https://www.rapa-puru.com/ https://ingemantspa.cl/
– Inixindo Jogja
Apa Itu TinyML? Machine Learning Berukuran Kecil yang Tetap Powerful

Apa Itu TinyML? Machine Learning Berukuran Kecil yang Tetap Powerful

Perkembangan teknologi yang terus berkembang juga mendorong perkembangan machine learning. Teknologi dan metodologi baru telah muncul untuk menyelesaikan berbagai kasus. Salah satunya adalah TinyML.

TinyML sendiri adalah bidang baru yang berfokus pada pengembangan dan penerapan model machine learning pada perangkat yang berdaya rendah dan sumber daya terbatas.

Perangkat ini sering ditemukan pada aplikasi Internet of Things atau IoT, wearable devices, dan embedded sistem lainnya dimana perangkat-perangkat tersebut tidak bisa mendukung model machine learning dengan komputasi tinggi.

TinyML dirancang dengan ukuran yang lebih kecil, namun tetap cepat dan hemat energi. Hal ini memungkinkannya untuk beroperasi pada sumber daya dan perangkat keras yang terbatas tanpa mengorbankan performa.

Ini dilakukan dengan berbagai cara seperti pemangkasan model, kuantisasi, dan distilasi pengetahuan. Dengan begitu, TinyML memungkinkan aplikasi AI ada di area yang kecil dan tidak bisa dijangkau oleh machine learning konvensional.

Ilustrasi

Small Data: Mengekstrak nilai dari kumpulan data terbatas

Berbeda dengan big data yang berfokus pada pemanfaatan sejumlah besar data untuk membuat model yang kompleks, small data menekankan pada pentingnya penggunaan dataset yang terbatas yang sudah dikurasi untuk mengembangkan model machine learning.

Teknik small data biasanya melibatkan data augmentation, transfer learning, dan few-shot learning yang memungkinkan untuk membuat model machine learning yang efektif meskipun data sangat minim.

Small data mendemokratisasikan machine learning dengan berfokus pada penggalian wawasan berharga dari kumpulan data yang lebih kecil, sehingga lebih mudah diakses oleh organisasi dan individu dengan data yang minim.

Ilustrasi TinyML

Pentingnya TinyML dan Small Data

1. Aksesibilitas

Dengan mengurangi sumber daya yang digunakan untuk model machine learning seperti daya komputasi dan data, hal ini membuat AI lebih mudah diakses oleh pengguna dan organisasi yang lebih luas.

2. Privasi dan keamanan

TinyML memungkinkan on-device processing, sehingga bisa membantu dalam menjaga privasi dan keamanan data dengan menyimpan informasi sensitif di perangkat alih-alih mengirimkannya ke server pusat untuk diproses.

3. Efisiensi energi

Model TinyML dirancang dengan energi yang cukup sedikit, maka akan sangat hemat energi. Hal ini menjadikan TinyML ideal untuk perangkat bertenaga baterai dan dapat mengurangi konsumsi energi secara keseluruhan.

4. Serbaguna 

Pendekatan Small Data memungkinkan untuk dikembangankan dengan model yang disesuaikan dengan kasus penggunaan tertentu, bahkan ketika data terbatas atau kualitasnya berbeda-beda.

5. Latensi rendah

Pemrosesan pada perangkat dengan TinyML akan mengurangi latensi, sehingga waktu respons akan lebih cepat untuk aplikasi real-time seperti pengenalan suara dan gerakan.

Kelebihan Flutter untuk Pengembangan Aplikasi Mobile

Kelebihan Flutter untuk Pengembangan Aplikasi Mobile

Kelebihan Flutter untuk Pengembangan Aplikasi Mobile

Flutter mengkombinasikan kode aplikasi native dan render yang canggih sehingga hasilnya bisa bekerja dengan baik di berbagai platform.

Aplikasi mobile kini menjadi wajib kebutuhan dalam urusan bisnis di dalam sebuah perusahaan, termasuk untuk perusahaan anda. 

