelajaran mesin minangka revolusi liyane sing bakal diadhepi jagad. Kita ana ing ambang otomatisasi lan intelijen buatan dadi pemain utama lan yen kabeh wis rampung, pembelajaran mesin bakal nulungi perusahaan ngembangake bisnis lan ngembangake pemahaman kanthi cepet. Kaya Revolusi Industri, komponen utama pembelajaran mesin yaiku kolaborasi - kita butuh tenaga kerja sing luwih cerdas supaya bisa ngupayakake proses sukses kanthi output sing tepat. Tenaga kerja sing dibahas ing kene bakal duwe insinyur data, arsitek IT, pangguna bisnis, ilmuwan data, ahli penambangan data, administrator sistem, eksekutif, pangembang, lsp.

    Kita ngerti tenan babagan aplikasi machine learning sing saiki lagi urip. Suwe-suwe, algoritma pembelajaran mesin wis ana, nanging sing mentas dikembangake yaiku kemampuan ngetrapake pitungan matematika kompleks kanthi otomatis menyang data gedhe, luwih cepet lan bola-bali. Salah sawijining conto sing wis dingerteni yaiku mobil Google sing nyopir mandhiri, sing pancen hyped lan adhedhasar pembelajaran mesin. Nduweni kabeh fitur mobil modern sing dikombinasikake kaya kendali pelayaran adaptif, asisten parkir lan navigator, pangenalan ucapan lan asisten jalur sing cedhak karo kendharaan operasi sing mandhiri. Uga menehi rekomendasi online kaya saka Netflix lan Amazon, ndeteksi penipuan lan nggabungake pembelajaran mesin kanthi nggawe aturan linguistik kanggo ngerti apa sing dicritakake pelanggan babagan Twitter, Nanotronics, sing ngotomatisasi mikroskop optik kanggo inspeksi sing luwih apik, Robotik Rethink sing digunakake kanggo nambah produksi nyepetake lan nglatih tangane robot, nambah akurasi pamisahan pelanggan, prédhiksi nilai umure pelanggan, ngoptimalake pengalaman ing aplikasi pangguna, ndeteksi pola blanja pelanggan, pambiji risiko kesehatan, ngapikake perawatan pribadi, lan diagnosa penyakit kanthi luwih akurat minangka ilustrasi mesin saben dina. sinau

    Sistem pembelajaran mesin sing apik digawe kanthi algoritma dhasar lan canggih, skalabilitas, kemampuan nyiyapake data, pemodelan ensemble lan proses otomatisasi lan iteratif. Sinau mesin bubar akeh amarga ana kemajuan ing "sinau jero" sing kalebu kekalahan saka AlphaGo saka grandmaster Go Lee Sedol lan produk anyar liyane babagan terjemahan mesin lan pangenalan gambar. Sinau mesin nggunakake akeh data, luwih ngapura ngganti poin utawa parameter data lan ndhukung kerumitan lan keragaman sing luwih gedhe. Output sing digawe karo proses kasebut bisa ditrapake kanthi lancar ing macem-macem platform, kayata sistem analitik, komputasi awan, jaringan ujung lan sistem semat. Pangowahan langkah saka jaman nalika wawasan utamane adhedhasar platform teknologi menyang jaman kognitif, sing ngidini wawasan adhedhasar bisnis. Sinau mesin, IoT lan AI kalebu gegandhengan. IoT apik nglengkapi intelijen buatan nalika komputasi wektu nyata. Manungsa bakal enggal diganti kanthi mesin lumampah sing bakal luwih pinter tinimbang kita. Mesin kasebut wis wiwit mlaku ing bisnis kanthi macem-macem tujuan lan ing wektu mbesuk, kita bakal bisa ndeleng gelombang transformasi mekanis sing nularake urip saben dinane. Dinamo manungsa iki bakal ngowahi cara nggoleki urip kanthi nggawe persepsi saka data sing ditampa lan cara sing ora bisa ditindakake manungsa. Iki tegese mesin kasebut sejatine bakal ngungguli kekuwatan manungsa ing meh kabeh sing nyebabake proses pangowahan, ngirit biaya lan level otomatisasi sing luwih gedhe lan luwih kuat. Sistem pangenalan gambar lan swara bakal ngakoni individu ing macem-macem saluran lan miturut survey, perusahaan sing paling cepet bakal duwe mesin sing luwih cerdas tinimbang karyawan.

      Model Pangembang ML

      Utamane ana telung macem-macem jinis pembelajaran mesin sing diawasi, ora diawasi, lan sinau penguatan. Iki dipilih gumantung saka tugas sing bakal ngrampungake lan kesederhanaan proses. Ing pamulangan Supervisor, algoritma pamulangan wis diwenehi wangsulan nalika maca data sing dadi asil sing bener kanggo saben titik data kanthi label kanthi eksplisit nalika nglatih model kasebut. Tujuane kanggo nemokake sesambungan tinimbang nemokake wangsulan supaya bisa prédhiksi utawa klasifikasi poin data kanthi bener nalika poin data sing durung ditemtokake diwiwiti. Akun Sinau tanpa pengawasan, algoritma pamulangan ora diwenehi wangsulan sajrone latihan lan regane ana ing panggolekan korelasi lan pola. Tujuane kanggo nemokake hubungan sing migunani antarane titik data. Tipe pungkasan yaiku pembelajaran Reinforcement yaiku campuran ing antarane pembelajaran sing diawasi lan tanpa pengawasan. Sampeyan mbutuhake keterkaitan karo lingkungan lan digunakake kanggo ngatasi masalah sing luwih kompleks tinimbang sadurunge. Sawetara conto misuwur yaiku backgammon, poker, lan Go, yaiku game logika lan data sing diwenehake dening lingkungan supaya agen bisa nanggapi lan sinau dhewe.

        Kita project highlights

        Kita mbangun lan berkembang kanggo makarya, urip lan komunikasi. Kita miwiti proyek kanthi tujuan golek solusi sing cerdas, anyar kanggo masalah, cilik lan cilik.

        Tampilan Whatsapp kita

        Exit versi seluler