Ada beberapa framework yang bisa digunakan dalam membuat aplikasi mobile, salah satu yang paling populer adalah Flutter.  

Jika anda ingin membuat atau mengembangkan aplikasi mobile untuk kepentingan bisnis ataupun perusahaan secara mudah dan efisien, Flutter merupakan pilihan yang sangat tepat. 

Kembangkan Aplikasi Mobile Anda dengan Flutter

Flutter adalah framework yang digunakan oleh developer dalam membuat aplikasi multiplatform hanya dengan satu basis coding. Dengan kata lain, aplikasi yang dibuat dengan Flutter dapat digunakan di berbagai platform sekaligus, baik itu mobile Android, iOS, web, maupun desktop.

Flutter resmi diluncurkan pada Desember 2018, namun sebelumnya sudah dikembangkan oleh Google sejak 2015. Kemudian pada tahun 2019, Flutter meraih popularitas dan banyak developer yang menggunakannya karena Flutter menawarkan kemudahan dalam pembuatan dan pengembangan aplikasi mobile.

Lalu, apa saja kelebihan Flutter untuk pembuatan dan pengembangan aplikasi mobile?

Kelebihan Flutter

Gratis dan open source

Fluttermerupakan platform yang gratis dan open source. Sehingga pembuatan dan pengembangan aplikasi mobile tidak perlu mengeluarkan biaya terlalu banyak. 

Lebih mudah dan cepat

Fitur-fitur Flutter membantu proses pengembangan aplikasi mobile anda lebih mudah dan cepat. Flutter memiliki user interface widgets yang dikembangkan oleh Google dengan kualitas coding yang tinggi. 

Selain itu, Flutter juga punya fitur Hot Reload yang bisa menampilkan hasil coding lebih cepat, sehingga anda bisa menambahkan fitur dan memperbaiki bug lebih cepat.

User Interface yang menarik

Flutter memiliki user interface yang menarik dan mudah untuk digunakan. Ada berbagai macam koleksi widget untuk tampilan aplikasi seperti layout, navigasi, style, font, tema, hingga pengaturan tampulan scrolling. Semua widget tersebut bisa dikustomisasi sesuai dengan keinginan anda.

Performa sama seperti aplikasi native

Meskipun aplikasi yang dibuat dengan Flutter merupakan aplikasi multiplatform, namun performanya tidak kalah dengan aplikasi native.

Flutter mengkombinasikan kode aplikasi native dan render yang canggih sehingga hasilnya bisa bekerja dengan baik di berbagai platform. Selain itu, performa dan loading data juga tetap optimal di berbagai platform. 

Hal ini memungkinkan anda mengembangkan aplikasi mobile multiplatform dengan performa yang tinggi.

Ingin belajar mengembangkan aplikasi mobile dengan Flutter?

Flutter punya banyak fitur canggih yang bisa mempermudah dalam pengembangan dan pembuatan aplikasi mobile. Anda dapat mempelajari pengembangan aplikasi mobile dengan Flutter langsung melalui kelas Mobile Programming with Flutter dengan instruktur yang berpengalaman dan bersertifikasi internasional melalui link DISINI

Dapatkan Artikel Ekslusif tiap Jum’at Pukul 07:09 langsung ke email kamu.

Analisis Data lebih Akurat dengan Machine Learning

Analisis Data lebih Akurat dengan Machine Learning

Analisis Data lebih Akurat dengan Machine Learning

Machine Learning memiliki banyak kelebihan yang bisa mempermudah analisis data, apa saja kelebihannya?

Data merupakan salah satu hal yang paling krusial dalam perkembangan bisnis Anda. 

Segala keputusan yang diambil untuk keberlangsungan bisnis harus berdasarkan dengan data, agar tetap relevan dengan berjalannya bisnis. 

Berbagai sektor industri sudah mengimplementasikan Data Science untuk mengolah dan menganalisis data. 

Dalam menganalisis data, Data Scientist membutuhkan metode analisis data yang tepat, sehingga bisa menghasilkan data yang akurat dan relevan untuk kebutuhan bisnis. 

Machine Learning bisa menjadi metode analisis data untuk perusahaan Anda.

Apa itu Machine Learning?

Menurut IBM, Machine Learning merupakan cabang dari kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence yang berfokus pada penggunaan data dan algoritma yang bisa meniru cara belajar manusia. 

Dalam Data Science, Machine Learning menjadi ilmu yang sangat penting karena bisa memberikan klasifikasi dan prediksi dalam pengembangan data.

Kelebihan Machine Learning

Machine Learning memiliki berbagai kelebihan yang bisa mempermudah analisis data, apa saja kelebihannya?

1. Otomasi

Machine Learning bisa membuat sistem secara otomatis. Dengan algoritma yang terbentuk didalamnya, Machine Learning bisa bekerja sesuai dengan perintah yang sudah ditentukan. Hal ini tentunya akan mempercepat analisis data Anda. 

2. Operasional menjadi mudah

Selain mempercepat analisis data, Machine Learning juga memudahkan sistem operasional dalam melakukan inovasi produk. Implementasi machine learning juga bisa diterapkan dalam penyediaan layanan seperti analisis komentar pelanggan untuk keperluan evaluasi bagi perusahaan dan dapat meningkatkan kepuasan pelanggan anda.

3. Analisis lebih akurat

Analisis yang akurat tentunya sangat dibutuhkan dalam sebuah perusahaan. Machine Learning dapat bekerja dengan mempelajari dan mengoleksi data secara sistematis. Hal ini tentunya akan memberikan hasil analisis yang lebih akurat. Hasil analisis yang akurat akan berguna dalam menentukan pengambilan keputusan perusahaan Anda yang lebih baik.

Ingin Belajar Machine Learning untuk Analisis Data Anda?

Jika Anda ingin mempelajari bagaimana mengimplementasikan machine learning dalam analisis perusahaan Anda, daftar sekarang dan ikuti kelas Data Analytics with Machine Learning dengan instruktur yang yang berpengalaman dan bersertifikasi internasional melalui tombol link DISINI.

Dapatkan Artikel Ekslusif tiap Jum’at Pukul 07:09 langsung ke email kamu.

4 Alasan Kenapa Menggunakan Python untuk Membuat Model Machine Learning

4 Alasan Kenapa Menggunakan Python untuk Membuat Model Machine Learning

Sebagai seorang Data Scientist, pernahkah kamu merasa jika proses pengolahan data yang dilakukan terlalu lambat? Itulah mengapa, kamu perlu belajar dan mengasah kemampuanmu dalam menerapkan Machine Learning.

Bahkan saat ini, sudah sangat banyak perusahaan menerapkan penggunaan Machine Learning untuk mempersingkat waktu proses pengolahan datanya.

Jika kamu masih cukup asing dengan Machine Learning, sebenarnya ini adalah sebuah teknologi yang mampu belajar layaknya manusia. Machine learning dapat mengembangkan ‘pengetahuan’ kemampuannya seiring berjalannya waktu.

Dengan adanya data, Machine Learning mampu belajar untuk menghasilkan output tertentu. Salah satu cara penerapan Machine Learning dengan menggunakan Python.

Kenapa Harus Python?

Ada beberapa alasan utama, kenapa banyak yang menggunakan Python dalam membuat model Machine Learning, antara lain:

1. Mudah Dipelajari

Python punya kode yang pendek dan mudah dibaca. Penggunaan Python juga memungkinkan Developer dan Data Scientist bisa menulis sistem yang mampu diandalkan dalam Machine Learning.

2. Tidak Menguras Fokus

Kemudian, dengan kemudahan ketika menggunakan Python, Data Scientist sepertimu bisa lebih fokus pada pemecahan masalah yang ada pada Machine Learning daripada harus berkutat pada nuansa teknis bahasa pemrograman.

3. Varietas Library yang Tinggi dan Beragam

Python punya banyak Library yang bisa digunakan. Ini memungkinkan Data Scientist atau Developer mampu menyelesaikan permasalahan rumit dalam hitungan menit bahkan hitungan detik.

4. Dukungan Komunitas

Dengan banyaknya pengguna Python, membuatnya punya komunitas yang luas dan solid. Dengan begitu, saat kamu kesulitan dan mungkin mengalami kendala, kamu bisa mencari solusinya di dalam komunitas tersebut.

Langkah Penerapan Machine Learning dengan Python

Tapi, kamu harus memahami beberapa langkah yang perlu kamu ketahui untuk memulai proyek Machine Learning pada Python, antara lain:

  • Mendefinisikan suatu masalah.
  • Menyiapkan data.
  • Mengevaluasi algoritma.
  • Memperbarui hingga menyajikan hasil.

Apabila kamu ingin belajar lebih dalam lagi tentang penerapan Python dalam Machine Learning dan ingin bertanya dengan instruktur, kamu bisa ikuti workshop dengan klik link di bawah ini:

 

Selain itu, supaya kamu tidak ketinggalan informasi seputar webinar gratis dan melewatkan kesempatan berdiskusi dengan narasumber kami, klik link dibawah ini:

11 Fungsi Machine Learning, Salah Satunya Bisa Mendeteksi Kesehatanmu

11 Fungsi Machine Learning, Salah Satunya Bisa Mendeteksi Kesehatanmu

Pernahkah kamu bayangkan, kegiatan sehari-harimu seperti mencuci, membersihkan piring, atau bahkan kegiatan mengemudi, sudah tidak membutuhkan tenaga manusia?

Dan tahukah kamu, hampir setiap hari hidupmu saat ini sudah dikelilingi oleh kehadiran dari kecerdasan buatan salah satunya yaitu machine learning?

Bahkan bisa dibilang, jika fungsi machine learning sudah tidak bisa lepas dari kehidupan sehari-hari manusia.

Adanya machine learning bisa memudahkan pekerjaanmu. Bahkan di bidang kedokteran, fungsi machine learning bisa membantu diagnosis dari sebuah penyakit.

Penasaran apa saja fungsi machine learning? Simak penjelasannya berikut ini.

1. Hasil Pencarian Search Engine

Google, Bing, atau Yandex sejak dahulu menerapkan machine learning untuk merangking laman suatu website.

Sebagai contoh, saat kamu mengetik suatu kata, maka search engine akan menampilkan hasil yang paling mendekati kata kunci tersebut.

Kemudian, jika memang kamu memilih suatu halaman, dan menghabiskan banyak waktu pada halaman tersebut, maka search engine akan mendeteksi jika halaman tersebut sesuai dengan kata kunci yang kamu masukkan.

Sama halnya saat kamu melihat halaman pencarian berikutnya, seperti halaman 2, 3, dan seterusnya. Search engine akan mendeteksi error hasil pencarian dengan kata kunci.

Fungsi dari machine learning akan menganalisis agar didapat hasil pencarian yang dinamis dan lebih berkualitas.

2. Rekomendasi Produk Marketplace

Kamu pasti pernah menggunakan Tokopedia, Bukalapak, atau Shopee. Untuk meningkatkan pengalaman saat berselancar di marketplace, biasanya akan ditampilkan rekomendasi produk sesuai minatmu.

Agar hal tersebut bisa dilakukan secara otomatis dan real time, penggunaan machine learning sangat berperan penting, khususnya agar rekomendasi produk tiap pembeli di masing-masing akun lebih akurat.

3. Rekomendasi Teman

Penggunaan machine learning juga bisa kamu lihat saat menggunakan media sosial. Biasanya, ada rekomendasi teman di media sosial milikmu.

Media sosial seperti mengumpulkan info pengguna dari informasi umum seperti tempat tinggal, alamat sekolah, alamat kerja, kesukaan, log aktivitas seperti data percakapan, posting, serta profil yang sering kamu lihat. Sehingga bisa dilakukan rekomendasi teman yang mungkin sama di dunia nyata.

4. Mengenali Wajah

Di media sosial seperti Facebook atau Instagram, kamu bisa melihat suatu gambar yang diunggah memuat wajah orang-orang. Kemudian kamu bisa tag wajah yang ada di gambar.

Seiring waktu, media sosial sudah bisa mengenali wajah-wajah penggunanya. Hal ini memungkinkan media sosial seperti Facebook dan Instagram melakukan tag secara otomatis pada wajah orang-orang di gambar yang baru diunggah.

5. Menentukan Konten Iklan Digital

Google Adword menampilkan iklan pada situs web yang jadi publisher di Google Adsense. Iklan yang ditampilkan adalah iklan dinamis atau berubah-ubah.

Machine learning dalam Google Adword mengumpulkan data situs berdasar topik. Kemudian, menampilkan iklan-iklan yang relevan dengan topik tersebut.

Google Adword juga menggunakan cookies, sebagai referensi aktivitas pengunjung suatu website terkait situs-situs yang dikunjungi sebelumnya.

Adword melakukan akumulasi terhadap dua faktor tersebut, sehingga bisa ditampilkan iklan yang sesuai dengan pengunjung website.

6. Asisten Pribadi Virtual

Gadget yang kamu gunakan saat ini telah dilengkapi dengan asisten pribadi virtual, baik laptop atau smartphone. Beberapa yang mungkin kamu kenal dan gunakan seperti Cortana di Microsoft Windows, Siri di Iphone, dan Google Now di Android.

Adanya asisten virtual bisa membantumu untuk melakukan pencarian di internet, menanyakan jalan, cuaca, melakukan panggilan telepon, bahkan membuka aplikasi. Di Windows, cortana bahkan mempelajari penggunanya untuk memberikan rekomendasi perintah yang akan dilakukan.

7. Menyaring Pesan Spam

Kemudian, machine learning punya andil yang sangat besar untuk menyaring spam baik di e-mail, website, atau media komunikasi berbasis software lainnya.

8. Online Fraud Detection

Online fraud detection memanfaatkan machine learning untuk melakukan perlindungan (cybersecurity) terhadap pencucian uang, mendeteksi transaksi palsu, bahkan mendeteksi pembobolan akun bank digital.

9. Videos Surveillance

Penggunaan machine learning, mulai digunakan pada videos surveillance. Ini merupakan teknologi baru yang disematkan pada CCTV untuk mendeteksi tindak kejahatan atau kecelakaan.

Bahkan di negara-negara maju, CCTV sudah digunakan untuk melakukan pencarian penjahat yang masih buron.

10. Diagnosa Medis

Salah satu pemanfaatan machine learning sudah digunakan di Inggris. Machine learning membantu diagnosa medis menggunakan bantuan chatbot.

Chatbot tersebut bernama Babylon Health dan dilengkapi dengan speech recognition untuk mempermudah berbicara dengan penggunanya.

11. Mobil Kendali Otomatis

Mobil kendali otomatis adalah penerapan machine learning yang sangat kompleks dan birisiko tinggi. Sebab, ada banyak hal yang harus dipelajari oleh mobil, mulai dari rambu-rambu lalulintas, arah dan tujuan, kondisi jalan, traffic light, kondisi manusia sekitar, dan sensor lain yang terintegrasi.

Siap Menerima Kehadiran Machine Learning?

Pada akhirnya penggunaan berbagai teknologi, salah satunya machine learning, tujuannya untuk memudahkan kehidupan umat manusia sehari-hari.

Dan dengan banyaknya penerapan machine learning di berbagai sektor, kamu harusnya bisa memanfaatkan kehadiran machine learning tersebut dengan tepat.

Apabila kamu mau belajar lebih dalam lagi dan bertanya dengan instruktur kami, ikuti workshop yang sesuai dengan kebutuhanmu klik link dibawah ini:

 

 

Selain itu, jangan ketinggalan informasi seputar webinar gratis dari kami agar kamu dapat berdiskusi dengan narasumber kami saat webinar dengan klik link dibawah ini: